First Galileo SAS Authenticated Time Solution
为解决民用GNSS接收器易受欺骗攻击的问题，本文通过实现Galileo的信号认证服务(SAS)来验证测距测量的真实性，从而提供经过认证的时间解决方案。
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Selected work
Representative Papers
Using Automated Vehicles Operational Data to Confirm Safety and Anticipate Threats
研究通过收集自动驾驶系统实际运行数据来确认安全性和预测威胁，采用联合国经济委员会的最佳实践和类似领域的监管方法，以解决仅凭传统认证方案无法充分评估的安全问题。
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Flip, Don't Shuffle: Watermarking LLMs at the Speed of Inference
本文提出了一种新的无状态伯努利水印方法，通过每个标记的独立伯努利试验来确定大型语言模型的绿名单成员资格，实现了快速检测和低开销。
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Verifiable Disaster Storylines and Causal Knowledge Graphs: A Citation-Grounded Pipeline from Heterogeneous Humanitarian Sources
为解决灾害初期信息合成难题，本文提出一种结合多种数据源的管线方法，利用检索增强生成技术提取结构化故事线和因果知识图谱，以支持应急响应。
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On the Human and Computer Alignment of Attribute-Based Music Matches
研究通过设计包含五个音乐属性的感知实验，收集专家对音乐匹配的评估，以解决AI生成音乐与人类判断的一致性问题。
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First Galileo SAS Authenticated Time Solution
为解决民用GNSS接收器易受欺骗攻击的问题，本文通过实现Galileo的信号认证服务(SAS)来验证测距测量的真实性，从而提供经过认证的时间解决方案。
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Using Automated Vehicles Operational Data to Confirm Safety and Anticipate Threats
研究通过收集自动驾驶系统实际运行数据来确认安全性和预测威胁，采用联合国经济委员会的最佳实践和类似领域的监管方法，以解决仅凭传统认证方案无法充分评估的安全问题。
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Flip, Don't Shuffle: Watermarking LLMs at the Speed of Inference
本文提出了一种新的无状态伯努利水印方法，通过每个标记的独立伯努利试验来确定大型语言模型的绿名单成员资格，实现了快速检测和低开销。
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Verifiable Disaster Storylines and Causal Knowledge Graphs: A Citation-Grounded Pipeline from Heterogeneous Humanitarian Sources
为解决灾害初期信息合成难题，本文提出一种结合多种数据源的管线方法，利用检索增强生成技术提取结构化故事线和因果知识图谱，以支持应急响应。
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On the Human and Computer Alignment of Attribute-Based Music Matches
研究通过设计包含五个音乐属性的感知实验，收集专家对音乐匹配的评估，以解决AI生成音乐与人类判断的一致性问题。
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