在实践中，stochastic differential equations 在 multi-objective optimization 中的使用受到两个持续性的缺口的限制：不完整的 stability analysis……

配置 stream processing systems 以实现高效性能，尤其是在 cloud-native deployments 中，是一项具有挑战性且主要依赖人工的任务。我们提出了一个…

Aggregate Programming (AP) 是一种用于编程分布式设备集合的集体行为的范式，这些设备可能位于网络的边缘，通过 …

代码注释分类是自动化软件文档和分析中的关键任务。在 NLBSE'26 工具竞赛的背景下，我们提出 Lo...

软件-硬件协同设计对于优化用于神经网络的内存计算（IMC）硬件加速器至关重要。然而，大多数现有的优化...

Large language model (LLM)-powered agents 已经展示出在自动化软件工程任务（如 static bug fixing）方面的强大能力，如证据所示……

这是《The Semantic Arrow of Time》五篇论文中的第二篇。第一部分已经确立，computing 的时间之箭是语义性的，而非热力学的……

每一次链路断开或抖动都会破坏数据中心中网络的自我认知——即它的图结构。我们将这种破坏称为 ghost：一个看似可达的节点。

大规模、稀疏、多模态和具备代理能力的 AI 模型的出现恰逢硬件向集成 hun… 的超级节点架构转变。

我们推出了 mlx-snn，这是第一个在 Apple 的 MLX 框架上原生构建的脉冲神经网络（SNN）库。随着 SNN 研究的快速增长，所有主要的库……

我们提出了一种新颖的计算框架，利用字符串学（stringology）——即高效算法的研究——来分析脑电图（EEG）时间序列。

我们梦想着一个未来，所有领域的 point clouds 能够汇聚在一起，塑造一个惠及所有领域的单一模型。为实现这一目标，我们提出了 Utonia，...