AI Agent

Towards Effcient Low Altitude Sensing: A Dual Heterogeneous Graph Learning Method for UAV Task Allocation

迈向高效低空传感：一种用于无人机任务分配的双异构图学习方法

Guangyu Lei, Tianhao Liang, Bingyan Xie, Tingting Zhang

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 针对传统无人机任务分配方法难捕捉任务依赖与通信关系的问题，提出基于双异构图学习的方法，构建任务图与通信图，将分配问题转为结构匹配问题，用图注意力网络和交叉注意力机制优化匹配，提升任务完成率与效率。

Beyond Random Sampling: Distribution-Aware Alignment for Semi-Supervised Medical Image Segmentation

超越随机采样：用于半监督医学图像分割的分布感知对齐

Weihao Yan, Yeqiang Qian, Yi Dong, Ming Yang

机构 * School of Automation and Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学自动化与智能感知学院） ； Department of Ultrasound, Xinhua Hospital Affiliated to Shanghai Jiao Tong University School of Medicine（上海交通大学医学院附属新华医院超声科） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究针对半监督医学图像分割中随机采样策略在低数据量时表征偏差的问题，提出基于分布对齐的高效框架，用分布感知样本选择策略和记忆引导复制粘贴模块，提升分割性能。

Comments 19 pages, 5 figures, accepted by ECCV 2026

Occluding the Solution Space: Planner-Agnostic Adversarial Attacks on Tolerance-Aware Manipulation

遮挡解空间：针对容错感知操纵的与规划器无关的对抗攻击

Keke Tang, Tianyu Hao, Weilong Peng, Hao Jiang, Feng Wu, Peican Zhu, Jianmin Ji, Zhihong Tian

机构 * Guangzhou University（广州大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出针对容错感知操纵的与规划器无关攻击框架，通过运动学占用热图刻画机器人能力，将攻击设为预算最大覆盖优化，实验表明该方法能可靠引发规划失败，优于基线。

Comments Accepted by IROS'2026

ROBOCYCLE: Autonomous Dual-Arm Robotic Manipulation and Coordination for Recycling Applications

ROBOCYCLE：用于回收应用的自主双臂机器人操作与协调

Rubén de J. Hilario-Cruz, Jesus A. García-González, Enrique Coronado, Arturo E. Cerón-López

机构 * Tecnologico de Monterrey, School of Engineering and Sciences, Department of Computer Science（墨西哥蒙特雷理工大学工程学院与科学学院计算机科学系） ； National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)（国家先进工业科学与技术研究院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 针对城市垃圾处理难题，介绍ROBOCYCLE平台，集成多视图RGB-D感知、基于变压器的实例分割及6自由度抓取规划，有效处理不规则和可变形垃圾，取得高成功率，为现实环境自主垃圾管理提供方案。

Interception-Driven Inverse Reachability for Engagement Zone Construction

用于交战区域构建的拦截驱动逆可达性

Grant Stagg, Cameron K. Peterson, Alexander Von Moll, Isaac Weintraub

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究在对抗环境中，自动驾驶车辆应对未知位置追击者的问题。核心方法是基于拦截事件构建框架，通过几何约束推断可行追击者发射区域。主要贡献是生成确定性交战区域及概率扩展模型，还介绍加速定位的信息驱动规划器。

Flex-Forcing: Towards a Unified Autoregressive and Bidirectional Video Diffusion Model

Flex-Forcing：迈向统一的自回归和双向视频扩散模型

Xinyin Ma, Julius Berner, Chao Liu, Arash Vahdat, Weili Nie, Xinchao Wang

机构 * NVIDIA（英伟达） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究针对现有视频生成方法推理范式僵化的问题，提出Flex-Forcing框架。核心是灵活分块机制，可依设备预算灵活分块，跨块双向推理与块内自回归生成，实验表明该框架提升了视频质量、稳定性并加快推理速度。

Comments Project page: https://research.nvidia.com/labs/genair/flex-forcing

LBTCap: A Lightweight Bilateral Transformer for Real-Time Remote Sensing Image Change Captioning

