• 探索博物馆中全息显示技术在情感与认知层面的吸引力

  在当代博物馆展览中，情感参与度已成为衡量展览成功与否的重要指标之一。这种情感参与不仅能够增强参观者的记忆效果，还能提升他们对展览内容的理解和欣赏。随着科技的不断发展，尤其是数字技术的广泛应用，博物馆开始探索如何通过创新的展示手段，如全息投影，来创造更具吸引力和沉浸感的展览体验。本文探讨了全息投影在博物馆展览中的情感影响力，分析了参观者的情感反应及其与展览设计之间的关系，为未来博物馆展览的创新提供了理论和实践上的参考。全息技术作为一种能够呈现三维图像的创新手段，已经逐渐成为博物馆展览中不可或缺的一部分。它不仅能够突破传统二维展示的局限，还能够通过其独特的视觉效果和互动性，激发参观者的好奇心和惊叹

  来源：Journal on Computing and Cultural Heritage

  时间：2025-11-07

• 如何在移动图书信息服务中保护读者的偏好隐私：一种技术方法

  摘要随着智能手机等移动终端设备的广泛普及，提供移动图书信息服务的移动图书馆已成为人们日常生活中不可或缺的一部分。然而，随着云计算等新兴网络技术的快速发展，移动图书馆的服务器端变得越来越不可信赖，与移动图书信息服务相关的读者偏好隐私问题也日益突出。为此，本文提出了一种方法：在移动图书馆的受信任客户端生成一组虚假的移动图书信息服务请求，并将这些请求与真实的请求一起提交给不可信赖的服务器端，从而混淆读者的图书偏好信息。首先，我们建立了一个保护读者偏好隐私的理论模型，通过引入图书信息熵、位置信息熵和图书位置联合熵的概念来衡量虚假请求对真实请求的干扰效果；同时，通过图书类别距离和位置区域距离的概念来评估

  来源：Journal of Data and Information Quality

  时间：2025-11-07

• 社论：关于多媒体大数据质量的高级人工智能技术的特刊

  摘要本社论总结了《数据与信息质量期刊》（JDIQ）关于“用于多媒体大数据质量的高级人工智能技术”专题的内容。1 引言近年来，智能设备、高速网络和人工智能的融合引发了多媒体大数据的前所未有的增长。这一趋势在多媒体物联网（IoMT）的兴起中尤为明显，IoMT是一个由相互连接的设备（如摄像头、传感器和可穿戴设备）组成的生态系统，这些设备不断生成丰富的视觉、听觉和传感器数据，应用于教育、智慧城市、医疗保健和遥感等多个领域[5]。这类多媒体数据带来了传统结构化或文本数据集所无法应对的独特挑战。主要的质量问题包括语义模糊、时间错位、上下文表示不完整以及隐私风险增加，这些问题往往因数据的异构性和规模而加剧。

  来源：Journal of Data and Information Quality

  时间：2025-11-07

• 利用无人机辅助的边缘计算提升灾害抵御能力：一种用于管理异构边缘设备的强化学习方法

  摘要边缘感知与计算正迅速成为智能基础设施架构的重要组成部分，使得在灾难或紧急情况下能够依赖这些系统来保障运营。在这些场景中，由于电网问题，供电系统很可能会出现故障；同时，由于基站断电或受到洪水、野火等自然因素的破坏，通信系统也可能出现故障。作为移动边缘计算的一种形式，无人机（UAV）被用于从这些设备中卸载计算任务，以节省电池电量。此外，之前也有研究探讨了将无人机用作中继网络节点的可行性。本文进一步考虑了在电力和连接性受限的条件下使用无人机，以延长网络的使用寿命，并确保能够及时从边缘设备接收数据。通过强化学习方法，研究了多种不同电力和通信故障程度的场景。该方法能够识别在特定场景中最有可能发生故障

  来源：ACM Journal on Autonomous Transportation Systems

  时间：2025-11-07

• 在概率任务设计中，采用混合多目标优化方法来实现合规且高效的无人机路径规划

  摘要先进的空中移动技术涵盖了众多卓越的应用领域，这些应用有望彻底改变现代物流方式，并为各种公共服务和工业用途开辟新路径。然而，在其发展过程中，这类系统的推进受到了法律限制和物理条件的复杂性的阻碍。虽然空域往往受到各种法律规定的严格约束，但无人机（UAV）在运行时还需同时考虑能源需求、信号质量以及噪音污染等问题。在这项研究中，我们提出了一种新颖的架构，该架构结合了概率任务设计（ProMis）[1, 2]和多目标优化[3]方法来实现无人机路径规划。通过这种框架，我们能够在不确定性环境下确保合规性，同时生成有效的路径，以最小化无人机在穿越人口密集区域时所需承担的各种物理成本。为此，我们将混合概率一阶

