• 在推荐系统中，位置效应和对比效应对消费者行为的影响：一项实地实验

  摘要本研究探讨了位置效应和对比效应如何影响推荐系统（RS）中的用户决策。由于这些效应可能会引发行为偏差，从而影响消费者的选择，因此理解它们对推荐系统效果的影响至关重要。我们进行了一项随机实地实验，比较了仅包含相关商品的推荐列表，以及包含一个相关商品并被非相关对比商品包围的推荐列表，并在不同位置展示了该相关商品在推荐列表中的位置。实验结果表明，目标商品的位置及其与对比商品的差异显著提高了点击率（CTR）。位于第二和第三位置的相关商品比位于第一位置的商品具有更高的点击率；而虽然非相关对比商品降低了整体点击率，但它们却提高了相关商品的点击率。这表明用户更倾向于点击那些脱颖而出的推荐内容。我们的研究结

  来源：ACM Transactions on Recommender Systems

  时间：2025-11-08

• 从原位更新到异位选择：重新审视非易失性存储器中的写入干扰问题

  摘要非易失性存储器（NVM）为解决主存储器的扩展限制提供了新的机会，但其性能仍受到写干扰（WD）问题的制约。写干扰问题会错误地改变NVM单元的值，从而严重降低存储器的可靠性和访问性能。现有的研究主要通过在原地更新时对易受写干扰影响的数据模式进行编码来缓解这一问题，但我们发现，采用异地更新方法有可能进一步减少写干扰错误。我们提出了LearnWD算法，该方法通过将机器学习技术与异地更新相结合来缓解NVM中的写干扰问题。LearnWD首先使用聚类算法根据数据的易受干扰程度对其进行分类。在执行写操作时，LearnWD会仔细评估新数据的写入强度以及旧数据的易受干扰程度，从而推测性地减少写干扰错误。我们使

  来源：ACM Transactions on Storage

  时间：2025-11-08

• 高效且负责任地调整大型语言模型，以实现稳健的Top-k推荐

  摘要传统的推荐系统（RSs）通常会优化整体准确性，但这无意中忽视了那些交互历史较少的用户。尽管大型语言模型（LLMs）在零样本和少量样本情况下的排名能力很强，但在推荐系统中的应用面临两大挑战：（i）可扩展性和泛化能力：因为许多评估依赖于小型、随机抽取的用户子集，这限制了模型对现实世界用户的泛化能力；（ii）在资源受限条件下的合理调整：LLMs会带来不小的成本和延迟，因此不能随意使用。为了解决这些问题，我们提出了一种混合任务分配框架，该框架主动在传统推荐系统和LLMs之间分配排名任务，以提高系统的鲁棒性和效率。我们的策略首先识别出那些从推荐系统中获得较低排名性能的弱用户和不活跃用户。接着，我们对

  来源：ACM Transactions on Recommender Systems

  时间：2025-11-08

• 基于体位的评估：针对亚洲人群的线雕与高强度聚焦超声治疗对比

  近年来，随着亚洲地区对美容护理需求的增加，微创面部紧致治疗逐渐受到欢迎。这些治疗方法包括线雕和高强度聚焦超声（HIFU）等，因其创伤小、恢复时间短而成为许多求美者的首选。然而，尽管这些技术被广泛应用，目前尚缺乏统一的治疗指南，导致治疗效果的评估存在一定的主观性，并且高度依赖于医生的技术水平。本研究旨在通过客观的面部软组织移动分析，评估线雕和HIFU在亚洲人群中的治疗效果，特别是在坐姿与仰卧姿势之间软组织移动的差异。研究对象为143名日本志愿者，年龄跨度较大，平均年龄为41岁，体重指数（BMI）平均为21.2。所有照片均在2024年2月至5月期间拍摄，涵盖了坐姿和仰卧姿势下的正面与侧面影像。研究

  来源：Plastic and Reconstructive Surgery Global Open

  时间：2025-11-08

• 非甲状腺源性突眼的美容性深眶脂肪减压术：23例患者的病例系列研究

  本研究旨在评估一种新型的美学深部眶脂肪减压术在非甲状腺性眼球突出症患者中的安全性和有效性。这种手术主要用于改善患者的眼部外观，同时兼顾功能上的提升，如减轻眼睑浮肿、减少眼球突出度以及改善双眼间距等。研究对象为23名在东京眼面外科诊所接受双侧深部眶脂肪减压术的患者，时间跨度从2022年至2024年。通过回顾性分析，研究者关注了术前和术后多个关键指标的变化，包括Hertel测量值、双眼间距、眼内压、最佳矫正视力以及融合视野面积等。### 手术方法与过程手术采用的是经结膜入路的微创方式，避免了传统的皮肤切口，这不仅减少了术后疤痕形成的风险，还提升了患者的恢复速度和整体满意度。手术由经验丰富的高级主治

