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  • 3周前 · software

    [Paper] iblock:准确且可扩展的比特币仿真(使用 OMNeT++)

    本文提出了 iblock,一个用于 Bitcoin 仿真的综合 C++ 库,专为 OMNeT++ 设计。iblock 提供了卓越的效率和可扩展性,具备 …

    #research #paper #software
  • 3周前 · software

    [Paper] Symmaries:自动推断 Java 程序的形式化安全摘要

    我们提出了一种可扩展、模块化且可靠的方法,用于自动构建 Java 字节码程序的形式化安全规范,以元…的形式。

    #research #paper #software
  • 3周前 · devops

    [Paper] 弹性分组转发:一种基于强化学习的在高斯互连网络中处理聚类故障的路由方法

    随着Network-on-Chip (NoC)和Wireless Sensor Network架构的持续扩展,底层网络的拓扑结构成为影响性能的关键因素。

    #research #paper #devops
  • 3周前 · ai

    [Paper] 生成式数字孪生:视觉‑语言仿真模型用于可执行工业系统

    我们提出了一种视觉-语言仿真模型(VLSM),它统一了视觉和文本理解,以从布局草图中合成可执行的FlexScript……

    #research #paper #ai #machine-learning #nlp #computer-vision
  • 3周前 · ai

    [Paper] 使用深度强化学习识别合适规模的服务

    Service-based architecture (SBA) 在工业界和学术界受到关注,作为现代化遗留系统的一种手段。它指的是一种能够 … 的设计风格。

    #research #paper #ai #machine-learning
  • 3周前 · ai

    [Paper] 跨群体白质图谱创建用于新生儿和成人的脑连接同步映射(Diffusion MRI Tractography)

    比较成人和新生儿的白质(WM)连接,使用扩散MRI(dMRI),可以推动我们对典型脑发育以及 po...

    #research #paper #ai
  • 3周前 · ai

    [Paper] Clust-PSI-PFL:一种 Population Stability Index 方法用于聚类非IID个性化联邦学习

    联邦学习(FL)通过将数据保留在客户端设备上,支持隐私保护的去中心化机器学习(ML)模型训练。然而,非独立…

    #research #paper #ai #machine-learning
  • 3周前 · software

    [Paper] 现代分布式深度学习系统中的 Bug 综合研究

    在当今数据驱动的时代,深度学习对于处理海量数据集至关重要,但单设备训练受到计算和内存限制的制约……

    #research #paper #software
  • 3周前 · software

    [Paper] Comment Traps:缺陷的 Commented-out Code 如何在 AI-Assisted Code Generation 中放大缺陷

    随着大语言模型在代码生成方面的快速发展,GitHub Copilot 和 Cursor 等 AI 驱动的编辑器正在彻底改变软件开发。

    #research #paper #software
  • 0个月前 · ai

    [Paper] 致力于解释大型语言模型在软件工程任务中的应用

    最近在大型语言模型(LLMs)方面的进展显著推动了软件工程(SE)任务的自动化,使得诸如...

    #research #paper #ai #machine-learning
  • 0个月前 · software

    [Paper] 审计非靶向分析中的可重复性:103 种 LC/GC--HRMS 工具揭示开放性与可操作性之间的时间分歧

    2008年,婴儿配方奶粉中的三聚氰胺迫使跨越三大洲的实验室验证一种他们从未监测过的化合物。使用 LC/GC 的非靶向分析……

    #research #paper #software
  • 0个月前 · ai

    [Paper] 记忆即共振:一种用于遍历声学流形上无限上下文记忆的仿生架构

    当代 Large Language Models 的记忆受限于一个物理悖论:它们在学习的同时会被填满。键值状态的线性累积 (O(N)) ……

    #research #paper #ai #machine-learning

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