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[Paper] 年龄特异性阿尔茨海默病预测：非均匀时间跨度下的特征约束
阿尔茨海默病是一种导致认知功能下降的衰弱性疾病。及时识别该疾病对于疾病的早期干预和治疗方案的开发至关重要。
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[Paper] 随机块模型中社区数大于 √n 的相变（II）
网络分析中的一个基本理论问题是确定在什么条件下，社区恢复在随机块模型（Stochastic Block Model）中可以在多项式时间内实现。
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[Paper] 悲观验证用于开放式数学问题
验证性能的关键限制在于错误检测的能力。基于这一直觉，我们设计了几种悲观验证的变体……
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[Paper] 自适应学习用于抗核抗体图像
抗核抗体（ANA）检测是诊断自身免疫性疾病（包括系统性红斑狼疮、干燥综合征和硬皮病）的关键方法。尽管它的…
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[Paper] 语音、偏见与共指：语音翻译中性别的可解释性研究
Unlike text, speech conveys information about the speaker, such as gender, through acoustic cues like pitch. This gives rise to modality-specific bias concerns.... 不同于文本，语音通过音高等声学线索传递关于说话者的信息，例如性别。这导致了特定模态的偏见问题……
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[Paper] 基于Transformer的时间序列分类的机制可解释性
基于Transformer的模型已成为各种机器学习任务的最新技术工具，包括时间序列分类，但它们的复杂性使得 …
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[Paper] IntAttention：全整数注意力流水线用于高效边缘推理
在边缘设备上部署 Transformer 模型受到延迟和能耗预算的限制。虽然 INT8 量化能够有效加速主要的矩阵乘…
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[Paper] Tool‑RoCo：一个 **Agent-as-Tool** 自组织 **Large Language Model** 基准，用于 **Multi‑robot Cooperation**
本研究提出了 **Tool‑RoCo**，这是一种基于 **RoCo**（一个多机器人协作平台）的新基准，用于评估大型语言模型（LLM）在长期多智能体合作中的表现。
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[Paper] 迷失于时间？一种用于时间偏移容忍的生理信号转换的元学习框架
将光电容积描记（PPG）和球体心动描记（BCG）等非侵入性信号转换为临床有意义的信号，如动脉血压……
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合并与界定：对权重的直接操作用于类增量学习
我们提出了一种新颖的训练方法 Merge-and-Bound (M&B)，用于类别增量学习 (CIL)，该方法直接在参数空间中操作模型权重，以实现高效且稳健的增量学习...
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[Paper] MobileI2V：在移动设备上实现快速且高分辨率的图像到视频转换
最近，视频生成取得了快速进展，越来越多的关注集中在移动设备上的图像到视频（I2V）合成上。然而，子...
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[Paper] 长文档可读性评估的层次排序神经网络
可读性评估旨在评估文本的阅读难度。近年来，深度学习技术已逐步应用于可读性……