AI Agent

From Prompt Injections to Protocol Exploits: Threats in LLM-Powered AI Agents Workflows

从提示注入到协议利用：LLM驱动的AI代理工作流中的威胁

Mohamed Amine Ferrag, Norbert Tihanyi, Djallel Hamouda, Leandros Maglaras, Abderrahmane Lakas, Merouane Debbah

机构 * Department of Computer and Network Engineering, College of Information Technology, United Arab Emirates University（阿联酋大学计算机与网络工程系） ； Technology Innovation Institute（技术创新研究所） ； Eötvös Loránd University（埃奥瓦大学） ； Department of Computer Science, Guelma University（古尔马大学计算机科学系） ； De Montfort University（德蒙福特大学） ； Khalifa University of Science and Technology（卡里玛科学技术大学） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：AI agent(title,abstract)；agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出了一种统一的端到端威胁模型，系统分类了LLM代理生态系统中的三十多种攻击技术，涵盖输入操纵、模型妥协、系统和隐私攻击及协议漏洞，并提供缓解策略以设计安全的代理AI系统。

Comments The paper is published in ICT Express (Elsevier)

Exploring Community-Powered Conversational Agent for Health Knowledge Acquisition: A Case Study in Colorectal Cancer

探索社区驱动的对话代理用于健康知识获取：结直肠癌案例研究

Yiwei Yuan, Zhiqing Wang, Xiucheng Zhang, Yichao Luo, Shuya Lin, Yang Bai, Zhenhui Peng

专题命中 工作流自动化 ：agent(title,abstract)；workflow(abstract)

AI总结 本文提出CanAnswer对话代理，通过整合社区内容提升结直肠癌健康知识获取效率，验证其在学习任务中的有效性与实用性。

A Reproducible Workflow for Scraping, Structuring, and Segmenting Legacy Archaeological Artifact Images

一种可重复的流程用于抓取、整理和分割遗留考古文物图像

Juan Palomeque-Gonzalez

专题命中 工作流自动化 ：workflow(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种可重复的流程，通过网页抓取和图像处理工具，将遗留考古图像转换为结构化数据集，以支持机器学习分析。

Comments 12 Pages, 5 figures

A Multi-Component AI Framework for Computational Psychology: From Robust Predictive Modeling to Deployed Generative Dialogue

面向计算心理学的多组件AI框架：从稳健的预测建模到部署的生成对话

Anant Pareek

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出一个多组件AI框架，结合预测建模与生成对话，实现从心理状态分析到实际应用的完整研究到部署流程。

WALINET: A water and lipid identification convolutional Neural Network for nuisance signal removal in 1H MR Spectroscopic Imaging

WALINET：一种用于消除1H磁共振成像中干扰信号的水和脂质识别卷积神经网络

Paul Weiser, Georg Langs, Stanislav Motyka, Wolfgang Bogner, Sébastien Courvoisier, Malte Hoffmann, Antoine Klauser, Ovidiu C. Andronesi

机构 * Athinoula A. Martinos Center for Biomedical Imaging（阿提诺拉A·马丁诺斯生物医学成像中心） ； Massachusetts General Hospital（麻省总医院） ； Department of Radiology（放射科） ； Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School（麻省总医院，哈佛医学院） ； Computational Imaging Research Lab - Department of Biomedical Imaging（计算成像研究实验室—生物医学成像部门） ； Medical University of Vienna（维也纳医学大学） ； High Field MR Center - Department of Biomedical Imaging（高场强MR中心—生物医学成像部门） ； Center for Biomedical Imaging (CIBM)（生物医学成像中心（CIBM）） ； Department of Radiology and Medical Informatics, University of Geneva（日内瓦大学放射科和医学信息学系） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 WALINET是一种基于改进Y-NET网络的深度学习方法，用于高效去除全脑1H-MRSI中的水和脂质信号，提升代谢物信号保留和成像质量。

Journal ref Magn Reson Med. 2025; 93: 1430-1442

Deep-ER: Deep Learning ECCENTRIC Reconstruction for fast high-resolution neurometabolic imaging

Deep-ER：深度学习ECCENTRIC重建用于快速高分辨率神经代谢成像

Paul Weiser, Georg Langs, Wolfgang Bogner, Stanislav Motyka, Bernhard Strasser, Polina Golland, Nalini Singh, Jorg Dietrich, Erik Uhlmann, Tracy Batchelor, Daniel Cahill, Malte Hoffmann, Antoine Klauser, Ovidiu C. Andronesi

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 Deep-ER通过深度学习实现快速高分辨率神经代谢成像，提升重建效率和图像质量，适用于高通量成像流程。

Journal ref NeuroImage 309 (2025): 121045

Deep Q-Learning-Based Intelligent Scheduling for ETL Optimization in Heterogeneous Data Environments

基于深度Q学习的智能调度优化ETL在异构数据环境中的应用

Kangning Gao, Yi Hu, Cong Nie, Wei Li

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出基于深度Q学习的智能调度框架，通过强化学习优化ETL过程中的任务分配与资源调度，提升调度效率和系统吞吐量。

SafeGen: Embedding Ethical Safeguards in Text-to-Image Generation

SafeGen: 在文本到图像生成中嵌入伦理保障

Dang Phuong Nam, Nguyen Kieu, Pham Thanh Hieu

机构 * Posts and Telecommunications Institute of Technology（电信技术研究所） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 SafeGen通过整合BGE-M3和Hyper-SD，实现文本到图像生成中的伦理保障，有效过滤有害提示并生成高质量图像。