  来源：ACM Journal on Autonomous Transportation Systems

  时间：2025-11-07

• SpiroSense：利用超声波技术将智能手机转变为肺功能监测设备

  摘要慢性呼吸系统疾病，如慢性阻塞性肺疾病（COPD）和哮喘，通常会逐渐恶化，因此早期发现对于有效干预至关重要。目前标准的肺功能测试（PFT）方法，如肺活量测定法（spirometry），是通过测量气流速率来检测潜在的阻塞情况。然而，这些方法的成本往往高达数百美元甚至更高，限制了它们在家中定期监测的可行性。在本文中，我们介绍了SpiroSense这一创新系统，它通过集成一个仅售十几美元的定制3D打印附件，将智能手机转变为便携、低成本且精确的PFT设备，适用于日常使用。不过，智能手机固有的音频采样率（通常为48kHz）是一个关键限制因素，这在使用传统的基于互相关的时间延迟估计方法时，将气流分辨率限

  来源：Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies

  时间：2025-11-07

• 利用永恒顶点覆盖（Eternal Vertex Cover）和p-分散（p-Dispersion）技术实现智能无人机监控，并配备高效充电机制

  无人机技术正在革新多个领域的监控策略，包括边境安全、野生动物保护和人群管理。它们的实时监控能力使它们在传统方法难以应对的复杂环境中变得不可或缺。在国际边境和野生动物保护区，非法越境、牲畜走私和盗猎等行为对安全和经济构成重大威胁。无人机提供了一种成本效益高、灵活且高度可部署的解决方案，克服了静态系统和人工巡逻的局限性。本文提出了一种全面的框架，通过将问题建模为永恒顶点覆盖（EVC）问题来设计高效的无人机监控系统。为了解决最小化所需无人机数量和管理其能量约束的关键挑战，我们提出了一个贪心启发式EVC算法，以及两种新的无人机电池管理策略：周期性移动与充电（PMC）和周期性移动与充电结合p-分散（PM

  来源：ACM Journal on Autonomous Transportation Systems

  时间：2025-11-07

• 关于无人机系统强化学习方法的调查

  随着无人飞行器（UAV）技术的不断进步，其在复杂环境中的应用越来越广泛，涉及军事和民用多个领域，如搜救、运输和精准农业等。然而，传统UAV控制方法在面对日益复杂的环境和不断增长的系统需求时，显得不够高效。为此，强化学习（Reinforcement Learning, RL）作为一种新兴的机器人控制技术，因其能够与环境进行交互并从中学习，逐渐成为UAV系统研究的新趋势。本文旨在全面回顾和分析当前RL在UAV系统中的应用情况，探讨其面临的挑战和最新进展，并展望未来可能的研究方向。UAV技术的灵活性和机动性使其在各种任务中发挥着重要作用。然而，在大规模复杂场景中，单一UAV往往难以满足任务需求。因此

  来源：ACM Computing Surveys

  时间：2025-11-07

• 在线知识蒸馏与深度监督在HRNet中的应用：用于早产儿姿态估计的绿色人工智能技术

  ### 解读：绿色人工智能在新生儿运动评估中的应用随着人工智能（AI）技术的快速发展，其在医疗领域的应用也日益广泛。然而，当前的研究趋势主要集中在追求高性能的“红色AI”（red AI）模型上，这些模型虽然在某些任务中表现优异，但往往伴随着高昂的经济成本和环境代价。特别是在医疗领域，这种高成本可能会加剧资源分配不均的问题，使得先进的AI技术仅能服务于少数具备资源的机构或患者，从而违背了公平性和可持续性的原则。为了解决这一问题，研究者们提出了“绿色AI”（green AI）的理念，旨在通过优化模型的效率与可持续性，使AI技术更加普惠，同时减少其对环境的影响。在本研究中，绿色AI的原则被应用于一个

  来源：ACM Transactions on Computing for Healthcare

  时间：2025-11-07

• MM-RunAssist：基于毫米波技术的呼吸与跑步节奏分析系统，适用于跑步机训练期间

  摘要跑步机跑步是各个健康水平人群常见的锻炼方式。在本文中，我们提出了mm-RunAssist，这是一种基于毫米波技术的创新系统，通过监测呼吸波形、跑步节奏（即呼吸与步伐的协调性）以及检测跌倒事件来提升跑步机锻炼的效果。由于运动过程中产生的干扰信号，使用射频（RF）信号从运动中提取呼吸数据具有挑战性。尽管之前的深度学习方法采用了对抗性或对比学习来减少这些干扰，但这些方法主要在步行等低强度活动下进行了评估。为了解决这一问题，mm-RunAssist引入了一个双任务变分U-Net模型，该模型能够在呼吸数据和上肢运动跟踪之间共享潜在的表示信息。这种双任务设置在训练过程中由跑步机皮带和深度传感器进行引导

