Maintenance Optimization for Asset Networks with Unknown Degradation Parameters
资产网络维护优化：未知退化参数的处理
专题命中 规划决策 ：agent(abstract)
AI总结 本文提出基于贝叶斯框架的维护优化方法，通过实时数据更新退化参数估计，利用部分可观测马尔可夫决策过程推导单调策略，并结合深度强化学习在复杂资产网络中实现高效维护决策。
AI 大模型
AI Agent
智能体、工具调用、规划、工作流、多智能体和自主任务执行。
1. 规划决策 119 篇
Re$^2$MoGen: Open-Vocabulary Motion Generation via LLM Reasoning and Physics-Aware Refinement
Re²MoGen：通过LLM推理和物理感知细化的开放词汇运动生成
机构 * East China University of Science and Technology（东华大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Institute of Artificial Intelligence (TeleAI), China Telecom（中国电信人工智能研究院（TeleAI））
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)
AI总结 Re²MoGen通过LLM推理生成初始运动计划，并利用强化学习细化物理合理性，实现开放词汇运动生成的高质量输出。
Is segregation encoded in urban form? An entropy-based analysis
种族隔离是否编码在城市形态中？基于熵的分析
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)
AI总结 本文基于熵分析探讨城市形态是否编码种族隔离，发现高熵城市形态与收入分布和隔离程度存在非线性关系，揭示了城市形态作为隔离信号和载体的作用。
Comments Supplementary information: https://zenodo.org/uploads/19651255
The structure of technological learning: insights from water electrolysis for cost forecasting, policy, and strategy
技术学习的结构：来自水电解的见解，用于成本预测、政策和战略
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)
AI总结 本文通过水电解案例研究，探讨不同学习结构对成本路径的影响，指出多种学习框架的必要性以应对技术学习中的不确定性。
Physics-Aware Query-Conditioned Graph Attention Networks for Radio Map Estimation
具有物理意识的查询条件图注意力网络用于射频地图估计
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)
AI总结 本文提出了一种物理意识的查询条件分层图注意力网络，用于传输器解析的点状射频地图估计。该方法通过构建局部图并聚合参考到查询的证据，提高邻域一致性，同时在不同操作模式下实现精确的RSS估计和误差修正。
Comments 12 pages, 7 figures
Deep learning based Non-Rigid Volume-to-Surface Registration for Brain Shift compensation Using Point Cloud
基于深度学习的非刚性体积分到表面注册用于脑移位补偿的点云方法
机构 * Austrian Center for Medical Innovation and Technology（奥地利医学创新与技术中心） ； Medical University of Vienna（维也纳医学大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Danube Private University (DPU)（多瑙私人大学（DPU））
专题命中 规划决策 ：workflow(abstract)
AI总结 本文提出基于深度学习的非刚性体积分到表面注册方法，利用稀疏手术表面观测进行密集位移场估计，实现有限视野下的脑移位补偿。
SpatialImaginer: Towards Adaptive Visual Imagination for Spatial Reasoning
SpatialImaginer: 向空间推理的自适应视觉想象迈进
机构 * College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University（复旦大学计算机科学与人工智能学院） ； School of Computing and Information Systems, Singapore Management University（新加坡管理大学 computing 与信息学院） ； School of Computer Science and Technology, East China Normal University（华东师范大学计算机科学与技术学院） ； MiniMax ； Institute of Trustworthy Embodied Al, Fudan University（复旦大学可信具身人工智能研究院）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)
AI总结 本文提出SpatialImaginer框架，通过结合文本推理与视觉想象，解决多模态大语言模型在空间推理中的鲁棒性问题，实验显示其在复杂空间任务中表现优异。
Solving Stochastic Constraints by Oracle-based Gradient Descent and Interval Arithmetic
通过基于Oracle的梯度下降和区间算术解决随机约束
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)
AI总结 本文提出一种新框架，通过结合随机优化与符号技术，利用基于Oracle的随机梯度下降寻找高质量参数候选，结合区间算术计算严格认证的下界，以解决随机约束问题。
Improving post-operative discharge destination prediction of geriatric patients with generative data augmentation
改进老年患者术后出院目的地预测的生成数据增强
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)
AI总结 本文通过生成数据增强方法提升老年患者术后出院目的地预测，采用合成数据和Imputation策略，验证了随机森林和TabPFN模型在数据稀缺情况下的有效性。
SentiAvatar: Towards Expressive and Interactive Digital Humans
SentiAvatar：迈向表达性和互动性的数字人类
机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学 Gallagher人工智能学院） ； SentiPulse ； College of Computer Science, Inner Mongolia University（内蒙古大学计算机学院）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)
AI总结 本文提出SentiAvatar框架，通过构建SuSu虚拟角色，解决多模态数据不足、语义到动作映射和动作语调同步问题，实现高精度实时交互。
Comments 19 pages, 4 figures
HAVEN: Hierarchical Adversary-aware Visibility-Enabled Navigation with Cover Utilization using Deep Transformer Q-Networks
