RF-DETR Under the Hood: The Insights of a Real-Time Transformer Detection
从刚性网格到自适应注意力，这是使检测变压器变得快速、灵活和强大的进化路径。后置 RF-DETR 的幕后：实时变压器检测的见解首先出现在走向数据科学上。
Scaling Recommender Transformers to a Billion Parameters
如何实现新一代 Transformer 推荐器将 Recommender Transformers 扩展至十亿个参数后首次出现在 Towards Data Science 上。
Software Defect Prediction using Autoencoder Transformer Model
由 AI-ML 驱动的质量工程方法使用 AI-ML 通过预测缺陷来增强软件质量评估。现有的机器学习模型难以应对噪声数据类型、不平衡、模式识别、特征提取和泛化等问题。为了应对这些挑战，我们开发了一种新模型，即基于自适应差分进化（ADE）的量子变分自编码器-变换器（QVAET）模型（ADE-QVAET）。 ADE 与 QVAET 相结合，获得高维潜在特征并保持顺序依赖性，从而提高缺陷预测的准确性。 ADE 优化增强模型...
IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Volume 33, Issue 10, November 2025
1) 基于区间类型 2 模糊模型的控制系统综述：隶属函数相关观点作者：Hak-Keung Lam、Bo Shaw、Ming ChenPages: 3856 - 38702) Advancing Multiscale Information Systems: A Synthesis of Theoretical Insights, Practical applications, and Emerging Challenges作者：Xueling Ma, Yibin Shaw,詹建明页面: 3871 - 38923) 频率驱动网络攻击下模糊可再生能源综合电力系统的弹性网络物理协同设计作者: Jia
