💻 计算机科学
Artificial Intelligence for Tooth Numbering and Full-Mouth Series Placement
本研究提出了一种利用定向目标检测和孪生神经网络的深度学习流水线，该流水线在自动化牙齿编号和全口曲面体视片定位方面实现了高准确度，有望简化牙科诊断工作流程。
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cs
3895 篇论文
💻 计算机科学
A Systematic Literature Review of Machine Learning-Based Person and Scene Analysis Using Eye-Reflected Images
本系统性文献综述通过对12项初级研究进行综合分析，批判性地探讨了用于眼反射图像的人员与场景分析的机器学习技术，旨在提出一个研究分类法、识别关键空白并概述这一新兴领域的发展方向。
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Explainable Machine Learning-Based Diabetes Prediction Using Clinical Features: A Comparative Evaluation of Ensemble and Boosting Algorithms A Comparative Study with Explainable Artificial Intelligence Analysis
本研究评估并比较了包括优化后的集成模型和提升模型在内的五种机器学习算法，在 Pima Indians Diabetes 数据集上预测糖尿病风险，确定了优化后的随机森林为最准确的模型，并使用 SHAP 分析证实了血糖、BMI 和年龄是关键的预测因素。
💻 计算机科学
HEEH-V1: an open-source DICOM research viewer with reproducible quantitative imaging workflows: technical validation
本文介绍了开源 DICOM 研究查看器 HEEH-V1，并通过针对参考软件和体模数据的严格测试验证了其定量成像工作流，在确认其具有可重复性的同时，明确指出这些结果并不代表其具备临床性能或完全符合监管合规性。
💻 计算机科学
Text-Multimedia Retrieval: Retrieving Multimedia Data Utilizing Natural Language
本文探讨了文本-多媒体检索领域，研究了诸如多模态融合和深度学习等方法，旨在解决利用自然语言查询检索多媒体内容时面临的语义鸿沟和可扩展性等挑战。
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Reporting of AI and ML Studies in Elderly Care Settings: A Rapid Systematic Scoping Review
这项针对老年护理领域 69 项人工智能（AI）和机器学习（ML）研究的快速范围综述表明，目前的报告实践优先考虑技术模型的开发，而非关键的系统级考量（如外部验证、不确定性量化以及上下文部署细节），这表明现有的医疗人工智能指南不足以应对老年护理的复杂性。
💻 计算机科学
Privacy-Preserving Machine Learning from Storage to Inference: Integrating Authenticated Encryption with Fully Homomorphic Encryption
本研究表明，将 AES-256-GCM 认证存储与全同态加密相结合，能够实现安全的端到端机器学习推理，尽管与明文处理相比存在显著的计算开销，但预测准确率的损失极小。
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DamageArbiter: A Multimodal Arbitration Framework for Disaster Damage Assessment from Street-View Imagery
本研究引入了 DamageArbiter，这是一个多模态仲裁框架，通过利用元分类器来解决模型间的歧义，从而增强了基于街景的灾害损失评估的准确性和可靠性，与现有的单模态和多模态基准模型相比，显著提升了分类性能并减少了过度自信错误。
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Exact Shapley Explanations for Quantum-Kernel Survival Models: A Three-Cohort Breast-Cancer Recurrence Study
本研究表明，由于量子核生存模型采用低比特编码，其对乳腺癌复发的预测可以由 Shapley 值进行精确解释，同时揭示了其预测性能在统计学上与经典径向基核相当且对噪声具有鲁棒性，这表明其主要的实际价值在于可解释性而非卓越的准确性。
💻 计算机科学
A Radius-Decoder-assisted Constrained Multi-Objective Evolutionary Algorithm for Probabilistic Strong Barrier Coverage in Multimedia Wireless Sensor Networks
本文提出了 RDC-MOEA，一种半径解码器辅助的约束多目标进化算法，该算法通过进化二进制激活模式并利用专门的解码器构建自适应感知半径，同时优化多媒体无线传感器网络中概率强屏障覆盖的传感器激活与能量消耗，从而实现比现有变体更优越的性能和鲁棒性。