DEFEAT: Stitching Fragmented File I/O Contexts for Early Ransomware Detection
为解决勒索软件通过分散文件操作逃避检测的问题，DEFEAT框架通过构建文件事件组件并使用图神经网络进行无监督聚类来实现早期检测。
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Selected work
Representative Papers
Penquiry: A Pen-based Interactive In-situ Q&A System Leveraging LLMs
为解决笔式设备与大型语言模型间交互鸿沟问题，Penquiry系统通过内容捕捉和问题自动补全方法，实现直接在数字材料上提问。
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Anthropogenic Forcing, Climate Change, and the Shape of Warming: Statistical Inference for Distributional Cointegration
本文提出新的统计方法来分析人为因素与温度分布长期变化的关系，解决了传统回归方法无法区分不同影响路径的问题。
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Let Confidence Change, Not the Prediction: Prediction-Preserving Repair for Post-hoc Calibration
该研究提出CORD方法，通过修复校准后的概率向量来保持原始预测不变，同时改善了模型的校准性能。
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Enhancing Low-Resource Language Reasoning via High-Resource Language Feature Transfer
研究通过从高资源语言向低资源语言转移任务相关稀疏潜在特征，以增强低资源语言的推理能力，解决跨语言性能差异问题。
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DEFEAT: Stitching Fragmented File I/O Contexts for Early Ransomware Detection
为解决勒索软件通过分散文件操作逃避检测的问题，DEFEAT框架通过构建文件事件组件并使用图神经网络进行无监督聚类来实现早期检测。
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Penquiry: A Pen-based Interactive In-situ Q&A System Leveraging LLMs
为解决笔式设备与大型语言模型间交互鸿沟问题，Penquiry系统通过内容捕捉和问题自动补全方法，实现直接在数字材料上提问。
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Anthropogenic Forcing, Climate Change, and the Shape of Warming: Statistical Inference for Distributional Cointegration
本文提出新的统计方法来分析人为因素与温度分布长期变化的关系，解决了传统回归方法无法区分不同影响路径的问题。
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Let Confidence Change, Not the Prediction: Prediction-Preserving Repair for Post-hoc Calibration
该研究提出CORD方法，通过修复校准后的概率向量来保持原始预测不变，同时改善了模型的校准性能。
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Enhancing Low-Resource Language Reasoning via High-Resource Language Feature Transfer
研究通过从高资源语言向低资源语言转移任务相关稀疏潜在特征，以增强低资源语言的推理能力，解决跨语言性能差异问题。
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