  来源：Plastic and Reconstructive Surgery Global Open

  时间：2025-11-08

• 上眼睑内侧脂肪减少术与珍珠移植术：一项改良方案及文献综述

  随着年龄的增长，上眼睑的脂肪分布会发生变化，其中内侧脂肪垫逐渐变得突出，而中央脂肪垫则出现萎缩。这种变化通常表现为上眼睑中央区域的凹陷，以及内侧脂肪垫的相对增大，形成所谓的“A型框架”畸形。为了改善这种脂肪分布不均的问题，许多外科医生尝试了不同的脂肪重分布技术。本研究提出了一种新的方法——内侧脂肪垫珍珠状脂肪移植术，作为上眼睑成形术的辅助手段，旨在通过减少内侧脂肪垫体积并将脂肪重新分布至萎缩的中央脂肪垫区域，以达到更自然、更平衡的上眼睑外观。本研究回顾了过去七年（2018至2024年）中一位外科医生实施的内侧脂肪垫珍珠状脂肪移植术的病例，并对符合纳入标准的45例（共86只眼睛）进行了分析。所有

  来源：Plastic and Reconstructive Surgery Global Open

  时间：2025-11-08

• 鼻整形术后患者满意度的评估：一项横断面研究

  这项研究聚焦于沙特阿拉伯地区接受鼻整形手术的患者，旨在评估其美学和功能性的术后效果，并探讨患者人口学特征对这些效果的影响，以及社交媒体在患者决策过程中的作用。鼻整形是一种常见的美容手术，主要目的是改善鼻子的形状，从而提升面部外观、解决先天性缺陷或改善呼吸功能。在现代社会，随着审美观念的变化和医疗技术的进步，鼻整形不仅被视为一种美容手段，也被认为对患者的心理健康和社会互动具有重要影响。研究样本由54名年龄在16至35岁之间的沙特患者组成，其中女性占绝大多数（42人），男性仅12人。这种性别比例的不平衡可能是由于女性在社会和文化因素的影响下，更倾向于关注自身的外貌，并在个人形象和自信方面寻求改善。

  来源：Plastic and Reconstructive Surgery Global Open

  时间：2025-11-08

• 利用并行性加快MSR编码存储中的数据修复速度

  摘要最小存储再生（MSR）编码是一种经过证明的最优擦除编码，能够在分布式存储系统中实现修复带宽（即修复操作期间传输的数据量）的最小化，同时降低存储冗余。然而，MSR编码的实际修复性能仍有很大的提升空间，因为其数学结构使得修复操作难以并行化。在本文中，我们提出了HyperParaRC这一针对MSR编码的并行修复框架。HyperParaRC利用MSR编码的子包化特性来并行修复子块，并在可用节点之间平衡修复负载（即节点发送或接收的数据量）。首先，我们证明了修复带宽与最大修复负载之间存在权衡关系。随后，我们为HyperParaRC提出了一种基于亲和性的启发式算法，该算法通过分析子块计算过程中的带宽消耗

  来源：ACM Transactions on Storage

  时间：2025-11-08

• 改进的算法以及FrankWolfe.jl库的新应用

  摘要Frank-Wolfe（FW）算法已成为约束优化领域中不可或缺的一类方法，尤其是在处理大规模问题时。在本文中，我们总结了FrankWolfe.jl（一个Julia包）在过去几年发展过程中所做出的算法设计选择和取得的进展。该包集成了多种高性能的FW算法实现。我们回顾了近期文献中该库的关键应用案例，这些案例体现了其最初的双重目标：首先，它已成为实践者解决相关问题的首选工具箱；其次，它为算法设计师提供了一个模块化的平台，使他们能够自行开发算法变体及实现方式。最后，我们通过一系列实验展示了多种FW算法在关键问题上的性能表现，这些实验结果被整理存放在一个专门的基准测试仓库中以便持续进行评估。

  来源：ACM Transactions on Mathematical Software

  时间：2025-11-08

• 评估 Honeyfile 的真实性和吸引力指标

  摘要欺骗性文件（通常称为“蜜罐文件”）已成为网络安全领域中常用的工具。随着机器学习（ML）模型在内容生成方面的进步，现在可以自动且大规模地合成这类欺骗性材料。因此，用于量化蜜罐文件属性的指标对于创建和评估有效的欺骗策略至关重要。对于蜜罐文件而言，两个关键的指标是“吸引力”和“真实性”。“吸引力”指的是吸引具有恶意意图的入侵者或用户的注意力；“真实性”则衡量这些欺骗性文件与其模仿对象的相似程度。在相关研究中，已经提出了用于评估这些属性的指标：吸引力方面有“共同词元计数”（CTC）[1]和“主题语义匹配”（TSM）[2]得分；真实性方面则有“连贯性”和“一致性”[3]等指标。在这项研究中，我们将这

