Leakage-Safe and Scheduler-Aware Machine Learning for Grid Job Runtime Prediction
本文针对网格作业运行时间预测问题，采用仅基于提交时属性的泄漏安全方法，并使用CatBoost等模型进行评估，提高了调度器感知资源管理的准确性。
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Representative Papers
PatchRisk: Forecasting Future Vulnerability Exposure in Open-Source Dependency Networks
本文提出PatchRisk，通过分析软件包依赖图预测未来间接漏洞暴露风险，使用时间、结构和历史特征提高预测准确性。
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Not All Duplicates Are Coordination: Generic vs. Non-Generic Duplicate Campaigns in Information Operations
研究通过区分通用与非通用重复内容，使用LLM辅助标注和监督分类器处理187,000条推文，以提高信息操作中基于重复内容的协调行为分析准确性。
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Is Your Neighborhood Safe? Place-based Stigma in Large Language Models' Urban Safety Judgments
研究探讨了大型语言模型在城市安全判断中是否基于实际风险或地区名称的刻板印象，通过坐标、名称及两者结合的方法分析洛杉矶和芝加哥186个社区的安全评级。
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Leakage-Safe and Scheduler-Aware Machine Learning for Grid Job Runtime Prediction
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PatchRisk: Forecasting Future Vulnerability Exposure in Open-Source Dependency Networks
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Not All Duplicates Are Coordination: Generic vs. Non-Generic Duplicate Campaigns in Information Operations
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Is Your Neighborhood Safe? Place-based Stigma in Large Language Models' Urban Safety Judgments
研究探讨了大型语言模型在城市安全判断中是否基于实际风险或地区名称的刻板印象，通过坐标、名称及两者结合的方法分析洛杉矶和芝加哥186个社区的安全评级。
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