  来源：Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies

  时间：2025-11-07

• 《软件工程形式化方法综述：语言、方法与应用领域》

  这本书由Markus Roggenbach、Antonio Cerone、Bernd-Holger Schlingloff、Gerardo Schneider和Siraj Ahmed Shaikh共同撰写，为研究生和本科生课程提供了软件工程方面的教学材料。它适用于那些希望教授软件设计和形式化验证中正式方法及工具有效应用的教师，同时也适合刚开始攻读博士学位的学生。唯一的先修要求是具备一些基础的数学符号知识，这类知识通常在计算机科学本科课程的早期阶段就会教授。本书的核心内容分为三个部分，每个部分包含若干独立章节，并且每个部分都有一章作为开头和结尾。开篇的第1章对什么是形式化方法进行了总体介绍，并探

  来源：Formal Aspects of Computing

  时间：2025-11-07

• 利用电子健康记录对非平稳时间序列进行预测的混合方法：以重症监护病房死亡率为案例的研究

  近年来，深度学习技术在医疗研究领域取得了显著进展，特别是在处理不规则采样时间序列数据以预测临床结果方面。这类数据的不规则性主要源于患者随访时间不一致和生命体征记录的不确定性，这给传统的机器学习方法带来了重大挑战。传统方法通常依赖于定期采样的数据，而医疗数据的不规则性导致这些方法难以有效捕捉数据中的趋势和模式。为了解决这一问题，研究者们开发了两种主要的方法：基于插值的方法和非插值的方法。本文提出了一种名为STraTS-mTAND的新方法，它结合了这两种方法的优势，以提升对不规则时间序列数据的预测能力。在医疗领域，不规则时间序列预测具有重要意义，尤其是在电子健康记录（EHR）系统中。EHR数据通常

  来源：ACM Transactions on Computing for Healthcare

  时间：2025-11-07

• 算法工程的方法论

  算法工程作为计算机科学的一个重要分支，近年来吸引了大量研究兴趣。算法不仅构成了计算机科学的基础，还在众多领域中发挥着关键作用，如排序、最短路径识别、自然语言处理等。然而，随着研究的不断深入，各个子领域对算法研究的侧重点也有所不同，导致了方法论上的多样性，而这种多样性在一定程度上阻碍了知识的跨领域传播和共享。本文旨在构建一个整合各子领域视角的理论框架，以系统地分析和提升算法工程中的知识积累。通过将哲学中的本体论、认识论和方法论融入算法工程的研究中，我们期望能够提供一个全面的视角，帮助研究人员在不同计算机科学领域中更好地理解和应用算法设计与实现的成果。### 本体论视角：算法工程的实体结构本体论探

  来源：ACM Computing Surveys

  时间：2025-11-07

• 针对B方法中明确定义的约束条件，采用内部和外部性能模糊测试技术

  本文探讨了将BanditFuzz算法应用于B方法及其模型检查器ProB的约束求解后端，以发现潜在的性能问题。B方法是一种形式化方法，用于软件和系统开发，以及数据验证。其核心是使用B语言编写规范，该语言基于谓词逻辑、算术和集合论。ProB是B方法的一个模型检查器、动画器和约束求解器，它提供了多种约束求解后端，包括CLP(FD)、SAT和SMT。本文的研究重点在于利用性能模糊化技术，生成能够揭示不同后端之间显著性能差异的输入，从而提高模型检查和约束求解的效率和稳定性。性能模糊化是一种软件测试技术，通过生成特定的输入来揭示程序的性能瓶颈或异常行为。BanditFuzz作为一种性能模糊化算法，使用两个

  来源：Formal Aspects of Computing

  时间：2025-11-07

• 寄存器扩展（Register Expansion）、SemaCall 和 SideData：三种低开销的动态水印技术，适用于 LLVM 中的自动化流程

  软件水印是一种用于防止盗版和未经授权篡改的保护手段。我们提出了三种动态软件水印技术，并展示了如何自动将其插入待水印的代码中。这三种技术均选择代码中的多个位置，插入随机生成且计算上不同的类似哈希运算，这些运算在运行时将秘密输入转换为水印信息。通过在多个位置插入多种哈希运算，我们的水印在攻击时更具挑战性，同时对程序的性能影响也较小。在本文中，我们将详细探讨这三种水印技术的实现原理、特性以及它们在不同场景下的应用效果。首先介绍**Register Expansion Watermark**（寄存器扩展水印），该技术通过将32位整数值扩展为64位，并利用现有计算来传播水印信息。然后是**SemaCal

