3D 视觉

Latent Gaussian Splatting for 4D Panoptic Occupancy Tracking

潜在高斯泼溅用于4D全景占据跟踪

Maximilian Luz, Rohit Mohan, Thomas Nürnberg, Yakov Miron, Daniele Cattaneo, Abhinav Valada

机构 * University of Freiburg（弗赖堡大学） ； Bosch Research（博世研究院） ； University of Haifa（海法大学） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.RO

AI总结 提出潜在高斯泼溅（LaGS）方法，通过特征高斯体作为动态关键点实现多视图特征聚合，用于4D全景占据跟踪，在Occ3D nuScenes和Waymo上达到最优性能。

Comments Accepted to IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L), 2026

Spherical-GOF: Geometry-Aware Panoramic Gaussian Opacity Fields for 3D Scene Reconstruction

球面-GOF：面向3D场景重建的几何感知全景高斯不透明场

Zhe Yang, Guoqiang Zhao, Sheng Wu, Kai Luo, Kailun Yang

机构 * School of Artificial Intelligence and Robotics, Hunan University（人工智能与机器人学院，湖南大学） ； National Engineering Research Center of Robot Visual Perception and Control Technology, Hunan University（机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心，湖南大学） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：3DGS(abstract,abstract_cn)；Gaussian Splatting(abstract)；分类 cs.CV、cs.GR、cs.RO

AI总结 Spherical-GOF通过球面高斯不透明场实现全景图像的高效渲染，提升3D场景重建的几何一致性和光度质量。

Comments Accepted to IEEE/RSJ IROS 2026. The source code and dataset will be released at https://github.com/1170632760/Spherical-GOF

Versatile Video Representation via Feed-Forward 2D Gaussian Splatting Tokenization

基于前馈二维高斯溅射标记化的通用视频表示

Zhenghao Chen, Zicong Chen, Lei Liu, Yiming Wu, Dong Xu

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本研究提出基于前馈2DGS标记化的GVT框架，通过STGE与GSP策略实现通用视频表示，在四项视频任务的多数据集评估中，其重建、压缩性能达先进水平，动作识别提升，生成性能可与MAGVIT-v2媲美。

Comments Accepted by ACM MM 2026, Rio de Janeiro, Brazil

DAV-GSWT: Diffusion-Active-View Sampling for Data-Efficient Gaussian Splatting Wang Tiles

DAV-GSWT：基于扩散优先的主动视角采样用于数据高效的高斯溅射瓦片

Rong Fu, Jiekai Wu, Yee Tan Jia, Yang Li, Xiaowen Ma, Wangyu Wu, Simon Fong

机构 * University of Macau（澳门大学） ； Juntendo University（立命馆大学） ； Tongji University（同济大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of Liverpool（利物浦大学） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出DAV-GSWT框架，利用扩散先验和主动视角采样，从少量输入观测合成高保真高斯溅射瓦片，减少数据需求并保持视觉质量和交互性能。

Comments 16 pages, 7 figures

CGGS: Consistency-Augmented Geometric Gaussian Splatting for Ego-Centric 3D Scene Generation

CGGS：用于以自我为中心的3D场景生成的一致性增强几何高斯点云渲染

Zhenyu Sun, Xiaohan Zhang, Qi Liu, Huan Wang

机构 * School of Future Technology, South China University of Technology（华南理工大学未来技术学院） ； School of Engineering, Westlake University（西湖大学工程学院） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title)；point cloud(abstract)；分类 cs.GR

AI总结 针对以自我为中心的3D场景生成难题，提出CGGS框架。通过微调多视图潜在扩散模型生成2D内容，利用光流等估计深度产生点云，再经几何细化器优化3D高斯重建，提升视觉质量与几何结构。

Comments Update format

Journal ref IEEE Transactions on Image Processing, vol. 35, pp. 7670-7684, 2026

AnythingReality: Robust Online Gaussian Splatting SLAM for Open-Vocabulary VR Scene Exploration

AnythingReality：用于开放词汇VR场景探索的鲁棒在线高斯点云SLAM

Timofei Kozlov, Dmitrii Maliukov, Andrey Marchenko, Miguel Altamirano Cabrera, Dzmitry Tsetserukou

