标签:信息科学

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卫星产品与机器学习/深度学习用于印度农业咨询服务升级:文献计量与系统叙述综述

该综述提示,将高分辨率卫星产品与机器学习/深度学习模型结合,可能提升印度农业咨询服务所依赖的天气预报空间精度;这一判断属于叙述性综述层面的提示,尚不足以作为业务化效果的结论。 研究设计为文献计量分析加系统叙述综述:从Scopus初检1948条记录,按PRISMA流程筛选出125篇

HGCN-GRU:面向超图序列推荐的时序记忆学习与自监督对比增强

在三个基准数据集上,HGCN-GRU在全部评价指标上优于七个对比基线,且在稀疏交互场景下改进仍然存在;该结论来自离线基准实验,属算法性能层面,未涉及真实业务部署效果。 研究提出序列推荐框架HGCN-GRU,包含两项设计:以门控循环单元结合时间注意力替代现有超图模型的残差门控,将逐

图增强知识追踪用于可解释学习者建模的系统综述:20项研究

该综述提示,图结构与知识图谱增强的知识追踪在丰富学习者状态表征、支持技能掌握解释方面有积极证据,但主动整合的研究数量仍有限,构念效度与跨域泛化等问题尚不足以下结论。 采用基于PRISMA的系统文献综述,检索Scopus与IEEE Xplore,覆盖2015至2025年索引文献;从

基于混合专家微调大语言模型的智能合约漏洞检测

结论:在重入、时间戳、整数溢出/下溢、委托调用四类漏洞上,MOS 的 F1 与准确率均高于所比较的现有方法,平均提升 6.38%(F1)与 4.84%(准确率),方向为正向;但证据档位为 C,属作者自报的对比结果。 设计与做法:属方法学研究,提出基于大语言模型混合专家微调(MOE