  来源：ACM Transactions on Privacy and Security

  时间：2025-11-08

• 简约单纯形交集算法

  摘要交集算法在许多应用中至关重要，但它们可能不具备足够的鲁棒性。如果缺乏鲁棒性，这些算法可能无法正确识别较大的交集。为了解决这个问题，本文提出了一种用于计算单纯形交集的简洁算法。该算法是对之前针对三角形和四面体交集的算法的推广。本文详细介绍了该算法的原理及其简洁性，并证明了其一致性。数值实验验证了该算法的实用性。

  来源：ACM Transactions on Mathematical Software

  时间：2025-11-08

• 耦合交易II与FROSch：一种可持续且易于使用的（O）RAS预处理器

  摘要在这项工作中，使用了来自Trilinos包FROSch（快速且稳健的重叠Schwarz预处理方法）中的受限加性Schwarz（RAS）和优化受限加性Schwarz（ORAS）预处理器来解决通过deal.II（微分方程分析库）实现的模型问题。为此，实现了一个基于Tpetra的接口来连接deal.II和FROSch。虽然RAS预处理器之前就已经存在，但ORAS预处理器是最近才新增到FROSch中的。deal.II–FROSch接口适用于基于拉格朗日和Nédélec的有限元方法。所研究的模型问题包括非定常、非线性的变分-整体流体-结构相互作用问题以及不定时谐Maxwell方程问题。在二维和三维空

  来源：ACM Transactions on Mathematical Software

  时间：2025-11-08

• 利用CMAE和大型语言模型实现的对有效载荷敏感的入侵检测

  摘要入侵检测系统（IDS）在网络安全中发挥着至关重要的作用，然而基于签名检测的方法由于高误报率（FPR）以及无法检测新型威胁而受到限制。最近基于人工智能的方法提供了更好的适应性，但大多数方法依赖于流量级或统计特征，这限制了它们分析复杂基于载荷的攻击的能力。为了解决这些挑战，我们提出了一个双路径IDS框架：Xavier-CMAE，该模型采用Hex2Int标记化和Xavier初始化技术，无需预训练即可实现99.9718%的准确率和0.0182%的误报率；而LLM-CMAE则利用预训练的LLM标记器来增强检测能力，虽然计算成本较高，但也能达到99.9696%的准确率和0.0194%的误报率。在CIC

  来源：ACM Transactions on Privacy and Security

  时间：2025-11-08

• 悬挂节点在Hp-六面体Nédélec单元上处理符号冲突问题的算法实现

  摘要在这项工作中，我们考虑了在具有悬挂节点的局部细化网格上使用的Nédélec元素。悬挂边和面的方向是一个关键问题。对于不可定向的网格，迄今为止还没有相应的解决方案或实现方法。问题描述及相关算法都有非常详细的阐述。作为模型问题，我们采用了时谐麦克斯韦方程组，因为Nédélec元素是这些方程组的自然离散化方式。通过两个在均匀网格和自适应细化网格上的数值示例，展示了这些算法的实现过程。实现工作是在有限元库deal.II中完成的。

  来源：ACM Transactions on Mathematical Software

  时间：2025-11-08

• 一种用于优化多项式近似中近似误差和有限精度评估误差的交换算法

  摘要数学函数的有限精度实现通常依赖于多项式逼近。这种方法的一个关键特点是，在用有限数量的比特表示多项式的系数时，以及在有限精度算术中计算该多项式时，都会产生舍入误差。因此，为了找到给定固定度数、范数和区间下的最佳多项式，必须同时考虑逼近误差和浮点计算误差。虽然已经开发出了有效的算法来处理逼近误差，但计算部分通常是以一种“事后”的、特定的方式处理的。在这里，我们提出了一个半无限线性优化问题，其解是使得两种误差之和的上确界范数最小的多项式。然后使用迭代交换算法来解决这个问题，该算法可以看作是著名的Remez交换算法的扩展。本文提供了一个使用Sollya库的开源C语言实现，并通过几个示例对其进行了测