机构 * Intelligent Space Robotics Laboratory, Skolkovo Institute of Science and Technology（智能空间机器人实验室，斯科尔科沃科学技术研究院） ； NLP Research Center（自然语言处理研究中心） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 该研究提出用于开放词汇VR场景探索的集成架构，结合ORB-SLAM3姿态估计与在线高斯重建处理现实数据，通过VR管道探索，语义模块转录语音等，在数据集和TUM-RGBD上提升图像质量，帧率可比或更优，实现88%的视觉语言模型对象识别率。

SparseLGS: Sparse View Language Embedded Gaussian Splatting

SparseLGS：稀疏视图语言嵌入高斯溅射

Jun Hu, Zhang Chen, Zhong Li, Yi Xu, Juyong Zhang

机构 * School of Mathematical Science, University of Science and Technology of China（科学技术大学数学科学学院） ； Meta ； Apple Inc.（苹果公司） ； Alpha Labs at Goertek（Goertek的Alpha实验室） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究针对无姿态和稀疏视图输入图像的3D场景理解难题，提出SparseLGS方法。利用密集立体模型与区域匹配法，提取低维信息并引入重建损失。实验表明该方法用较少输入重建语义场质量可比SOTA，且速度提升5倍。

Comments Project Page: https://ustc3dv.github.io/SparseLGS

GP-4DGS: Probabilistic 4D Gaussian Splatting from Monocular Video via Variational Gaussian Processes

GP-4DGS：通过变分高斯过程从单目视频中进行概率性4D高斯点溅射

Mijeong Kim, Jungtaek Kim, Bohyung Han

机构 * IPAI, Seoul National University（首尔大学IPAI） ； University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出GP-4DGS框架，结合高斯过程与4D高斯点溅射，实现动态场景的概率建模。通过引入不确定性量化、运动估计和时间外推，提升重建质量与预测可靠性。

Comments CVPR 2026, Page: https://cv.snu.ac.kr/research/GP4DGS

G3Splat: Geometrically Consistent Generalizable Gaussian Splatting

G3Splat：几何一致的可推广高斯点渲染

Mehdi Hosseinzadeh, Shin-Fang Chng, Yi Xu, Simon Lucey, Ian Reid, Ravi Garg

机构 * Australian Institute for Machine Learning（澳大利亚机器学习研究所） ； Goertek Alpha Labs（科大讯飞Alpha实验室） ； MBZUAI（马克斯·普朗克人工智能研究所） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title)；3DGS(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究3D高斯点渲染，指出多数方法仅用视图合成损失训练有局限。提出G3Splat框架，通过可微几何先验解决问题，提升高斯点几何保真度，兼顾多任务性能。

Comments Project page: https://m80hz.github.io/g3splat/

FreeTimeGS++: Secrets of Dynamic Gaussian Splatting and Their Principles

FreeTimeGS++：动态高斯泼溅的秘密及其原理

Lucas Yunkyu Lee, Soonho Kim, Youngwook Kim, Sangmin Kim, Jaesik Park

机构 * Seoul National University（首尔国立大学） ； POSTECH 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文通过建立控制基线FreeTimeGS_ours，系统分析4D高斯泼溅框架中的隐藏因素，揭示高斯持续时间驱动的时态分区和光度保真度与时空一致性之间的差异等关键秘密，并提出FreeTimeGS++方法，采用门控边缘化和神经速度场实现更稳定的动态表示。

Comments Project page: https://yklcs.com/ftgspp

KGS-GCN: Kinematics-Driven Gaussian Splatting and Probabilistic Topology for Skeleton-Based Action Recognition

KGS-GCN: 基于运动学驱动的高斯泼溅与概率拓扑的骨架动作识别

Yuhan Chen, Yicui Shi, Guofa Li, Liping Zhang, Jie Li, Jiaxin Gao, Wenbo Chu

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出KGS-GCN，通过运动学驱动的高斯泼溅模块将稀疏骨架序列渲染为多视角连续热图，并利用概率拓扑策略构建自适应先验邻接矩阵，以轻量级参数实现高效动作识别。

Robust 3D-Masked Part-level Editing in 3D Gaussian Splatting with Regularized Score Distillation Sampling

基于正则化分数蒸馏采样的鲁棒3D掩膜部分级编辑在3D高斯泼溅中的应用

Hayeon Kim, Ji Ha Jang, Se Young Chun

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出RoMaP框架，通过3D几何感知标签预测生成鲁棒3D掩膜，并引入正则化SDS损失（含SLaMP编辑的L1锚点损失），实现精确且大幅度的局部3D高斯编辑。

