💻 computer science
Developing a Low Resource Intensive Algorithm for Early Detection of Flying Swarm of Pest Birds
本文提出了一种低资源混合检测流水线，该流水线将基于运动的预处理与 YOLOv8-nano 相结合，旨在仅依靠 CPU 硬件即可高效识别红嘴奎纽（Red-billed Quelea）集群，在实现高准确度的同时，显著降低了静态场景下的计算负载。
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cs
898 篇论文
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Tensor Network Machine Learning for Wildfire Susceptibility Mapping: from Grokking Dynamics to Quantum Mixedness of Class Representations
本文引入了一种利用矩阵乘积态（Matrix Product States）和 AlphaEarth 嵌入的量子启发式张量网络框架，用于加尔加诺（Gargano）地区的野火易发性制图，该框架不仅实现了具有竞争力的分类精度，还揭示了独特的顿悟（grokking）动力学，并通过量子混合度诊断提供了具有物理依据的、层级解析的类别可分性分析。
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HCSC-Net: Hierarchical Contextual Semantic Calibration for CLIP-based Weakly Supervised Semantic Segmentation
本文提出了 HCSC-Net，一种层次化上下文语义校准框架，通过集成组内结构校准和残差上下文语义校准模块，以解决结构不一致和背景干扰问题，从而增强了基于 CLIP 的弱监督语义分割，并在 PASCAL VOC 2012 和 MS COCO 2014 基准测试上达到了最先进的性能。
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Contextual Cue Susceptibility in Clinical AI: A Randomized Controlled Clinician-Comparator Study
这项随机对照研究表明，大型语言模型比人类临床医生更容易受到导致错误诊断选择的上下文线索的影响，凸显了临床人工智能系统的一个关键安全漏洞，而这一漏洞可以通过特定的提示策略来缓解。
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TRIBRID-Optimized MobileNetV3 Framework for Explainable Printed Circuit Board Defect Classification
本文提出了一种可解释的 PCB缺陷分类框架，该框架结合了 TRIBRID 优化的超参数调优、迁移学习以及 MobileNetV3，在实现完美准确性与可解释性的同时，保持了智能自动光学检测（AOI）系统所需的计算效率。
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TPM-Free Post-Quantum Attestation for Legacy Industrial Control Devices Using Commodity-Hardware Trusted Execution
本文提出了一种针对遗留工业设备的硬件无关后量子证明机制，该机制利用商用 x86 平台的休眠-恢复周期来捕获并使用 CRYSTALS-Dilithium 对运行时状态进行签名，从而在无需 TPM 等专用安全硬件的情况下实现可信验证。
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Hybrid Multi- Expert Deep Learning Framework for Operational SAR Maritime Surveillance and Dark Vessel Identification
本文提出了一种混合多专家深度学习框架，该框架利用智能 ResNet-50 路由机制，针对不同的海事环境动态选择专门的检测模型（YOLOv8 和经 SwinIR 增强的 Mask R-CNN），在船舶检测方面实现了高精度，并成功识别了新加坡海峡等真实场景中的暗船。
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Bridging AI Design and Public Accountability: A Tool and Owner Principle and Framework for Anthropomorphic AI Governance
本文提出了一种针对拟人化人工智能的利益相关者中心化治理模型，该模型通过确立“工具-所有者”原则来明确问责制，并引入了内部化外部性问责框架（IEAF），旨在通过三个情感参与和用户控制层级来实现开发者的责任落实。
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Atlases Are Already Inside: Recovering Population Templates from Pretrained Diffusion Models
本文表明，预训练扩散模型在其学习到的动力学机制中隐式地编码了群体层面的解剖图谱，从而能够通过确定性推理直接恢复出清晰的、基于年龄调节且具有配准竞争力的脑模板，而无需显式的配准或特定图谱的训练目标。
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BQEB ForecastBench: Benchmarking AI Models for Smart Grid Forecasting Using BQEB-Data v1
本文介绍了 BQEB ForecastBench，这是一个利用 BQEB-Data v1 数据集来标准化评估智能电网预测 AI 模型的开放基准测试框架，并通过基准实验证明了线性回归在预测电力负荷和价格方面优于其他模型，同时也强调了价格预测内在的复杂性。