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GMD-YOLO26: A Lightweight Detector with Cooperative Three-Stage Feature Processing for UAVs
本文提出了 GMD-YOLO26，这是一种轻量级无人机检测器，它采用了一个由门控卷积特征增强、多尺度空洞注意力以及动态跨尺度特征聚合组成的协同三阶段流水线，旨在有效解决小目标检测挑战，同时在 VisDrone2019 基准测试上实现优异的精度与效率权衡。
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cs
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Knowledge Distillation-Based Lightweight Generative Large Language Models for Standardized Quality Control of Chinese Radiology Reports
本文提出了一种基于知识蒸馏的、可本地部署的 4B 参数规模语言模型系统，该系统有效地实现了中文放射报告标准化质量控制的自动化，与较大的教师模型相比，实现了高精度并显著提升了推理速度。
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Making Ethical AI Measurable & Auditable: A Construct Validity Framework for Fairness, Transparency, & Explainability
本文提出了一个构念效度框架，将伦理人工智能概念化为一个由公平性、透明度和可解释性组成的、依赖于情境的高阶构念，从而为开发用于监管合规和实证研究的可审计测量标准提供了一条具有理论依据的路径。
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Protocol-Governed Human–AI Software Engineering: Autonomy Without Authority
本文提出并实证评估了一种协议驱动型计算架构，该架构将活动自主权与授权权威分离，展示了人类监督如何通过明确的准入、晋升和封存协议来治理人工智能驱动的软件工程，同时识别了防护机制需要改进的具体领域。
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Leveraging Generative AI for Scalable Youth Digital Skills Training: Design and Implementation of Online Platform
本文介绍了设计、实现及初步验证的一个可扩展在线平台，该平台利用生成式人工智能为青少年提供个性化的数字技能培训，展示了积极的用户反馈和功能性能，并建议进一步开展纵向研究以评估更广泛的教育影响。
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Benchmarking locally hosted language models for journal editorial work on a compact desktop workstation
本研究表明，一台紧凑型桌面工作站可以有效地托管用于期刊编辑任务的开放权重语言模型，并揭示了虽然性能与模型规模并不严格相关，但将这些模型与简单的确定性检查相结合，即可实现对指南违规行为近乎完美的检测。
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Cardio Fusion: A Dual-Stream Regularized Fusion Architecture for Generalizable Cardiovascular Disease Prediction Under Dataset Heterogeneity
本文提出了“Cardio Fusion”，一种双流正则化深度学习架构，该架构通过将优化的表格数据处理与影像/心电图分析相结合，旨在实现跨越多样且异质临床数据集的稳健、泛化心血管疾病预测。
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Cybersecurity Assurance of AI-Generated Scientific Claims in Autonomous Deep-Space Multi-Agent Systems
本文提出并评估了一种用于深空多智能体系统的分层网络安全保障架构，该架构利用机器可验证证据、溯源技术和动态信誉管理，旨在确保在缺乏实时人类监督的情况下，人工智能生成的科学主张的完整性与可信度。
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UAS-OS: An Operating-System-Level Control Plane for Autonomous AI Governance and Real-Time Execution Abstraction
本文介绍了 UAS-OS，一种新型操作系统级控制平面，它通过代理控制块（Agent Control Blocks）和零拷贝内存管理来管理自主 AI 工作负载，实现了适用于实时关键任务环境的鲁棒意图控制与故障隔离，且开销低于 50 微秒。
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Joint Enhancement of Multi-Scale Features and Adaptive Loss for YOLOv5
本文提出了一种针对 YOLOv5 的多维度协同增强框架，该框架集成了 LAB 空间的 CLAHE、带有 Varifocal Loss 的高分辨率 P2 检测层，以及结合通道注意力的可变形卷积，旨在有效解决工业视觉检测中面临的低光照、小目标及几何变形挑战，并在专门的吨袋数据集上实现了优于主流检测器的卓越性能。