提出了一种基于YOLOv8n和RexNet-150的两阶段深度学习框架，实现了95%的作弊检测准确率。
Van-Truong Le, Le-Khanh Nguyen, Trong-Doanh Nguyen
DENALI数据集利用低成本LiDAR实现非视距空间推理，涵盖72,000个场景。
Nikhil Behari, Diego Rivero, Luke Apostolides 等
本文提出完整循环子任务图，用于长远工具使用LLM代理，分析其灵活性、成本与瓶颈。
Luay Gharzeddine, Samer Saab
提出两种无耦合算法实现零和博弈中的最后迭代收敛，速率达Ω(T^{-1/4})。
Côme Fiegel, Pierre Ménard, Tadashi Kozuno 等
原型锚定概念模型（PGCMs）通过视觉原型验证概念对齐，提升解释性。
Stefano Colamonaco, David Debot, Pietro Barbiero 等
MemExplorer在异构内存设计中提高能效达2.3倍。
Haoran Wu, Zeyu Cao, Yao Lai 等
结合卷积和延迟学习的递归脉冲神经网络在音频分类任务中实现了52倍推理加速和99%参数节省。
Lúcio Folly Sanches Zebendo, Eleonora Cicciarella, Michele Rossi
SENSE利用立体视觉和视觉语言模型提升开放词汇语义分割，在PhraseStereo上提高2.9%精度。
Thomas Campagnolo, Ezio Malis, Philippe Martinet 等
提出了一种多无人机检查任务的机队规模确定规则，确保任务成功率达99.8%，即使在最苛刻条件下也仅需增加四架无人机。
Vishal Ramesh, Antony Thomas
DTEA实现实时切换SEA和PEA拓扑，切换时间小于33.33毫秒。
Vishal Ramesh, Aman Singh, Shishir Kolathaya
提出环境自适应固态LiDAR惯性里程计，平均RMSE降低12.8%。
Zhi Zhang, Chalermchon Satirapod, Bingtao Ma 等
在模块化机器人中，拉马克进化在单一任务优化中优于达尔文进化，但在形态多样性压力下表现下降。
Jed R Muff, Karine Miras, A. E. Eiben
DepCap用跨步依赖与冲突感知解码，最高提速5.63倍且几乎不损失质量。
Xiang Xia, Wuyang Zhang, Jiazheng Liu 等
使用尖峰神经网络进行电源转换器健康监测的神经形态参数估计，能耗降低约270倍。
Hyeongmeen Baik, Hamed Poursiami, Maryam Parsa 等
提出OVRSISBenchV2基准和Pi-Seg，扩展至95K图像，增强遥感开放词汇分割性能。
Bingyu Li, Tao Huo, Haocheng Dong 等
AdaDINO通过任务自适应架构搜索提升边缘设备视觉模型效率，准确率提升7.9%，FLOPs降低74.9%。
Yiwei Zhao, Yi Zheng, Huapeng Su 等
自蒸馏方法减少微调导致的幻觉，将事实遗忘率从15%降至3%。
Guy Kaplan, Zorik Gekhman, Zhen Zhu 等
ShapeGen生成多样化形状操控数据，提升策略的类别级泛化能力。
Yirui Wang, Xiuwei Xu, Angyuan Ma 等
提出基于一维有序Token的图像生成搜索方法，提升测试时推理效率。
Zhitong Gao, Parham Rezaei, Ali Cy 等
Bi-CMPStereo框架在事件-帧非对称立体匹配中显著提高了准确性和泛化性。
Ninghui Xu, Fabio Tosi, Lihui Wang 等