LBTCap：用于实时遥感图像变化描述的轻量级双边变换器

Licheng Zhang, Siew-Kei Lam, Naveed Akhtar

机构 * School of Computing and Information Systems, The University of Melbourne（墨尔本大学计算与信息系统学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出轻量级RSICC框架LBTCap，基于双边变换器联合建模变化前后特征。引入双边注意力机制，结合截断主干和分组查询注意力，参数少且推理速度快，在公共数据集实验中实现精度与效率平衡。

CLEAR: Closed-Loop Reinforcement Learning at Scale for End-to-End Autonomous Driving

CLEAR：用于端到端自动驾驶的大规模闭环强化学习

Yunxiao Shi, Hong Cai, Mohammad Ghavamzadeh, Fatih Porikli

机构 * Qualcomm AI Research（高通人工智能研究中心） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究端到端自动驾驶，针对现有基于视觉语言动作模型的策略多采用模仿学习致闭环规划性能欠佳的问题，提出CLEAR系统，用强化学习进行闭环训练，设计异构管道增加并行模拟环境数量，性能优于先前方法。

Finite-Sample Closed-Loop Stability of Model Predictive Path Integral Control for Linear Time-Invariant Systems

线性时不变系统模型预测路径积分控制的有限样本闭环稳定性

Hyung-Jin Yoon, Hunmin Kim

机构 * Department of Mechanical and Nuclear Engineering, Tennessee Technological University（机械与核工程系，田纳西技术大学） ； School of Engineering, Department of Electrical and Computer Engineering, Mercer University（工程学院，电气与计算机工程系，梅森大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究离散时间线性时不变系统在加性高斯过程干扰下模型预测路径积分控制的有限样本闭环稳定性。通过关键观察将有限样本MPPI作为LQR随机扰动分析，证明控制律近似LQR反馈并给出误差分解，还用李雅普诺夫扰动论证证明期望下的实际指数稳定性。

Comments 11 pages. Companion papers extend the analysis to nonlinear MPPI and adaptive covariance estimation

A Static Mean Field Game for Optimal Renewable Energy Investment

用于最优可再生能源投资的静态平均场博弈

Deniz Sezer, Shanukie Vithana, Sara Hastings-Simon, Souren Iwazian

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 为加拿大阿尔伯塔省风能容量选址开发静态平均场博弈模型，基于预期风能及协方差构建收益模型，通过校准协方差结构纳入空间风依赖，将均衡投资问题化为二次规划求解不同政策情景。

Cross-Domain Radiomap Prediction for Multi-Scatterer Environment: A Spherical-Wave-Based Approach

多散射体环境下的跨域无线电地图预测：基于球面波的方法

Wenli Li, Bin Wang, Haiyan Fan, Yujie Zhang, Guangxu Zhu, Yi Zhang

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 针对高频段多散射体环境下无线电地图预测难题，开发线性前向信道模型，利用球面波模式展开捕捉传播行为，通过稀疏测量联合学习散射响应与散射体位置，实现准确重建与外推。

Deep Learning Models for ADITYA-U MHD Equilibrium

用于ADITYA-U磁流体动力学平衡的深度学习模型

Udaya Maurya, Suman Aich, Indranil Bandyopadhyay, Daniel Raju

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究利用pyIPREQ Grad-Shafranov求解器生成数据集，用多种深度学习方法预测ADITYA-U托卡马克的磁流体动力学平衡参数和剖面，还开发逆模型，结果表明模型可准确估计关键参数，对实时等离子体控制等有帮助。

Comments 18 pages, 42 figures, 15 tables

Comparison of accuracy and efficiency of three-dimensional discrete ordinates and voxel-scoring Monte Carlo dose calculations for an $I^{125}$ seed

关于$I^{125}$种子三维离散纵标法与体素评分蒙特卡罗剂量计算的准确性和效率比较

George M. Daskalov, Randall S. Baker, David W. O. Rogers, Jeffrey F. Williamson

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究比较了均匀水模体中6702型$^{125}I$种子周围剂量分布的三维确定性离散纵标计算与基于体素的蒙特卡罗模拟效率，提出参数模型及评估方法，得出离散纵标模拟更高效的结论。

Comments This unpublished manuscript reports research performed in 2001-2003. While the Ms. was edited and revised in 2026 for clarity, the data, including the 8 figures and 5 tables, are unchanged. The manuscript consists of 17 full-text pages, including title page, abstract, and references

