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本文介绍了盲视智能导航优化器（BSNO），这是一种新型仿生混合元启发式算法，它通过统一的“感知—决策—行动”范式模拟视障人士的序列导航策略，旨在通过平衡全局探索与局部开发并最小化计算成本，从而高效地解决高昂代价的黑盒优化问题。
本文表明，利用最密子图检测在识别洗钱方面的有效性从根本上受限于目标不匹配，因为基于密度的算法在检测混合池和长环路等基于流的典型手法时存在结构性失效，而基于流的检测器在这些特定场景下表现优于它们。
TCGSplat 是一个鲁棒的基于 3D 高斯泼溅（3D Gaussian Splatting）的 SLAM 系统，它通过为每个高斯原语维护并渲染随时间演化的置信度分数来过滤掉不可靠的观测，从而增强了跟踪、建图和回环检测能力。
本文提出了一种自适应注意力驱动的拉格朗日松弛进化算法（AALR-CMMOEA），该算法采用双种群协同进化框架、动态约束压力调节以及自适应资源分配策略，通过平衡可行性、多样性和收敛性，有效地解决受约束的多峰多目标优化问题。
本文通过利用层级知识图谱将来自94个来源的证据合成到结构化的局限性与增强支柱中，对欧洲网络安全技能框架进行了系统图谱综述，从而解决了当前的碎片化问题，并为生态系统协调提供了统一的证据基础。
本文提出了一种名为 ODConv-GFPN-LSPCD 的多模块增强型 YOLOv11n 架构，该架构集成了全维动态卷积、长颈鹿特征金字塔网络以及轻量化共享卷积检测头，旨在实现对挑战性水下环境中海洋生物检测的卓越精度与实时效率。
本研究表明，在用于 CT 肾结石检测的深度学习模型中，图像级的数据划分会因数据泄露导致报告的准确率人为虚高约九个百分点，并提倡采用基于患者、经过校准且具备不确定性感知能力的评估协议，以确保可靠的临床性能。
本文提出了一种用于符号回归的新型进化算法，该算法利用一种包含函数对之间平滑、单变量参数化平移的通用函数模板，以减少函数集并确保导数连续性，并在标准基准测试上证明了其有效性。
本文提出了 SGRI-HF 框架，该框架利用语义分组建模、自适应门控和异构融合，通过捕捉问卷数据中复杂的跨域依赖关系和个体差异，有效地识别大学生心理健康风险，从而实现了比现有方法更优越的性能和可解释性。
本文评估了大型语言模型在利用 NIST SP 800-52 Rev. 2 实现 TLS 规范性要求自动分类方面的表现，发现虽然集成方法达到了 93.75% 的准确率，但“SHOULD NOT”与“MAY”用语之间的系统性混淆使得当前的 LLM 在独立合规性审计方面仍不够可靠。