Contractivity of Multi-Stage Runge-Kutta Dynamics
本文建立了多阶段龙格 - 库塔方法在离散化无穷小收缩连续系统时保持强收缩性的条件，不仅为隐式方法提供了涵盖多种范数的显式系数判据，还通过辅助连续系统证明了其阶段方程的唯一可解性并提出了动态实现方案。
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381 篇论文
Fair-Gate: Fairness-Aware Interpretable Risk Gating for Sex-Fair Voice Biometrics
本文提出了名为 Fair-Gate 的公平性感知可解释风险门控框架，通过风险外推和局部互补门控机制，有效解决了语音生物识别系统中因捷径学习和特征纠缠导致的性别性能差距问题，从而在 VoxCeleb1 数据集上实现了更优的效用与公平性权衡。
RHOSI: Efficient Anti-Jamming Resource Allocation with Holographic Surfaces in UAV-enabled ISAC
本文提出了一种名为 RHOSI 的框架，通过联合优化混合基站发射波束成形、可重构全息表面相位配置及无人机部署，有效提升了无人机辅助集成感知与通信系统在对抗干扰下的吞吐量与鲁棒性。
Continued Pretraining for Low-Resource Swahili ASR: Achieving State-of-the-Art Performance with Minimal Labeled Data
该论文提出了一种结合伪标签继续预训练与监督微调的方法，利用 2 万条标注数据将 wav2vec2-bert-2.0 模型适配至斯瓦希里语自动语音识别任务，在 Common Voice 数据集上将词错率从基线的 8.3% 大幅降低至 3.24%，实现了当前学术界的最佳性能。
SliceFed: Federated Constrained Multi-Agent DRL for Dynamic Spectrum Slicing in 6G
本文提出了名为 SliceFed 的新型联邦约束多智能体深度强化学习框架，通过将动态频谱切片建模为约束马尔可夫决策过程并结合拉格朗日原始 - 对偶方法与近端策略优化算法，在保护数据隐私的同时实现了 6G 网络中高效且满足严格低时延可靠性要求的资源分配。
AnimeScore: A Preference-Based Dataset and Framework for Evaluating Anime-Like Speech Style
该论文提出了名为 AnimeScore 的基于偏好的自动评估框架，通过收集大规模成对排序数据并分析声学特征，解决了动漫风格语音缺乏标准化客观评价指标的问题，并证明了基于 SSL 的排序模型在评估效果上显著优于传统手工特征。
ISAC-Enabled Multi-UAV Collaborative Target Sensing for Low-Altitude Economy
本文针对低空经济中动态目标感知挑战，提出了一种基于 ISAC 的多无人机协同感知方案，通过联合优化无人机与基站关联、飞行轨迹及带宽分配以最小化目标状态的后验克拉美罗界（PCRB），并设计了低复杂度迭代算法实现高效求解。
Standard Condition Number-Based Detection for MIMO ISAC Systems under Noise Uncertainty
本文提出了一种适用于噪声不确定环境下 MIMO 通感一体化系统的标准条件数检测框架，通过随机矩阵理论推导了其检测性能解析式并证明了其恒虚警率特性，进而设计了鲁棒功率分配方案，显著提升了系统在干扰和阻塞条件下的检测性能。
Forward and Backward Reachability Analysis of Closed-loop Recurrent Neural Networks via Hybrid Zonotopes
本文提出了一种基于混合多面体的方法，用于计算具有 ReLU 激活函数的闭环循环神经网络系统的精确前向与后向可达集，并通过一种可调节的松弛方案在计算复杂度与近似精度之间实现显式权衡，同时推导了系统安全性验证的充分条件。
Exploiting Skyrmions in Free-Space Optical Communication
本文提出了一种利用光学斯格明子拓扑不变量进行编码的新型自由空间光通信系统，通过斯格明子数调制和强度掩蔽技术，有效抑制了大气湍流引起的波前畸变，从而实现了在弱湍流下的近理想鲁棒性和中等湍流下的高阶调制支持。
Multi-Agent Reinforcement Learning for UAV-Based Chemical Plume Source Localization
该研究提出了一种基于多智能体深度强化学习的框架，利用虚拟锚节点协调无人机群进行协同感知，从而在甲烷泄漏源定位任务中实现了比传统通量法更优的精度与效率。
Learnable Template Matching Approach for Micro-Deformation Monitoring based on Integrated Sensing and Communication Platform
本文提出了一种基于集成感知与通信平台的可学习模板匹配方法，通过构建环境杂波模型并将其嵌入神经网络以有效抑制杂波干扰，从而显著提升了微变形监测的精度与收敛速度。
Machine Learning-Based Analysis of Critical Process Parameters Influencing Product Quality Defects: A Real-World Case Study in Manufacturing
该研究通过应用机器学习模型分析重型车辆动力总成铸件制造中的核心制作过程参数，成功实现了从传统被动质检向主动预测性质量控制的转变，有效识别并预防了缺陷，从而提升了产品质量与生产效率。
SEMamba++: A General Speech Restoration Framework Leveraging Global, Local, and Periodic Spectral Patterns
本文提出了 SEMamba++，一种通过引入频率 GLP 模块、多分辨率并行时频双处理块及可学习映射来利用全局、局部和周期性频谱模式的全通用语音恢复框架，在保持计算高效的同时实现了超越现有基线模型的最优性能。
RAF: Relativistic Adversarial Feedback For Universal Speech Synthesis
该论文提出了一种名为 RAF（相对论对抗反馈）的新型训练目标，通过利用语音自监督学习模型辅助判别器并采用相对论配对策略，显著提升了 GAN 语音合成器在域内保真度与未见场景下的泛化能力，且实验表明 RAF 训练的 BigVGAN-base 仅用 12% 的参数即可在感知质量上超越传统 LSGAN 训练的 BigVGAN。
Affect Decoding in Phonated and Silent Speech Production from Surface EMG
该研究通过引入包含 12 名参与者 2780 条语句的新数据集，利用面部和颈部表面肌电信号（sEMG）成功实现了在发声与无声语音任务中对情绪（特别是挫败感）的可靠解码，证明了肌电特征在无声语音接口中感知情绪的有效性。
Rotatable Antenna Enabled Covert Communication
本文提出了一种旋转天线（RA）赋能的 covert 通信系统，通过联合优化发射波束成形向量与天线旋转角度，在满足隐蔽性、功率及旋转范围约束的前提下，利用交替优化算法显著提升了系统的隐蔽通信性能。
Exploiting Parallelism in a QPALM-based Solver for Optimal Control
本文介绍了一种针对最优控制二次规划问题的 QPALM-OCP 求解器的并行化优化 C++ 实现，通过利用问题各阶段的可独立计算特性并结合向量化技术，显著提升了计算效率并验证了其在基准测试中的优越性。
Dimensional Scaling Laws for Continuous Fluid Antenna Systems
本文针对连续流体天线系统（CFAS），在瑞利衰落信道下结合空间相干各向同性相关、连续天线定位及多维空间假设，推导了高信噪比概率（HSP）的渐近精确闭式公式，并由此得出了描述维度增加对 HSP 提升效应及最优维度选择的标度律。
BER Analysis and Optimization for Continuous RIS-Enabled NOMA
本文提出了一种将连续可重构智能表面（CRIS）与上行非正交多址（NOMA）相结合的新型系统，通过推导空间相关衰落下的误码率（BER）解析表达式，并设计联合优化功率分配与 RIS 动态划分的方案，有效消除了上行 NOMA 的误码率平层，显著提升了系统性能。