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本文提出了一种确定性气候风险智能框架，整合了编排、异常检测和不平衡感知集成学习，用于可审计的ESG验证，以解决碎片化的范围1-3报告数据。
本文提出了 MIPIAD，这是一种针对间接提示注入攻击的多语言防御框架，融合了基于 Qwen2.5 的分类器、TF-IDF 特征以及元集成学习。该框架在英语和孟加拉语基准测试中表现出色，取得了较高的 F1 和 AUROC 分数，同时缩小了跨语言差距。
这篇学术论文提出了一种用于ESA卫星遥测异常检测的层次化集成管道，利用基于形状序列（shapelet）和统计的特征提取技术，来识别多元时间序列数据中的细微异常。
本文介绍了用于 SemEval-2026 任务 9 的 YEZE 系统，该系统利用 XLM-RoBERTa 和 mDeBERTa 模型的异构集成，检测 22 种语言中的网络极化现象。