理解复杂的parameter dependencies对于在各种领域（如Computer-...）中实现有效的configuration和maintenance至关重要。

软件工程正迎来一场新的转型，推动力是生成式 AI 在 development workflows 中的快速采用。类似于 version control 的方式……

分布式线性可分计算是大规模分布式系统中的一个基础问题，需要计算线性可分函数……

云计算和物联网（IoT）的快速增长显著提升了计算资源的互联互通，创造了一个环境…

人工智能（AI）有潜力通过自动化图像分析和加速临床研究来改变医学影像。然而，研究 a...

科学和工程领域常常面临数据稀缺和严格的可执行性要求：模型不仅必须生成流畅的文本，还必须……

本研究提出了 MCEMOL（Multi-Constrained Evolutionary Molecular Design Framework），一种将基于规则的进化与 … 相结合的分子优化方法。

IoT 与 edge computing 的快速融合已经彻底改变了多个领域，尤其是医疗保健，通过实现 real-time data sharing、remote monitoring 等功能。

神经形态计算机有潜力在广泛的计算核上显著提升速度和效率，得益于其异步、计算‑...

Coded polynomial aggregation (CPA) 使得主节点能够直接恢复多项式评估的加权聚合，而无需对每个 te... 单独解码。

Federated learning (FL) 使得在不共享原始用户数据的情况下进行协作模型训练成为可能，但传统仿真往往依赖于不现实的数据划分……

连接设备的激增和对隐私敏感的应用推动了联邦学习（Federated Learning, FL）的采用，这是一种去中心化的范式……

各领域的组织和企业，如医疗保健、金融和科学研究，正日益需要提取集体智能 f...

Vision-Language-Action (VLA) 任务需要对复杂视觉场景进行推理，并在动态环境中执行自适应动作。虽然最近的研究关于 …

基于Transformer的语言模型通常在数学推理基准上取得强劲的结果，但在基本的数值理解方面仍然脆弱……

代码生成任务旨在自动将用户需求转换为可执行代码，显著降低手动开发工作量并提升……

Segment Anything 3 (SAM3) 已经建立了一个强大的基础，能够在视频中稳健地检测、分割和跟踪指定目标。然而，在其原始…

从稀疏多视角进行 3D pose estimation 是众多应用的关键任务，包括 action recognition、sports analysis 和 human-robot interaction 等。

基于扩散模型的现代视频生成模型能够生成非常逼真的片段，但它们计算效率低下，通常需要数分钟的……

LLMs 正日益被整合到临床工作流程中，但它们往往缺乏 clinical empathy，这是有效 doctor-patient communication 的关键方面。

大型语言模型（LLMs）的快速演进对软件工程产生了强烈影响，导致对自动化单元测试生成的研究数量不断增加，...

随着大型语言模型（LLMs）持续扩展，后训练剪枝已成为一种有前景的方法，可在保持性能的同时降低计算成本……

基于结构的和基于配体的计算药物设计传统上依赖于相互独立的数据来源和建模假设，这限制了它们的联合使用……

大型语言模型（LLM）路由器会根据给定输入动态选择最优模型。现有方法通常假设可以获取真实标签数据，...