💻 计算机科学
Reproducibility-Aware Evaluation of Hierarchical Multiple- Instance Learning for Patient-Level Thrombosis Detection from Compression Ultrasound
本研究表明，最初报道的层级多实例学习在患者级血栓检测方面优于固定帧基准线的结论，实际上是由于环境不一致性所导致的伪影，且在受控条件下未能复现，从而反驳了关于模型具有稳定优势的说法。
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cs
3854 篇论文
💻 计算机科学
An Open-Agent Framework for Intelligent Compliance Analysis in Infrastructure as Code Using Large Language Models
本文提出了一种新颖的开放式智能体框架，该框架将 Open Policy Agent 的确定性策略执行与大语言模型驱动的上下文推理相结合，旨在为基础设施即代码（IaC）提供精确、可审计的合规性分析与修复指导，并证明了其相对于传统静态分析工具在性能上具有统计学意义上的显著提升。
💻 计算机科学
A Two-Stage Lightweight Framework for Real Time Static Hand Gesture Recognition for Smart-Home Control
本文提出了一种实时、轻量级的两阶段框架，通过将分割与分类解耦，利用改进的 U-Net 和一种新型的 EdgeHandCNN 分类器，在实现用于智能家居控制的鲁棒、低延迟静态手势识别的同时，最大限度地减少误触发并确保在边缘设备上的高准确度。
💻 计算机科学
Privacy-Preserving Artificial Intelligence in Digital Learning: A Systematic Review of Federated Learning, Differential Privacy, Security, and Educational Utility in Higher Education
这项针对高等教育中隐私保护人工智能的 33 项研究进行的系统综述发现，虽然联邦学习和差分隐私等技术可以维持学习效用，但该领域目前缺乏严格的安全评估、现实世界中的多机构部署以及对教育影响的全面评估。
💻 计算机科学
A candidate-centred heterogeneous model ensemble improves semi-supervised segmentation of 3–<6 mm pulmonary nodules over a single enhanced Mean Teacher: internal and external testing
本研究表明，一种开发锁定的异构模型集成在内部和外部测试中，对于小型（3–<6 mm）肺结节的半监督分割效果均优于单一的增强型 Mean Teacher，尽管这种微小的提升并不能明确证明异构目标函数能带来超越一般集成效应的益处。
💻 计算机科学
Locality-Preserving Sketch Token Fusion for High-Fidelity Single-View 3D Reconstruction
本文提出了一种名为局部保持草图标记融合（Locality-Preserving Sketch Token Fusion）的新型框架，该框架通过双路径表示和交叉注意力网格采样器来保持局部草图细节，从而实现高保真单视图 3D 重建，有效地克服了现有全局特征压缩方法中固有的几何细节丢失问题。
💻 计算机科学
Leakage-Controlled Multimodal Prediction of Piano Performance Expressivity Using Sequential and Engineered MIDI Representations
本文提出了一种残差交叉门控双支路 MIDI 注意力融合网络（RCG-DMAF-Net），通过将序列化音符事件与工程化描述符相结合来预测钢琴演奏的表现力，并通过一项控制了信息泄漏的评估实验证明，多模态融合显著提升了预测准确度，优于仅基于序列的模型，并识别出踏板使用、力度变化和速度变化是驱动表现力的关键因素。
💻 计算机科学
CART Rule-Guided Diffusion and AI-Synthesized User Preferences for New Media Art Generation
本文提出了一种由 CART 规则引导的扩散模型，该模型利用条件生成对抗网络（GAN）来合成大规模用户偏好数据，并将可解释的决策树规则集成到扩散采样过程中，在显著提升新媒体艺术生成的美学质量与个性化水平的同时，克服了人类数据收集带来的伦理与成本障碍。
💻 计算机科学
Short-Term Traffic Prediction: From Statistical Models to Spatial-Temporal Deep Learning
本综述总结了短期交通预测从统计模型向时空深度学习演进的过程，将该领域界定为准确性、复杂性与可部署性之间的权衡，同时强调了通过联合建模空间结构与时间动态所取得的近期进展，并指出了在可扩展性、不确定性和实时部署方面的关键未来方向。
💻 计算机科学
Adaptive Multi-Reference Latent Fusion for Temporal Coherence and Specular Invariance in Generative Video Synthesis
本文介绍了一种具有多参考潜空间融合（MRLF）的双阶段模块化流水线，该流水线通过将构图框架与时序合成解耦，实现了无演员生成电影制作中的零样本结构连续性和身份稳定性，从而在保持极低像素偏差和低处理延迟的同时，实现了高保真视频生成。