  来源：ACM Transactions on Mathematical Software

  时间：2025-11-08

• 确定性评分在机器学习分类和异常检测中的应用

  摘要对于机器学习分类而言，定量的特征描述和不确定性估计至关重要，尤其是在安全至关重要的场景中，这些场景要求进行连续的实时监控，并且需要可解释且可靠的评分结果。依赖最大后验概率原则来确定标签分类可能会掩盖标签分配的确定性。我们构建了一个基于预测概率估计的确定性及能力量化评分的理论框架，正式证明了这些框架的属性，并通过实证验证了它们在不同数据类型、任务和模型架构下的推理能力。我们的理论结果表明，在与训练数据和测试数据相似的输入条件下，性能良好的模型对真正例和假正例的确定性分布具有明显差异；该框架为评估模型预测的质量和检测假正例提供了可靠的方法。实证结果进一步证实，在训练数据、保留数据以及事先属于异

  来源：ACM Transactions on Probabilistic Machine Learning

  时间：2025-11-08

• 基于肿瘤知识图的概率图模式匹配

  摘要图模式匹配（Graph Pattern Matching，GPM）是指在更大的图结构中识别出与预定义的模式图完全相同或高度相似的子图。尽管关于大规模图数据中GPM的研究主要集中在社交网络分析或提高匹配算法的精确度和效率以快速检索子图上，但在医学领域开展的相关研究却相对较少。为弥补这一不足，并探索GPM在临床应用中的潜力，特别是帮助患者选择最佳肿瘤治疗方案，本文提出了一种专门为肿瘤知识图（Tumor Knowledge Graph，TKG）定制的概率图模式匹配方法。我们设计了一种多约束图模式匹配算法，称为TKG-McGPM。通过实验验证，我们发现TKG-McGPM能够促进肿瘤治疗计划的制定过

  来源：ACM Transactions on Probabilistic Machine Learning

  时间：2025-11-08

• 通过概率潜在空间来解释深度神经网络的压缩机制

  摘要尽管深度神经网络（DNN）表现出色，但其计算复杂性和存储空间消耗问题促使人们提出了网络压缩的概念。虽然针对DNN的压缩技术（如剪枝和低秩分解）已经得到了广泛研究，但对其理论解释的关注仍然不足。在本文中，我们提出了一个新颖的理论框架，该框架利用DNN权重的概率潜在空间，并通过信息论散度度量来解释最优网络稀疏性。我们引入了新的“类似投影模式”（AP2）和“概率类似投影模式”（AP3）概念，并证明了网络中各层的AP3/AP2属性与其性能之间存在关联。此外，我们还提供了理论分析，以解释压缩网络的训练过程。这些理论结果通过在实际标准预训练模型（包括AlexNet、ResNet50、VGG16和ViT

  来源：ACM Transactions on Probabilistic Machine Learning

  时间：2025-11-08

• 电子恒速注射器在减轻头皮手术局部麻醉疼痛方面的效果

  在现代医学和美容领域，局部麻醉是许多皮肤科手术中不可或缺的步骤，它能够确保患者在手术过程中保持舒适和无痛。然而，局部麻醉注射过程中可能会引起一定的疼痛感，这不仅影响患者的体验，也可能对治疗效果产生负面影响。因此，如何有效减少局部麻醉注射时的疼痛成为医疗专业人员关注的重点。近年来，随着科技的发展，电子恒速注射器作为一种新型的医疗工具，被提出用于改善局部麻醉注射过程，以降低患者的疼痛感受。这项研究聚焦于电子恒速注射器在头皮手术中的应用效果，旨在评估其是否能显著减少局部麻醉注射时的疼痛。通过对比传统手动注射方法，研究者发现电子恒速注射器在降低疼痛方面具有明显优势。这不仅为皮肤科手术提供了新的选择，也

  来源：Plastic and Reconstructive Surgery Global Open

  时间：2025-11-08

• 在静脉输液短缺的情况下，整形手术患者术前进行液体碳水化合物负荷：一项针对飓风“海伦”后的配对病例对照研究

  在飓风“海伦”（Helene）引发的重大医疗资源短缺背景下，一项针对门诊手术中心的回顾性研究探讨了术前摄入液体碳水化合物是否有助于减少静脉输液使用，同时不影响患者安全和术后恢复。这项研究的核心在于评估术前碳水化合物摄入方案的有效性，特别是在资源紧张时期，如何在保障患者健康的前提下优化医疗资源配置。研究发现，尽管该方案在一定程度上减少了术中静脉输液的使用量，但并未显著改善术后恶心呕吐（PONV）的发生率或缩短术后恢复时间。此外，该方案的执行依从性较低，反而导致了更多的手术延误。这些结果引发了对在资源匮乏环境下推广此类干预措施可行性的深入思考。术后恶心呕吐（PONV）是接受全身麻醉手术后常见的不良

  来源：Plastic and Reconstructive Surgery Global Open

  时间：2025-11-08

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