Domain alignment 广义上指学习不同领域之间的数据分布对应关系。在本工作中，我们关注一种领域……

我们提出一个理论框架——全息储备计算（Holographic Reservoir Computing, HRC）——其假设在 voltage‑stress 中的热力学噪声和时序动力学……

为了提升无线传感器网络（WSNs）的覆盖率，本文提出了一种基于多策略集成的Nort…高级优化策略。

Federated learning 已引起研究人员的广泛关注，但边缘客户端之间的数据异质性仍是一个关键挑战，常常导致模型……

我们提出了 Yukthi Opus（YO），一种多链混合元启发式算法，旨在在明确的评估预算约束下解决 NP-hard 优化问题。YO 集成了 th...

Lumpy Skin Disease (LSD) 是一种传染性病毒感染，显著恶化牲畜健康，从而对全球经济构成严重威胁……

深度强化学习（RL）代理经常学习到在相同的情节回报下表现截然不同的策略，这归因于环境的组合……

为了开发可靠的用于心理评估的 AI，我们引入了 texttt{PsychEval}，一个多会话、多疗法且高度真实的基准，旨在……

强化学习（RL）在自动驾驶（AD）中展现了相当大的潜力，但其对扰动的脆弱性仍然是实现可靠部署的关键障碍……

人脸验证系统已经取得了显著进展；然而，它们在决策过程中的透明度往往不足。在本文中，我们介绍…

Lossy compression，科学家广泛用于压缩模拟、实验和观测数据，即使在有界的……情况下，也可能扭曲感兴趣的特征。

在本文中，我们提出了一种基于Wachspress 的跨域（transfinite）公式，适用于凸多边形域，以在 physi... 中精确强制 Dirichlet 边界条件。

实时推荐系统在严格的尾部延迟 SLO 下执行多阶段级联（检索、预处理、细粒度排序），只剩下几十…

触觉感知对机器人操作、假肢和辅助技术至关重要，然而相较于它们，神经形态触觉数据集仍然有限。

动态多目标优化（DMOO）最近在学术研究者和工程实践者中引起了日益增长的兴趣，因为大量……

时间序列分类是一个基础的机器学习任务，具有广泛的实际应用。虽然许多深度学习方法已被证明有效……

Quality diversity (QD) 优化搜索一组解，这些解在优化目标的同时，实现用户指定的向量多样化输出……

从单目视频重建动态3D场景需要同时捕捉高频外观细节和时间连续的运动。Exi...

左心室（LV）分割对于临床定量和心脏图像的诊断至关重要。在本工作中，我们提出了两种新颖的 deep learning 架构……

我们提出一种 training‑free 方法，通过对 attention patterns 的 spectral analysis 来检测大型语言模型中的有效数学推理。通过…

在本研究中，我们尝试释放自监督学习作为辅助任务的潜力，以优化通用深度伪造的主要任务。

基于人群的癌症登记依赖病理报告作为其主要诊断来源，但手动抽取工作资源密集，并且导致 …

联邦数据共享承诺在不集中原始数据的情况下提供实用性，但现有的嵌入级生成器在非IID客户端异质性和p...

基于梯度的优化在处理分类变量时通常依赖于 score-function estimators，它们是无偏的但噪声较大，或者依赖于 continuous relaxations……