LIMODENet: Attention-Free Compact Encoders for Information-Preserving Onboard Satellite Image Restoration
为解决卫星图像在低功耗神经形态加速器上恢复问题，提出无注意力机制的LIMODENet模型，实验证明其信息保留能力更强且更适用于实际部署。
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Representative Papers
When Compliance Data Masquerades as Evaluation: Measurement Validity for Deployed AI Systems
论文讨论了使用合规数据进行AI系统评估的问题，提出需明确能力、结果、暴露机会等要素的一致性以确保评估有效性。
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Clock-Gating Insertion Strategies on an Open-Source MSP430 Core: A Reproducible PPA Study and a Gate-Level Simulation Caveat
研究通过对比手工编写和自动插入时钟门控方法在openMSP430核心上的表现，发现自动插入ICG单元更优，可显著降低动态功耗和总功耗。
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Spatial Entropy based Partitioning for Spatiotemporal Graph Unlearning
针对时空图数据删除问题，提出IsleNet方法，通过空间熵引导的分区创建子图并用虚拟边连接，实现高效准确的数据移除。
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From Causal Plausibility to Causal Reliability: Evaluating LLMs as Calibrated Direct Causal-Edge Classifiers
研究评估了12种语言模型在因果关系判断上的可靠性，发现这些模型倾向于过度预测因果边，并且对直接因果关系的识别不够准确。传统的置信度估计不可靠，而跨提示和跨模型的一致性则提供了更好的信号。
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LIMODENet: Attention-Free Compact Encoders for Information-Preserving Onboard Satellite Image Restoration
为解决卫星图像在低功耗神经形态加速器上恢复问题，提出无注意力机制的LIMODENet模型，实验证明其信息保留能力更强且更适用于实际部署。
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研究评估了12种语言模型在因果关系判断上的可靠性，发现这些模型倾向于过度预测因果边，并且对直接因果关系的识别不够准确。传统的置信度估计不可靠，而跨提示和跨模型的一致性则提供了更好的信号。
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