HAVEN：基于深度变换器Q网络的分层对抗感知可见性导航与覆盖利用
机构 * IDEAS Lab, Department of Computer Science, Purdue University（IDEAS实验室，计算机科学系，普渡大学） ； DEVCOM Army Research Laboratory（国防部陆军研究实验室）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)
AI总结 本文提出一种分层导航框架，结合深度变换器Q网络作为高层子目标选择器和模块化低层控制器，通过可见性感知候选生成和潜在场控制器提升导航安全性与效率。
Barriers to Integrating Low-Power IoT in Engineering Education: A Survey of the Literature
将低功耗物联网整合到工程教育中的障碍：文献综述
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)
AI总结 本文通过文献综述分析了将低功耗物联网技术整合到工程教育中所面临的三大障碍：技术、组织和课程教学方面的挑战，并提出了改进策略。
Comments 2025 IEEE 16th Annual Information Technology, Electronics and Mobile Communication Conference (IEMCON), Berkeley, CA, USA
Journal ref 2025 IEEE 16th Annual Information Technology, Electronics and Mobile Communication Conference (IEMCON)
Time-Division Multiplexing Actuation in Tendon-Driven Arms: Lightweight Design and Fault Tolerance
tendon驱动臂的时间分割多路复用驱动：轻量化设计与容错性
机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； School of Mechanical and Aerospace Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学机械与航空航天工程学院） ； Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)
AI总结 本文提出了一种时间分割多路复用驱动方法，用于腱驱动机器人，实现轻量化设计和高容错性，通过垂直堆叠的旋转选择结构和双编码系统，使MuxArm在部分伺服故障下仍能保持1%的末端精度。
Comments 11 pages
Journal ref IEEE T-MECH Under review 2026
Potential Energy Savings from Quantum Computing-Based Route Optimization
基于量子计算的路线优化的潜在节能效果
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)
AI总结 本文研究量子近似优化算法在降低路由规划能耗中的潜力，通过对比经典方法，发现QAOA在解决旅行商问题时具有更高的解质量与更低的能耗，可提升物流效率。
Comments 8 pages, 3 figures
Emergency Stopping for Liquid-manipulating Robots
液体操控机器人的紧急停止
机构 * Intelligent Robotics Group at the Department of Electrical Engineering and Automation, School of Electrical Engineering, Aalto University, Finland（阿alto大学电气工程学院智能机器人小组）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)
AI总结 本文提出一种紧急停止系统，通过模型预测控制框架解决液体操控中的突发危险问题，实现快速无泄漏停止。
An Edge-Host-Cloud Architecture for Robot-Agnostic, Caregiver-in-the-Loop Personalized Cognitive Exercise: Multi-Site Deployment in Dementia Care
一种面向机器人无关、陪护人员在环的个性化认知训练的边缘-主机-云架构：在痴呆症护理中的多地点部署
机构 * Worcester Polytechnic Institute（沃斯特理工大学）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)
AI总结 本文提出了一种分布式机器人交互平台，通过整合护理人员知识、边缘智能和机器人代理，实现个性化认知训练支持。平台通过多模态信号融合实现情感感知，并通过边缘服务器实现低延迟、隐私保护的部署。
Comments 21 pages, 6 figures, 10 tables, submitted to IEEE Transactions on Robotics (T-RO)
Visual-RRT: Finding Paths toward Visual-Goals via Differentiable Rendering
基于可微渲染的视觉-RRT：通过可微渲染寻找视觉目标路径
机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； Samsung Electronics（三星电子）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)
AI总结 本文提出视觉-RRT，结合可微机器人渲染与RRT采样探索，实现视觉目标路径规划，实验表明其在模拟和现实环境中均有效。
Scaling Laws for Cross-Encoder Reranking
交叉编码器重排序的扩展定律
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)
AI总结 本文研究了交叉编码器重排序在点wise、pairwise和listwise目标下的扩展定律，通过模型规模和训练暴露量的分析，揭示了排序质量的幂律关系，并通过预测大模型性能验证了数据密集型扩展策略的有效性。
Electric Road Systems for Smart Cities: A Scalable Infrastructure Framework for Dynamic Wireless Charging
智能城市中的电力道路系统：一种可扩展的动态无线充电基础设施框架
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)
AI总结 本文提出了一种可扩展的电力道路系统框架，用于在车辆行驶过程中实现动态无线充电，通过整合感应充电线圈、实时车-基础设施通信和智能电网协调管理，提升电动汽车充电效率和电池寿命。
Comments Preprint. Under review for conference submission. Simulation-based study
Cardiac mechanics modeling: recent developments and current challenges
心脏力学建模：最近的发展与当前挑战
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)
AI总结 本文综述了心脏计算模型在心血管研究和医学中的应用，探讨了建模过程中面临的挑战及最新进展，强调了在临床转化中确定必要复杂性的重要性。
Comments Changed license to non-exclusive. Fixed typos in references