Comments Accepted to ICCV 2025

Graphical X Splatting (GraphiXS): A Graphical Model for 4D Gaussian Splatting under Uncertainty

图形化X溅射（GraphiXS）：不确定性下的4D高斯溅射图形模型

Doğa Yılmaz, Jialin Zhu, Deshan Gong, He Wang

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；分类 cs.GR

AI总结 提出GraphiXS概率框架，通过图形模型系统整合多种数据不确定性，扩展4D高斯溅射至概率设置，支持多种基元，在数据缺失或污染场景中优于现有方法。

Comments Accepted to SIGGRAPH 2026

Journal ref SIGGRAPH 2026 Conf. Proc

NanoGS: Training-Free Gaussian Splat Simplification

NanoGS: 无训练高斯点简化

Butian Xiong, Rong Liu, Tiantian Zhou, Meida Chen, Zhiwen Fan, Andrew Feng

机构 * USC Institute for Creative Technologies（USC创意科技研究所） ； Texas A\&M University（德克萨斯农工大学） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：3DGS(abstract,abstract_cn)；novel view synthesis(abstract)；分类 cs.CV、cs.GR

AI总结 本文提出NanoGS，一种无需训练的高斯点简化框架，通过局部成对合并实现紧凑表示，保留场景结构与外观，适用于现有高斯点模型，运行高效且易于集成。

2DGH: 2D Gaussian-Hermite Splatting for High-quality Rendering and Better Geometry Features

2DGH: 二维高斯-埃尔米特泼溅用于高质量渲染和更好的几何特征

Ruihan Yu, Tianyu Huang, Jingwang Ling, Feng Xu

机构 * Department of Physics, Tsinghua University（清华大学物理系） ； School of Software and BNRist, Tsinghua University（清华大学软件学院与北京信息科学与技术国家研究中心） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(abstract)；3D reconstruction(abstract)；novel view synthesis(abstract)；分类 cs.CV、cs.GR

AI总结 提出高斯-埃尔米特核作为新基元，增强各向异性和变形能力，在几何重建和新视角合成上优于传统高斯泼溅。

Comments 12 pages, 11 figures

Journal ref IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, vol. 32, no. 2, pp. 1513-1524, Feb. 2026

SplatStream: Fine Granular Scalable Gaussian Splatting for Adaptive 3D Scene Streaming

SplatStream：用于自适应3D场景流的细粒度可扩展高斯点云绘制

Muhammad Talha, William Gordon, Sajid Umair, Zhu Li, Anique Akhtar, Joel Jung

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)

AI总结 针对动态3D高斯点云绘制在自适应流方面的挑战，提出SplatStream框架，通过分解场景为质量和分辨率层、引入层间及时间预测编码、基于体不透明度度量分组等方法，实现细粒度自适应低延迟传输。

Comments Accepted in Asilomar Conference on Signals, Systems, and Computers 2026

MeSS: City Mesh-Guided Outdoor Scene Generation with Cross-View Consistent Diffusion

MeSS: 基于城市网格的户外场景生成与跨视角一致扩散

Xuyang Chen, Zhijun Zhai, Kaixuan Zhou, Zengmao Wang, Jianan He, Dong Wang, Yanfeng Zhang, mingwei Sun, Rüdiger Westermann, Konrad Schindler, Liqiu Meng

专题命中 Gaussian Splatting ：3DGS(abstract,abstract_cn)；Gaussian Splatting(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 MeSS通过改进跨视角一致性，利用城市网格模型生成高质量且风格一致的户外场景，并结合3D高斯点划重建技术提升生成质量。

TRACE: High-Fidelity 3D Scene Editing via Tangible Reconstruction and Geometry-Aligned Contextual Video Masking

TRACE：通过可触觉重建和几何对齐的上下文视频遮罩实现高保真的3D场景编辑

Jiyuan Hu, Zechuan Zhang, Zongxin Yang, Yi Yang

机构 * ReLER Lab, CCAI, Zhejiang University（浙江大学计算机辅助设计与图形学全国重点实验室（CCAI）ReLER实验室） ； DBMI, HMS, Harvard University（哈佛大学医学院生物医学信息学系（DBMI）） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：3DGS(abstract,abstract_cn)；Gaussian Splatting(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 TRACE通过可触觉重建和几何对齐的上下文视频遮罩，实现高保真的3D场景编辑，解决了现有方法在局部姿态调整和组件替换时结构完整性不足的问题。