AI adoption induces divergent net energy changes across economic sectors

人工智能的采用引发各经济部门净能源变化的差异

Wei He, Daoping Wang, Hanqi Yan, Yang Wang, Sai Gu

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究将职业层面的人工智能暴露映射到部门能源使用，用蒙特卡洛联合供需分解法估算各部门净能源变化，揭示美国不同部门净能源变化有差异，且总量可观，在英国也有类似情况，强调需终端能源调查跟踪人工智能部署。

Transferable inference of turbulence models for urban flows with the Parameter-Regularised Ensemble Kalman Filter

基于参数正则化集合卡尔曼滤波器的城市流动湍流模型的可转移推断

Emanuele Bombardi, Andrea Nóvoa, Luca Magri, Alessandro Parente

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究城市流动中雷诺平均纳维-斯托克斯（RANS）模拟参数推断的可转移性问题，提出参数正则化集合卡尔曼滤波器（PR-EnKF）方法，可快速收敛，减少参数不确定性和重建误差。

Comments 32 pages, 13 figures

Medical Physics and Biomedical Engineering Education, Training and Professional Development

医学物理与生物医学工程教育、培训及职业发展

Emily Simpson-Page, Naasiha Cassim, Dominika Firth, Emma Spelleken, Suzanne Lydiard

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 为满足澳大利亚医学物理与工程学院新成员及早期职业成员需求，2021年成立特殊兴趣小组。通过成员网络协作及调查数据驱动，该小组旨在为成员提供机会与举措，补充现有培训指导项目。

Comments 7 pages, 3 figures, accepted for publication in the IFMBE Proceedings on the World Congress on Medical Physics and Biomedical Engineering 2022

A Square Kilometre Array Pulsar Census

平方公里阵列脉冲星普查

E. F. Keane, V. Graber, L. Levin, C. M. Tan, O. A. Johnson, C. Ng, C. Pardo-Araujo, M. Ronchi, D. Vohl, M. Xue

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 规划用平方公里阵列（SKA）进行全天空盲脉冲星巡天，考虑脉冲星群体、在建SKA元件性能等，用两种互补方法预测巡天产量，发现最佳策略及不同阵列组合的产量，普查将为中子星物理特性设新约束。

Comments Published in Advancing Astrophysics with the SKA II (AASKAII), 2026 (arXiv:2606.20366). Report-no: AASKAII/Keane01. Advancing Astrophysics with the SKA II (AASKA II) outlines the transformative scientific advances that will be enabled by the SKA telescopes. An earlier version of this chapter was published in The Open Journal of Astrophysics with arXiv ID: arXiv:2512.16153

Conditional Normalizing Flow for Gas-Surface Scattering from Thermal to Hypersonic Velocities

条件归一化流用于从热速度到高超声速的气体-表面散射

Miklas Schütte, Stephen Hocker, Hansjörg Lipp, Johannes Roth, Stefanos Fasoulas, Marcel Pfeiffer

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出基于条件归一化流和物理约束的散射核模型，覆盖热速度到高超声速范围，实现多弹跳准确建模，用于极低地球轨道气动分析。

City landscape in sight: A crowdsourced framework for unlocking urban-scale window view perceptions from real estate imagery

城市景观在望：一种从房地产图像解锁城市尺度窗景感知的众包框架

Chucai Peng, Sijie Yang, Ang Liu, Yang Xiang, Zhixiang Zhou, Filip Biljecki

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出一种利用房地产平台真实窗景图像（WVI）进行大规模感知映射的方法，通过混合神经网络模型预测六维感知并分析空间分布，发现楼层高度和窗景组成（如天空、树木比例）对感知有非线性影响。

Journal ref Landscape and Urban Planning, 275, 105734 (2026)

DC-Motion: Decoupling Structure and Details via Discrete-Continuous Tokens for Human Motion Generation

DC-Motion: 通过离散-连续令牌解耦语义与细节以生成人体运动

Hequan Wang, Xuean Chen, Jiaxu Zhang, Zhengbo Zhang, Zhigang Tu

机构 * Wuhan University（武汉大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出DC-Motion框架，通过离散-连续VAE将运动分解为语义离散令牌和细节连续残差，结合掩码自回归模型和残差扩散模型，实现复杂文本指令下的高质量运动生成。