Chance-Constrained Neural MPC under Uncontrollable Agents via Sequential Convex Programming
在不可控代理下通过序列凸编程实现机会约束神经MPC
专题命中 规划决策 ：agent(abstract)
AI总结 本文提出一种神经MPC框架，通过学习离线数据预测不可控代理轨迹，并采用区域鲁棒符合预测方案构建时间依赖性不确定性界，以确保预测误差的正式概率保证，实验表明该方法在自动驾驶场景中安全性和效率优于基线方法。
Comments Extended version of a paper accepted to the 23rd IFAC World Congress 2026, Busan, Korea, under the journal publication option
2. 多智能体 61 篇
Hive: A Multi-Agent Infrastructure for Algorithm- and Task-Level Scaling
Hive：一种用于算法和任务级扩展的多智能体基础设施
机构 * Peking University（北京大学）
专题命中 多智能体 ：agent(title,summary_cn)；multi-agent(title,abstract)；workflow(abstract)；agentic(abstract)
AI总结 Hive通过算法和任务级扩展提升智能体系统性能，通过Logits Cache减少冗余计算并提升采样速度，Agent-Aware Scheduling优化资源分配，降低热点缺失率。
Agentic AI for Education: A Unified Multi-Agent Framework for Personalized Learning and Institutional Intelligence
教育中的代理AI：一个统一的多智能体框架用于个性化学习与机构智能
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；agentic(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)
AI总结 本文提出AUSS框架，整合学生个性化、教师自动化和机构智能，利用LLMs、强化学习等技术提升教育系统效率与适应性。
Matrix: Peer-to-Peer Multi-Agent Synthetic Data Generation Framework
矩阵：基于点对点的多智能体合成数据生成框架
机构 * FAIR at Meta（Meta 的 FAIR）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；tool-use(abstract)；agentic(abstract)
AI总结 本文提出Matrix框架，通过去中心化设计实现多智能体协同生成高质量、多样化的合成数据，提升数据生成效率2-15倍，适用于多智能体对话、网络推理数据提取等场景。
Comments MLSys 2026
LLM-Enhanced Multi-Agent Reinforcement Learning with Expert Workflow for Real-Time P2P Energy Trading
增强型多智能体强化学习与专家工作流的大型语言模型用于实时点对点能源交易
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；workflow(title)
AI总结 本文提出基于大型语言模型-多智能体强化学习的框架，解决实时点对点能源交易中用户技术能力有限、缺乏专家经验及电网安全问题，通过模仿学习生成个性化策略，降低经济成本和电压违规率。
Journal ref IEEE Transactions on Smart Grid (Early Access), 2026
Persona-Based Requirements Engineering for Explainable Multi-Agent Educational Systems: A Scenario Simulator for Clinical Reasoning Training
基于角色的可解释多智能体教育系统需求工程：用于临床推理训练的场景模拟器
机构 * School of Information Technology University of Cincinnati, OH Cincinnati, USA（信息科技学院 奥地利辛辛那提大学） ； College of Medicine University of Cincinnati, OH Cincinnati, USA（医学院 奥地利辛辛那提大学）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.SE
AI总结 本文提出基于角色的可解释多智能体教育系统需求工程框架，通过临床推理训练系统展示如何利用角色和用户故事捕捉多方需求，提升系统可解释性和临床场景真实性。
Comments 7 pages, 2 figures, CSTE2026: https://cste.net/index.html
Semantic Consensus: Process-Aware Conflict Detection and Resolution for Enterprise Multi-Agent LLM Systems
语义共识：面向企业多智能体LLM系统的过程感知冲突检测与解决
机构 * Independent Researcher（独立研究员）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI、cs.SE
AI总结 本文提出语义共识框架，通过过程感知中间件解决多智能体系统中因共享目标解释不一致导致的冲突问题，实现100%工作流完成率和高精度冲突检测。
Comments 18 pages, 4 figures, 4 tables
On-Orbit Space AI: Federated, Multi-Agent, and Collaborative Algorithms for Satellite Constellations
轨道上的空间AI：用于卫星星座的联邦、多智能体和协作算法
机构 * Ziyang Wang（王子阳）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文探讨了卫星星座中联邦学习、多智能体算法和协作感知技术，以应对动态连接、严格SWaP-C限制等挑战，提出统一的协作架构和信任模型。
Comments Accepted by Algorithms, MDPI
Logic-Based Verification of Task Allocation for LLM-Enabled Multi-Agent Manufacturing Systems
基于逻辑的任务分配验证在LLM赋能的多智能体制造系统中
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；planning(abstract)
AI总结 本文提出一种利用大语言模型灵活性并保持安全性的控制架构，通过时序逻辑和离散事件系统验证任务分配，通过多机器人装配案例证明其有效性。
BOOKAGENT: Orchestrating Safety-Aware Visual Narratives via Multi-Agent Cognitive Calibration
BOOKAGENT：通过多智能体认知校准 orchestrate 安全意识的视觉叙述
机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Central Florida（佛罗里达中央大学）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；planning(abstract)
AI总结 本文提出BOOKAGENT，一种安全意识的多智能体协作框架，用于高质量的视觉叙述生成，通过联合规划、脚本、插图和全局修复不一致，提升叙述连贯性和视觉一致性。
Comments 18 pages, Accepted by ACL 2026
