本文提出EdgeAgentX-DT框架，通过整合数字孪生与生成式AI技术，显著提升军事战术网络的边缘智能韧性。该系统利用网络数字孪生构建虚拟仿真环境，结合扩散模型和Transformer生成对抗性训练场景，实现多层级架构下的快速学习收敛与抗干扰能力。
本文详细介绍了IEEE 2874-2025空间Web标准如何通过HSML语言、HSTP协议和UDG目录实现智能设备与AI代理的互联互通，涵盖智能家居、自动驾驶、无人机管控及太空探索等前沿应用场景。
本文提出了一种结合主动样本选择和测试时微调的人机协作框架，可将视频语义分割标注所需点击量减少73%，同时保持95%以上的mIoU标注精度。该方法通过光流构建帧间关联，并创新性地融合了不确定性与多样性采样策略。
本文介绍了一种名为FINGER的创新技术，能够将基于图的近似最近邻搜索效率提升20%至60%。该技术通过优化距离计算过程，适用于各类图构建方法，在多个基准数据集上表现优异。
本文介绍某机构如何运用机器学习算法进行设备需求预测，通过时间序列分析和智能需求计划模型优化全球供应链，实现精准库存管理和自动化决策支持。
本文提出了一种创新方法，通过结合试题生成与项目反应理论，实现对检索增强生成模型的自动化评估。该方法能有效检测模型幻觉问题，并在AWS运维、arXiv摘要等多个领域验证了评估效果。
本文介绍了一个完全由84,688个正则表达式组成的国际象棋引擎实现，通过创新的正则表达式CPU设计，能够进行2层极大极小搜索并生成合法走法。
本文探讨了如何通过机器学习实现数据库系统的实例优化，使其能够自动适应不同工作负载和数据特征，从而提升性能并降低人工干预需求。文章详细介绍了三种自调整方法及其在云数据仓库服务中的应用。
Magic Unicorn v2.8是一款基于PowerShell降级攻击的内存注入工具，可通过Metasploit生成恶意负载，新版优化了命令长度和混淆方式。
深入解析某中心SageMaker的数据并行与模型并行引擎如何通过创新架构实现神经网络训练效率的线性扩展，包括梯度聚合优化、自动模型分割及流水线调度等核心技术，使大规模模型训练速度提升44%。