Best Matches in Phylogenetic Networks
研究解决了在叶色根网络中识别最佳匹配图（BMGs）的问题，通过定义sicor-in-hub属性，并提出线性时间识别算法和二次时间构建解释网络的方法。
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Selected work
Representative Papers
ResLRP: The Role of Residual Cancellation in Attribution Instability in Vision Transformers
该研究针对Vision Transformers中归因不稳定问题，通过引入Residual-aware Layer-wise Relevance Propagation（ResLRP）方法来处理残差连接中的抵消效应，从而提高归因的质量和稳定性。
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NOC NOC, who's there? Clustering systems of tree-child and normal networks
研究通过NOC属性解决树子和正常网络的聚类系统问题，提供了一种新的等价条件，并由此得到多项式时间识别算法。
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Few-Shot Learning for Network Intrusion Detection: Methods, Datasets, and Performance
本文通过系统回顾2022至2026年间发布的基于少样本学习（FSL）的网络入侵检测方法，解决了新攻击类型训练数据不足的问题。
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Visualizing Colonial Regimes: A Multi-View Approach to (Historical) Political Transformation
本文采用批判性诠释学和后殖民理论，通过结合时间流可视化与地理分布图的方法，揭示殖民分类的构建性质及其背后的政治变迁模式。
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Latest Papers
Best Matches in Phylogenetic Networks
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ResLRP: The Role of Residual Cancellation in Attribution Instability in Vision Transformers
该研究针对Vision Transformers中归因不稳定问题，通过引入Residual-aware Layer-wise Relevance Propagation（ResLRP）方法来处理残差连接中的抵消效应，从而提高归因的质量和稳定性。
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NOC NOC, who's there? Clustering systems of tree-child and normal networks
研究通过NOC属性解决树子和正常网络的聚类系统问题，提供了一种新的等价条件，并由此得到多项式时间识别算法。
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Few-Shot Learning for Network Intrusion Detection: Methods, Datasets, and Performance
本文通过系统回顾2022至2026年间发布的基于少样本学习（FSL）的网络入侵检测方法，解决了新攻击类型训练数据不足的问题。
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Visualizing Colonial Regimes: A Multi-View Approach to (Historical) Political Transformation
本文采用批判性诠释学和后殖民理论，通过结合时间流可视化与地理分布图的方法，揭示殖民分类的构建性质及其背后的政治变迁模式。
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