💻 计算机科学
Learning Outcomes, Human–AI Trust, and Behavioral Patterns in GenAI-Assisted Pair Programming
这项准实验研究表明，将生成式人工智能整合进初中生结对编程中，能显著提升学生的编程知识水平和项目表现，并增加他们对人工智能的信任，尽管研究也揭示了一种过度依赖调试辅助而非主动进行问题分解的行为倾向。
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cs
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💻 计算机科学
Mapping the Crossover Point Between Predictive and Topological Robustness: A Seed-Replicated Comparative Study of Stochastic and Topological Data Analysis Across Geometric, Latent, and Tabular Domains
这项基于种子复制的比较研究证实，拓扑数据分析可作为一种有效的经验诊断工具，用于检测几何流形和潜在流形数据集在低噪声水平下的预测鲁棒性与结构鲁棒性交越点，但在处理未嵌入的表格数据时无法提供有意义的见解。
💻 计算机科学
Architectures and physical limits of fast and sustainable artificial intelligence
这项批判性的综合综述通过分析半导体器件、存储层级与数据中心基础设施之间的相互作用，建立了一个可持续人工智能的决策框架，旨在识别出增加算力吞吐量无法改善延迟或降低环境影响的物理极限，并强调真正的加速需要最小化数据移动和隐含碳，而非仅仅最大化原始计算能力。
💻 计算机科学
Secure-Channel-Free Key Distribution for Identity-Based Signatures with One-Time Pseudonyms in Intelligent Transport Systems
本文提出了一种用于智能交通系统的、基于亏格-2超椭圆曲线和一次性假名的无安全信道身份基签名方案，该方案确保了条件隐私性，能够抵御密钥替换攻击，并且与现有的椭圆曲线及配对方案相比，实现了显著更低的计算成本和更高的验证吞吐量。
💻 计算机科学
Semantic Hashtag LDA for Clustering Short Texts: Twitter Use Case
本文提出了一种语义标签隐含狄利克雷分配（Semantic Hashtag LDA, SHLDA），这是一种通过按共享主题聚合短文本推文，并利用用户生成的标签来显著提高聚类性能并降低现有方法误差率的新型主题建模方法。
💻 计算机科学
AI-Assisted Continuous Integration and Continuous Deployment Pipelines for Low-Code and Customer Relationship Management-Based Enterprise Platforms
本研究提出并评估了一种专门为低代码和基于 CRM 的企业平台设计的 AI 辅助 CI/CD 框架，证明了集成人工智能与传统流水线相比，能显著提高部署可靠性、缩短构建时间并增强故障检测能力。
💻 计算机科学
Workload–Runtime Signatures of Parallel Scaling Bottlenecks: A Cross-Language Empirical Study of Rust, Julia, Haskell, and Python
本文引入了“负载-运行时特征码”（workload–runtime signatures）作为一种诊断框架，通过将特定的负载条件与运行时特有的退化模式相关联，来表征 Rust、Julia、Haskell 和 Python 的并行扩展瓶颈，从而将跨语言性能评估的焦点从简单的加速比排名转向对失效模式和预测性启发式的原则性理解。
💻 计算机科学
Prompt Engineering and Architectural Ablations for Domain-Adaptive Resume Generation
本研究通过利用公开数据集和析因实验设计，对用于领域自适应简历生成的提示工程技术与架构配置进行了系统的消融分析，旨在确定将非传统职业经历转化为行业标准申请材料的最佳策略。
💻 计算机科学
Risk Based Defect Governance in Large Scale Software Delivery
本文提出了一种基于大型电信企业案例研究得出的缺陷运营风险框架，证明了将缺陷管理视为一个结构化的治理问题——而非仅仅是一个跟踪问题——能够通过对未解决缺陷进行明确的分类、归属和升级，显著提高发布决策的透明度并降低生产风险。
💻 计算机科学
Forecasting the Digital Divide: A Comparative Machine Learning Study of ICT Access Trajectories
本研究利用世界银行数据构建了一个基于理论的连通性指数，旨在证明虽然多元线性回归相对于简单的持续性模型在短期预测方面提供了适度的改进，但机器学习模型并未展现出普遍优势，且由此产生的预测结果主要作为数字基础设施和网络安全压力测试的规划输入，而非用于因果风险评估。