💻 computer science
Cross device milling force prediction method based on self supervised pre training and domain adaptation
本文提出了一种结合自监督预训练、领域自适应和少标签微调的跨设备铣削力预测方法，旨在克服动态响应差异和目标域标签有限的问题，实现振动-力映射关系的有效迁移，从而在极少标注数据的情况下达到高精度。
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cs
2332 篇论文
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A Phrase-Disjoint Fairness and Efficiency Study of a Multimodal Speech-Text Model for Medical Symptom Detection
本文揭示了标准数据集划分中由于句子记忆化导致的医学语音-文本症状检测高准确率幻觉，并利用自适应门控跨模态融合（AGCF）模型建立了一个严谨的短语不相交评估基准，以揭示真实的性能指标、类间公平性风险以及情感特征的有限效用，同时展示了通过 LoRA 实现的显著效率提升。
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An Explainable IoT-Driven Framework for Trustworthy Decision-Making in Safety-Critical Autonomous Vehicles
本文提出并评估了一种可解释的物联网驱动框架，该框架通过集成可解释的人工智能模型，以增强安全至关重要的自动驾驶汽车在透明度、问责制及实时决策可靠性方面的表现。
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The comparative evaluation of explanations for algorithmic programming problems provided by a Human vs. ChatGPT: an exploratory online user study
这项针对37名高中生的探索性研究表明，尽管参与者无法显著区分人类与ChatGPT生成的编程解决方案，但他们对3D虚拟形象导师的接受度并不受先前编程经验或虚拟形象熟悉度的影响，这凸显了将生成式人工智能整合进教育中的乐观情绪与怀疑态度并存的现状。
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Hierarchical Reinforcement Learning-Based Adaptive Denoising and Reversible Color Restoration Method for Complex Degraded Murals
本文提出了一种基于分层强化学习的框架，将壁画修复分解为协调的高层区域选择与低层自适应操作，并利用可逆特征约束，在复杂的退化壁画中有效平衡噪声抑制、结构保真度与保守的色彩恢复。
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Quantum Trust Reinforced Transformer Framework for Trust Aware Autonomous Navigation with Adaptive Path Planning
本文介绍了 QTR-Net，一种用于自主导航的统一量子辅助与信任感知 Transformer 框架，该框架集成了轨迹预测、动态信任映射以及混合量子-经典路径优化，旨在复杂的交通环境中实现鲁棒且自适应的控制。
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LoRA-Based Diffusion Data Augmentation for Underwater Garbage Detection: An Empirical Study with YOLOv8s
本研究表明，将经过 LoRA 改编的 Stable Diffusion 与 ControlNet 相结合用于合成数据增强，能够适度提升基于 YOLOv8s 的水下垃圾检测性能，尽管其有效性因物体类别而异，并取决于生成图像的质量以及标注的一致性。
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LLM-Driven Data Augmentation and Fine-Tuned Transformers vs. Few-Shot LLMs for Arabic Propaganda Technique Detection
本文提出了一种全面的阿拉伯语宣传检测流水线，该流水线展示了由 GPT-4.1 驱动的少样本数据增强如何显著优于传统方法，使微调后的 BERT 模型能够达到超越以往基准和少样本大语言模型方法的先进水平（F1-Micro=0.66），同时揭示了在这一低资源、不平衡的设定下，语言特征具有负面影响，而数据增强才是成功的关键因素。
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CandidateFusion-MKAN: A Unified Framework for Robust Multimodal Crisis Classification across Diverse Supervision and Evidence Conditions
CandidateFusion-MKAN 是一个统一的框架，通过整合模态支持的候选集学习、候选集似然以及有界自适应软目标，有效地处理多样化监督、缺失或退化的证据以及冲突或互补的线索，从而实现鲁棒的单输出多模态危机分类。
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From Physics to Attention: Building Vision Transformers from Oscillatory Neural Network Hardware
本文介绍了 HoKuVit，这是一种可扩展的卷积视觉 Transformer，它将基于 Kuramoto 的卷积层和基于 Hopfield 的线性层集成到振荡神经网络（ONN）架构中，在实现 CIFAR-10 状态最佳性能的同时，展示了将 ONN 扩展到深度人工智能流水线的可行路径。