Comments 9 pages, 9 figures

Deblur-Avatar: Animatable Avatars from Motion-Blurred Monocular Videos

Deblur-Avatar：从运动模糊单目视频生成可动画化头像

Xianrui Luo, Juewen Peng, Zhongang Cai, Lei Yang, Fan Yang, Zhiguo Cao, Guosheng Lin

机构 * School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学人工智能与自动化学院） ； S-Lab for Advanced Intelligence, Nanyang Technological University（南洋理工大学先进智能实验室） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院） ； SenseTime Research（商汤科技研究院） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：3DGS(abstract,abstract_cn)；Gaussian Splatting(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 该研究针对运动模糊单目视频输入，提出将基于人类运动的运动模糊模型集成到3D高斯平铺的框架，通过优化轨迹和高斯分布重建高质量可动画化头像，实验证明其在渲染质量等方面显著优于现有方法。

HUGE-Bench: A Benchmark for High-Level UAV Vision-Language-Action Tasks

HUGE-Bench: 面向高级无人机视觉-语言-动作任务的基准测试

Jingyu Guo, Ziye Chen, Ziwen Li, Zhengqing Gao, Jiaxin Huang, Hanlue Zhang, Fengming Huang, Yu Yao, Tongliang Liu, Mingming Gong

机构 * The University of Melbourne（墨尔本大学） ； Melsy Tech（Melsy科技） ； MBZUAI ； Navlyn ； The University of Sydney（悉尼大学） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：3DGS(abstract,abstract_cn)；Gaussian Splatting(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出HUGE-Bench基准，通过4个数字孪生场景和8个高级任务，评估无人机在简洁语言指令下执行安全、过程导向的复杂轨迹能力，并引入过程导向和碰撞感知指标，揭示现有VLA模型在高级语义完成和安全执行上的显著差距。

Active View Selection with Perturbed Gaussian Ensemble for Tomographic Reconstruction

基于扰动高斯集成的主动视角选择用于层析重建

Yulun Wu, Ruyi Zha, Wei Cao, Yingying Li, Yuanhao Cai, Yaoyao Liu

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Australian National University（澳大利亚国立大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：3DGS(abstract,abstract_cn)；Gaussian Splatting(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对稀疏视角CT重建中视角选择问题，提出扰动高斯集成框架，通过不确定性建模和密度引导扰动选择最优视角，有效消除几何伪影。

Comments Accepted to ECCV 2026. Project page: https://perturbed-gaussian-ensemble.cvmlgroup.web.illinois.edu/

Advances in 4D Representation: Geometry, Motion, and Interaction

4D表示进展：几何、运动与交互

Mingrui Zhao, Sauradip Nag, Kai Wang, Aditya Vora, Guangda Ji, Peter Chun, Ali Mahdavi-Amiri, Hao Zhang

机构 * Simon Fraser University（西蒙弗雷泽大学） ； University of Alberta（阿尔伯塔大学） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：3DGS(abstract,abstract_cn)；Gaussian Splatting(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文综述了4D生成与重建领域，从几何、运动和交互三个核心支柱出发，分析不同4D表示方法的特性、挑战及适用场景，并探讨了大语言模型和视频基础模型在其中的作用。

Comments CGF'26,21 pages. Project Page: https://mingrui-zhao.github.io/4DRep-GMI/

Akasha 2: Hamiltonian State Space Duality and Visual-Language Joint Embedding Predictive Architectur

Akasha 2: 哈密顿状态空间对偶与视觉-语言联合嵌入预测架构

Yani Meziani

机构 * Independent AI Researcher（独立AI研究员） ； Québec (QC), Canada（魁北克（QC），加拿大） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：3DGS(abstract,abstract_cn)；Gaussian Splatting(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出 Akasha 2 多模态架构，结合哈密顿状态空间对偶与视觉-语言联合嵌入预测，通过稀疏混合哈密顿专家和哈密顿流匹配实现超低延迟视频预测与合成，在保持能量守恒下取得 SOTA 性能。

Comments No supporting claims were validated in this automated agentic R&D research run

Rein3D: Reinforced 3D Indoor Scene Generation with Panoramic Video Diffusion Models

