A Proposal for an Agentic AI Architecture to Support Multi-Domain Decision-Making in the Brazilian Armed Forces
针对多域决策环境的复杂性，提出一种自主代理AI架构，以支持巴西武装部队的决策，涵盖数据访问、执行工具及安全保障。
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Representative Papers
Integrating Multi-Source Feedback in Computational Design
本文探讨了通过实用方法和无代码工具MUSE整合多源反馈，以支持计算设计，增强设计师的信心与灵活性。
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Cooperative Risk-Aware Exploration in Heterogeneous Multi-Robot Systems Using Algorithmic Altruism
本文提出一种基于算法利他主义的游戏理论框架，解决异构多机器人系统在危险环境中的协作风险感知探索问题。
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FlyBlind: Cross-Slice Timeliness Attacks on UAV Situational Awareness over 5G
研究解决了5G网络中无人机态势感知的时效性攻击问题，通过FlyBlind方法展示了合法共租户如何导致地面控制站状态老化而不被传统监控手段发现。
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Aray: Deterministic-First Synthesis of Benign Artifacts for YARA Validation
为解决YARA规则验证中恶意样本难以分发的问题，本文提出Aray，一种确定性优先的YARA解释器和正向样本合成器，有效生成非恶意但符合规则的文件用于验证。
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A Proposal for an Agentic AI Architecture to Support Multi-Domain Decision-Making in the Brazilian Armed Forces
针对多域决策环境的复杂性，提出一种自主代理AI架构，以支持巴西武装部队的决策，涵盖数据访问、执行工具及安全保障。
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Integrating Multi-Source Feedback in Computational Design
本文探讨了通过实用方法和无代码工具MUSE整合多源反馈，以支持计算设计，增强设计师的信心与灵活性。
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本文提出一种基于算法利他主义的游戏理论框架，解决异构多机器人系统在危险环境中的协作风险感知探索问题。
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研究解决了5G网络中无人机态势感知的时效性攻击问题，通过FlyBlind方法展示了合法共租户如何导致地面控制站状态老化而不被传统监控手段发现。
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Aray: Deterministic-First Synthesis of Benign Artifacts for YARA Validation
为解决YARA规则验证中恶意样本难以分发的问题，本文提出Aray，一种确定性优先的YARA解释器和正向样本合成器，有效生成非恶意但符合规则的文件用于验证。
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