Exact Degeneracy Under Balanced k-Shot Sampling:Consequences for Small-Sample Discriminant Analysis on LLM Embeddings
研究解决了小样本判别分析中因平衡k-shot采样导致的退化问题，通过修正KLPCDA变体并评估其在文本分类任务中的表现。
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Representative Papers
A Kernel-Based Modular Discriminant Analysis Framework for Small-Sample Learning
本文针对小样本学习问题，通过系统研究KLPCDA框架在不同场景下的表现，揭示了其核心目标间的交互机制，并提供了选择合适变体的指导原则。
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PermitGPT: A Unified Generative-AI Pipeline for Construction Hazard Forecasting, Permit Prediction, and Community Impact
为解决城市建筑治理中数据分散问题，本文提出PermitGPT框架，通过整合多源数据并使用生成式AI技术来支持安全风险识别、许可要求规范和社区影响评估。
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An Oversubscription and Service Pricing Exploitation-Based Profit Maximization Framework for Industry Cloud Resource Management
本文提出了一种基于资源超售和服务定价模型的工业云资源管理框架，利用自适应集成机器学习预测虚拟机资源使用情况，并通过模糊C均值聚类减少资源浪费，以提高盈利和运营效率。
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REE-TM: Reliable and Energy-Efficient Traffic Management Model for Diverse Cloud Workloads
本文提出REE-TM模型，通过分类处理异构任务请求并采用量子神经网络预估工作负载来解决云服务中资源分配和管理效率问题。
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PermitGPT: A Unified Generative-AI Pipeline for Construction Hazard Forecasting, Permit Prediction, and Community Impact
为解决城市建筑治理中数据分散问题，本文提出PermitGPT框架，通过整合多源数据并使用生成式AI技术来支持安全风险识别、许可要求规范和社区影响评估。
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本文提出REE-TM模型，通过分类处理异构任务请求并采用量子神经网络预估工作负载来解决云服务中资源分配和管理效率问题。
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