Rein3D: 基于全景视频扩散模型的强化3D室内场景生成

Dehui Wang, Rong Wei, Yue Shi, Congsheng Xu, Shoufa Chen, Dingxiang Luo, Tianshuo Yang, Xiaokang Yang, Wei Sui, Yusen Qin, Rui Tang, Yao Mu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Manycore Tech Inc.（Manycore科技公司） ； D-Robotics ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：3DGS(abstract,abstract_cn)；Gaussian Splatting(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出Rein3D框架，结合3D高斯泼溅与视频扩散模型，通过“恢复-细化”范式从稀疏输入生成全局一致的360度室内场景，并构建PanoV2V-15K数据集，显著提升长距离相机探索效果。

Uncertainty-Aware 4D Gaussian Splatting for Monocular Occluded Human Rendering

考虑不确定性的4D高斯点散布用于单目遮挡人体渲染

Weiquan Wang, Feifei Shao, Lin Li, Zhen Wang, Fengda Zhang, Jun Xiao, Long Chen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出U-4DGS框架，通过概率变形网络和联合光栅化流程，在异方差观测噪声下实现最大后验估计，解决单目视频中遮挡导致的高保真动态人体渲染问题。

Difix3D-W: Distractor-Free Few-Shot 3D Gaussian Splatting in the Wild

野外稀疏视角3D高斯点云生成

Wongi Park, Jordan A. James, Myeongseok Nam, Minjae Lee, Soomok Lee, Sang-Hyun Lee, William J. Beksi

机构 * University of Texas at Arlington（德克萨斯大学阿灵顿分校） ； GenGenAI ； Seoul National University（首尔国立大学） ； Kennesaw State University（肯纳邦斯州立大学） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出一种针对无约束真实场景的3D稀疏视角合成框架，通过引入扩散模型和瞬时掩码提升3D表示质量，实现高保真3D渲染。

Comments 16 pages, 16 figures, and 14 tables

MiraGe: Editable 2D Images using Gaussian Splatting

MiraGe: 使用高斯溅射的可编辑2D图像

Joanna Waczyńska, Tomasz Szczepanik, Piotr Borycki, Sławomir Tadeja, Thomas Bohné, Przemysław Spurek

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title)；分类 cs.CV

AI总结 提出MiraGe方法，利用镜面反射在3D空间中感知2D图像，并通过平面控制的高斯函数实现精确编辑，提升渲染质量并支持物理仿真修改。

Forecasting as Rendering: A 2D Gaussian Splatting Framework for Time Series Forecasting

预测即渲染：面向时间序列预测的2D高斯泼溅框架

Yixin Wang, Yifan Hu, Peiyuan Liu, Naiqi Li, Tao Dai, Shu-Tao Xia

机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； College of Computer Science and Software Engineering, Shenzhen University（深圳大学计算机科学与软件工程学院） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title)；分类 cs.CV

AI总结 提出TimeGS框架，将时间序列预测转化为2D高斯泼溅生成渲染，通过各向异性高斯核和连续光栅化解决周期内与周期间的建模问题，实现SOTA性能。

SplitGaussian: Reconstructing Dynamic Scenes via Visual Geometry Decomposition

SplitGaussian：通过视觉几何分解重建动态场景

Lechao Cheng, Jiahui Li, Jingxuan He, Shengeng Tang, Gang Huang, Tianrui Hui, Yaxiong Wang, Zhun Zhong

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 SplitGaussian将场景表示分解为静态与动态分量，解耦运动建模与背景几何，提升动态场景重建的时间一致性、保真度与收敛速度，性能优于现有SOTA方法。

Comments version 2. Accepted By ACM MM 2026

ASTRA: Asynchronous Spatio-Temporal Reconstruction via Trajectory Alignment

ASTRA：基于轨迹对齐的异步时空重建

Junyu Zhu, Hao Zhu, Xinzhuo Zhang, Hongdong Li, Zhan Ma, Xun Cao

机构 * School of Electronic Science and Engineering, Nanjing University（南京大学电子科学与工程学院） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 针对动态三维场景重建中多相机异步导致的问题，提出ASTRA框架，通过轨迹对齐联合优化时间偏移与三维表示，在实验中实现了显著的性能提升。

Comments We wish to withdraw this preprint because the current statistical analysis of the experimental data is incomplete and requires re-verification. We plan to submit a revised and thoroughly checked version in the near future