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Post-Hoc Explainability for Contrastive Graph Anomaly Detection via Gradient Attention Maps
本文介绍了 X-CoLA，这是首个针对对比图异常检测的后验可解释性框架，它将梯度注意力图（Gradient Attention Maps）集成到 CoLA 模型中，旨在识别驱动异常决策的具体结构连接和特征维度，且不会损害检测性能。
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cs
2350 篇论文
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Multi-UAV Path Planning in 3D based on APF-MADDPG
本文提出了一种分层深度强化学习框架，该框架将改进的基于人工势场法的稠密奖励函数与多智能体深度确定性策略梯度（MADDPG）算法相结合，旨在实现多无人机在具有复杂障碍物的未知环境中的高效且最优的3D路径规划。
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Investigating the application of differential fuzzing to support the identification and suppression of equivalent mutants: An experimental study
这项实验性研究表明，差异化模糊测试是一种实用的、与语言无关的方法，能够高效地识别并抑制不同现实世界软件项目中的等价变异体，在实现近乎完美的变异得分的同时，生成可用于加强传统测试套件的有价值输入。
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Laplacian-Guided R-Vine Copula Learning for Bayesian Networks with Mixed-Type Data
本文提出了混合Copula贝叶斯网络（HCBN），这是一种通过将拉普拉斯谱分析与正则藤（Regular Vine）Copula框架相结合，从而在无需转换的情况下从混合类型数据中学习贝叶斯网络结构的创新算法，旨在实现比现有方法更优的对数似然值和模型复杂度控制。
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CWMAN-EEG: Conditionally Weighted Multi-source Adversarial Network for Across-subject EEG Emotion Recognition
本文提出了 CWMAN-EEG，一种条件加权多源对抗网络，该网络通过分离共享特征和个体化特征，并根据分布相似性对源域进行自适应加权，解决了跨受试者 EEG 情绪识别中的挑战，并在 SEED 和 SEED-IV 数据集上实现了最先进的性能。
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A Comparative Analysis of Machine Learning and Deep Learning Models for Forecasting Vietnam's Export Coffee Prices
本研究表明，在存在严重结构性断裂的时期内，门控循环单元（GRU）在预测越南罗布斯塔咖啡出口价格方面显著优于机器学习模型及其他深度学习架构，同时透明地解决了方法论局限性，并为远期合约提供了具操作性的风险参数。
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Robotic-Inspired Tri-Metaheuristic Framework with Neuromorphic Edge Intelligence for Real-Time Multi-Modal Biomedical Signal Processing and Clinical Decision Support
本文提出了一种结合了神经形态边缘智能的新颖机器人启发式三元元启发式框架，该框架通过优化实时多模态生物医学信号处理，实现了高诊断准确率与超低功耗，从而能够实现连续72小时的穿戴式监测，并显著提升用于疾病早期检测的临床决策支持。
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Evidence Constrained Agentic Retrieval Augmented Generation for Substation Civil Engineering Preliminary Design Documents in a Single Project Study
本文提出了一种证据约束的智能检索增强生成框架 EC-ARAG，该框架通过集成法规感知检索、冲突解决和双重验证环路，显著提升了变电站土木工程初步设计编制的可靠性、一致性和效率，并超越了传统的 RAG 系统。
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Evaluation Pitfalls and Multimodal Baselines for the \dataset{} IoT Malware Dataset
本文引入了针对 CIC-YNU-IoTMal2026 多模态物联网恶意软件数据集的首个系统性基准测试与评估协议，揭示了诸如随机划分导致的数据泄露、在无泄露条件下潜伏样本的高漏报率以及严重的跨架构脆弱性等关键陷阱，同时证明了协议选择而非模型选择最终主导了所报告的性能表现。
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A Localization-Aware Heterogeneous CNN Ensemble with Neural Meta- Fusion for Plant Disease Classification, with a Component Analysis on Laboratory and Field Images
本文提出了一种具有神经元元融合（neural meta-fusion）功能的定位感知异构 CNN 集成模型，通过在 PlantVillage 和 PlantDoc 数据集上进行的严格消融研究验证，展示了植物疾病分类流水线的关键组件是如何从实验室环境下的集成宽度和手工描述符，转向应用于田间图像时的叶片定位和学习型融合。