💻 computer science
EDNet-20: Enhancing Multi-Label Ocular Disease Detection through Deep Learning Optimization
本文介绍了 EDNet-20，这是一种通过光度数据增强和可解释人工智能技术进行优化的新型深度学习框架，其多标签眼部疾病检测准确率优于现有的最先进模型，为早期临床诊断提供了一个极具前景的工具。
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1015 篇论文
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Affect-Aware Human-Agent Conversations: Towards Empathic LLM Interaction
本文介绍了共情扩展提示（Empathic Extended Prompting），这是一个实时框架，通过将面部情感描述符集成到大语言模型交互中，以增强感知的情感智能和情绪响应能力，且不会损害可用性或引发恐怖谷效应。
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Evaluating the Use of LLM-based Multi-Agent Systems for Internal Information Sharing and Access Within Manufacturing
本文评估了一种用于制造信息获取的模块化大语言模型（LLM）多智能体系统，研究发现，虽然在特定数据条件下，顶尖模型在追溯任务上的准确性和速度优于平均水平的人类用户，但该系统的有效性仍取决于模型选择、数据质量和提示词设计，因此有必要保持持续的人类监督。
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Design of a Real-Time Hand Gesture Control System for Unmanned Aerial Vehicles Using a Lightweight Multi-Scale Feature Extraction Network
本文提出了一种轻量化、多尺度特征提取网络，该网络通过采用三阶段下采样架构以及结合并行空洞卷积与选择性状态空间模型的混合模块，实现了资源受限无人机（UAV）的实时、高精度手势控制。
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A Composite Evaluation Framework for Unsupervised Maritime Anomaly Detection in AIS Data with Applications to Ocean Monitoring
本研究提出了海事异常检测质量指数（MADQI），这是一种新颖的综合评估框架，通过将地理空间分析与四项特定指标相结合，解决了无监督自动识别系统（AIS）异常检测中缺乏标注数据的问题，旨在稳健地评估模型性能，以实现增强的海事监测与可持续治理。
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An AD Detection System Using Theme Enhancement and Dynamic Differential Privacy for Intelligent Elderly Care
本文提出了 ADDETECTOR，一种用于智能养老的安全且准确的阿尔茨海默病检测系统，该系统通过将基于主题的语言特征增强与动态差分隐私机制相结合，旨在克服低准确率和隐私泄露挑战，并在 ADReSS 数据集上展示了卓越的性能。
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Advances in Ultrasound Imaging: Automated 3D Segmentation of Anatomical Structures in the Forearm
本文提出了一种由人工智能驱动的方法，用于前臂下部11个解剖结构的自动化3D分割与可视化，旨在提高肌肉骨骼超声的熟练度并将其作为床旁教学工具。
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A Blockchain-based NFT Framework for Ownership and Intellectual Property Preserving with Controlled Access to Medical Datasets
本文提出了一种基于区块链的框架，利用非同质化代币（NFT）、智能合约和密码学技术，实现对加密医学数据集的可验证所有权、受控访问和取证审计，从而解决生物医学研究中的数据共享障碍。
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A Unified Deep Learning Cascade for Retinal Disease Detection and Diabetic Retinopathy Severity Grading
本文提出了一种统一的两阶段深度学习级联架构，该架构利用带有非对称损失的 EfficientNetV2-S 模型来检测 RFMiD 数据集中的 28 种视网膜疾病，随后采用经过 Platt 校准的不确定性感知门控将糖尿病视网膜病变阳性病例路由至第二阶段，在 APTOS-2019 数据集上进行序数严重程度分级，在实现高性能的同时，解决了由多疾病共存导致的识别准确率显著下降的问题。
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Embodied brain-cerebellum federated learning for satellite-assisted low-altitude wireless networks
该论文提出了 EBC-FL，一种用于卫星辅助低空无线网络的具身脑-小脑联邦学习框架，通过集成基于地面的语义记忆、中轨道（MEO）卫星协调和轻量化本地策略，优化了安全关键可靠性、语义感知与上传量之间的权衡。