Evaluating Asynchronous Semantics in Trace-Discovered Resilience Models: A Case Study on the OpenTelemetry Demo

评估追踪发现的韧性模型中的异步语义：以OpenTelemetry演示案例研究

Anatoly A. Krasnovsky

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 本研究通过OpenTelemetry演示案例，评估了基于追踪发现的韧性模型中异步语义的影响，发现其对即时HTTP可用性预测影响有限，可简化为仅连接性模型。

Machine-Learned Electrostatic Potentials for Accurate Hydration Free Energy Calculations

基于机器学习的静电势用于准确的水合自由能计算

Mathias Hilfiker, Leonardo Medrano Sandonas, Alexandre Tkatchenko, Ola Engkvist, Marco Klähn

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本研究提出基于机器学习的静电势方法，通过XGBoost回归器预测高精度电荷，提升水合自由能计算的准确性与可靠性。

A Framework for Scalable Digital Twin Deployment in Smart Campus Building Facility Management

面向智能校园建筑设施管理的可扩展数字孪生框架

Thyda Siv

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本研究提出了一种面向智能校园建筑设施管理的可扩展数字孪生框架，整合3D激光扫描、BIM建模和物联网数据可视化，实现集中化资产管理和提升维护效率。

Enhancing GHSL Population Grids Using Hexagon KH-9 Built-up Data: Refining 1970s Rural and Peri-Urban Distributions in Istanbul

利用六边形KH-9侦察数据增强GHSL人口网格：改进1970年代伊斯坦布尔乡村及郊区分布

Petrus J. Gerrits, Efe Erünal, M. Erdem Kabadayi, Ana Basiri, Elif Sertel

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本研究通过整合解密的KH-9侦察影像与高分辨率人口普查数据，改进了1970年代伊斯坦布尔乡村及郊区的人口网格精度。

AttenGW: A Lightweight Attention-Based Multi-Detector Gravitational-Wave Detection Pipeline

AttenGW：一种轻量级基于注意力的多探测器引力波检测流水线

Victoria Tiki, Eliu Huerta

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 AttenGW是一种基于注意力机制的轻量级多探测器引力波检测系统，通过结合稀疏卷积网络和注意力聚合模块，有效提升了引力波检测的准确性和稳定性。

Comments 19 pages, 4 figures

Tuning molecular thermal conductance through endgroup modification and halogen substitution

通过端基修饰和卤素取代调节分子热导

Jonathan J. Wang, Dvira Segal

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 通过端基修饰和卤素取代调节单分子热导，发现不同取代基对热导有显著影响，且热导在碳原子数超过八时趋于饱和。

A Software Package for Generating Robust and Accurate Potentials using the Moment Tensor Potential Framework

一种用于生成稳健且准确势能的软件包：基于动量张量势能框架

Josiah Roberts, Biswas Rijal, Simon Divilov, Jon-Paul Maria, William G. Fahrenholtz, Douglas E. Wolfe, Donald W. Brenner, Stefano Curtarolo, Eva Zurek

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 PRAPs是一种基于动量张量势能框架的软件包，用于训练和使用动量张量势能，结合机器学习原子势能，提供稳健和准确的势能计算，适用于晶体结构预测及其他应用。

Physics-informed Modularized Neural Network for Advanced Building Control by Deep Reinforcement Learning

融合物理信息的模块化神经网络用于通过深度强化学习实现高级建筑控制

Zixin Jiang, Xuezheng Wang, Bing Dong

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本研究提出融合物理信息的模块化神经网络，结合深度强化学习实现高级建筑控制，通过物理约束提升模型一致性并实现31.4%的节能效果。

Journal ref Advances in Applied Energy, 19 (2025) 100237

Enhancing deep learning performance on burned area delineation from SPOT-6/7 imagery for emergency management

增强从SPOT-6/7影像中通过深度学习进行烧伤区域勾勒的性能以支持应急管理

Maria Rodriguez, Minh-Tan Pham, Martin Sudmanns, Quentin Poterek, Oscar Narvaez

机构 * IRISA, Université Bretagne Sud, UMR 6074, Vannes, France（IRISA，布列塔尼大学，UMR 6074，瓦纳兹，法国） ； University of Salzburg, Department of Geoinformatics, Salzburg, Austria（萨尔茨堡大学，地理信息学院，萨尔茨堡，奥地利） ； ICube-SERTIT, Université de Strasbourg, Illkirch Graffenstaden, France（ICube-SERTIT，斯特拉斯堡大学，伊尔克里希格拉芬施塔登，法国） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本研究提出了一种监督语义分割流程，通过结合土地覆盖数据和测试时间增强，提升从SPOT-6/7影像中烧伤区域勾勒的性能和效率，以适应应急管理工作需求。

Comments 5 pages, IGARSS 2025

Hot Hém: Sài Gòn Giũa Cái Nóng Hông Còng Bàng -- Saigon in Unequal Heat

Hot Hém: 胡志明市中的不平等热区 -- 胡志明市

Tessa Vu

机构 * Stuart Weitzman School of Design University of Pennsylvania（斯图尔特·韦茨曼设计学院宾夕法尼亚大学） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 Hot Hém通过GeoAI工作流程，利用GSV影像和遥感技术，在胡志明市部署XGBoost模型，以估算和实现行人热暴露，从而实现热感知路由。

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