  来源：Digital Threats: Research and Practice

  时间：2025-11-07

• 关于“人盯人”（MATE）攻击背景下进攻与防守技术的专题期刊

  在当今的数字安全领域，Man-At-The-End（MATE）威胁模型正在成为理解和应对一系列复杂安全挑战的核心概念。MATE威胁模型描述的是一种具有本地访问权限的攻击者，他们可以直接接触目标设备，并对其软件和硬件进行检查、分析、修改以及重新运行。这类攻击者的能力与远程网络攻击者存在显著差异，他们不仅能够执行动态分析，还可以对已部署的二进制文件进行二进制重写、运行时监控和故障注入。因此，MATE威胁模型对于软件盗版、知识产权侵犯、移动和嵌入式设备的入侵、恶意软件作者身份识别以及高级红队操作等现代安全问题具有重要的影响。MATE威胁模型的重要性在于它揭示了攻击者在攻击过程中可能利用的多种手段，这

  来源：Digital Threats: Research and Practice

  时间：2025-11-07

• 分布式账本技术中因治理不善而产生的漏洞

  ### 一、分布式账本技术（DLT）与治理的重要性分布式账本技术（DLT）自诞生以来，便以其去中心化、透明性和安全性而备受关注。DLT的核心在于它允许用户和参与者在一个无需中心化机构管理的环境中进行交易和互动。这种技术不仅改变了金融体系，也对社会结构和治理模式带来了深远影响。然而，尽管DLT的理论框架承诺了公平、透明和抗审查的特性，现实中的许多系统却因治理机制的缺失而面临诸多挑战。在许多DLT系统中，治理并不是一个明确的、结构化的过程。相反，它往往依赖于一些非正式的、基于共识的机制。这些机制虽然在一定程度上能够满足系统的基本需求，但它们在面对复杂的治理问题时却显得力不从心。例如，如何防止投票被

  来源：Digital Government: Research and Practice

  时间：2025-11-07

• 可持续的个性化居家护理在疫情管理中的应用：一种以服务为导向的方法

  新冠疫情的全球大流行为我们展示了病毒性疾病如何在短短几周内从一个地区迅速传播到世界各地，导致几乎所有国家的社会经济活动全面停摆。在疫苗尚未普及的情况下，社会隔离、严格的接触追踪以及病例隔离被证明是控制疫情爆发最为有效的策略。然而，对于居家隔离的患者管理，除了关注其健康状况外，还需要综合考虑患者及其家属的生活需求和维持条件。本文首先回顾了南亚部分中低收入国家的疫情应对案例，探讨了这些国家采取的策略与技术干预手段，并指出了当前医疗系统中存在的主要问题和待改进之处。接着，我们基于这些案例的研究成果，提出了一种整合的服务导向系统，该系统支持与服务提供者或护理人员的功能系统之间的无缝接口和信息共享，从而

  来源：Digital Government: Research and Practice

  时间：2025-11-07

• 用于恶意软件检测的内存分析：基于OSCAR方法论的全面调查

  近年来，恶意软件的迅速增长引发了全球范围内的网络安全挑战。据检查点研究统计，2024年第二季度全球网络攻击数量增长了30%，平均每周每组织遭遇1,999次攻击，这表明网络攻击已成为网络安全领域的首要威胁。面对这一挑战，传统的恶意软件检测方法逐渐显现出局限性，尤其是在处理复杂的或无文件恶意软件时。因此，内存分析作为一项重要的检测手段，其价值日益凸显。内存分析通过检测恶意软件在易失性内存中留下的痕迹，能够揭示运行时行为、权限提升尝试以及活跃进程，这为识别恶意活动提供了独特的优势。当前，对内存分析的研究仍存在显著的空白。虽然已有许多关于内存分析的综述性文章，但它们通常缺乏全面的分类和评估。本综述旨在

  来源：ACM Computing Surveys

  时间：2025-11-07

• 在数字政府中采用新兴技术：对沙特阿拉伯的驱动因素、促成条件及挑战的多案例分析

  新兴技术的采纳正在重塑政府运作模式，这些技术不仅提升了效率，还改善了服务的交付方式。本研究深入探讨了影响这些技术在六个政府部门采用的关键因素，包括推动因素、支持因素以及面临的挑战。通过采用定性多案例研究方法，结合对项目管理人员的访谈以及对项目报告、政府文件和政策文档的专题分析，研究揭示了战略与沙特愿景2030目标的一致性、运营效率需求以及增强可及性是推动政府采纳新兴技术的主要动因。同时，研究也指出了监管框架、领导层承诺以及基础设施准备是实现技术采纳的关键支持因素。然而，技术复杂性、系统互操作性、资金限制以及组织对变革的抵触成为技术采纳的主要障碍。本研究为政府数字化转型的讨论提供了有价值的视角，

  来源：Digital Government: Research and Practice

  时间：2025-11-07

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