Can Retrieval Heads See Images? Multimodal Retrieval Heads in Long-Context Vision-Language Models

检索头能看见图像吗？长上下文视觉语言模型中的多模态检索头

Aaron Branson Cigres Li, Zhaowei Wang, Yu Zhao, Yiming Du, Haobo Li, Xiyu Ren, Ginny Wong, Simon See, Lishu Luo, Haodong Duan, Pasquale Minervini, Yangqiu Song

机构 * HKUST（香港科技大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； CUHK（香港中文大学） ； NVAITC, NVIDIA, Santa Clara, USA（NVIDIA Santa Clara 分公司） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出一种多模态检索头检测方法，发现视觉语言模型中仅有4.4-10.2%的注意力头贡献了50%的正检索分数，这些头对长上下文推理至关重要，且可直接用于文档检索提升性能。

Comments Work in Progress

Annotation-free deep learning for detection and segmentation of fetal germinal matrix-intraventricular hemorrhage in brain MRI

无需标注的深度学习用于胎儿生殖层-脑室出血的检测和分割

Mingxuan Liu, Yingqi Hao, Yi Liao, Juncheng Zhu, Haoxiang Li, Hongjia Yang, Yifei Chen, Yijin Li, Kasidit Anmahapong, Zihan Li, Jialan Zheng, Min Kang, Yan Song, Hua Lai, Xiaoling Zhou, Nan Sun, Rong Hu, Gang Ning, Haibo Qu, Qiyuan Tian

机构 * Department of Radiology, West China Second University Hospital, Sichuan University（四川大学华西第二医院放射科） ； School of Biomedical Engineering, Tsinghua Medicine, Tsinghua University（清华大学医学院生物医学工程系） ； Department of Radiology, Sichuan Provincial Woman’s and Children’s Hospital, The Affiliated Women’s and Children’s Hospital of Chengdu Medical College（四川省妇幼保健院放射科，成都医学院附属妇幼医院） ； Chengdu Women’s and Children’s Central Hospital, School of Medicine, University of Electronic Science and Technology of China（成都妇女儿童中央医院，电子科技大学医学院） ； Department of Radiology, The Third Affiliated Hospital of Zhengzhou University（郑州大学第三附属医院放射科） ； Qujing Maternal and Child Health Hospital, Qujing, China（曲靖 maternal and child health hospital, Qujing, China） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出一种无需标注数据的深度学习框架，用于自动检测和分割胎儿生殖层-脑室出血，通过伪图像合成和医学先验知识训练，提升了诊断和分割的准确性。

Three-Step Nav: A Hierarchical Global-Local Planner for Zero-Shot Vision-and-Language Navigation

三步导航：一种用于零样本视觉-语言导航的分层全局-局部规划器

Wanrong Zheng, Yunhao Ge, Laurent Itti

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； NVIDIA Research（NVIDIA研究） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出三步导航方法，通过全局-局部分层规划解决零样本视觉-语言导航中的漂移和低成功率问题，无需梯度更新或微调，实现最先进的性能。

Comments Accepted to AISTATS 2026. Code: https://github.com/ZoeyZheng0/3-step-Nav

Journal ref Proceedings of the 29th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), 2026

Continental-scale assessment of spatial food market accessibility in Africa using open geospatial data

非洲大陆尺度上利用开源地理空间数据评估空间食品市场可达性

Robert Benassai-Dalmau, Vasiliki Voukelatou, Rossano Schifanella, Stefania Fiandrino, Daniela Paolotti, Kyriaki Kalimeri

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文利用开源地理空间数据评估非洲食品市场可达性，通过比较三种指标揭示农村和弱势群体的可达性差异，揭示地理和经济不平等对粮食安全的影响。

Comments 23 pages, 5 figures. Sci Rep (2026)

SA-ResGS: Self-Augmented Residual 3D Gaussian Splatting for Next Best View Selection

SA-ResGS：用于下一个最佳视图选择的自增强残差3D高斯点云绘制

Kim Jun-Seong, Tae-Hyun Oh, Eduardo Pérez-Pellitero, Youngkyoon Jang

机构 * POSTECH（POSTECH大学） ； KAIST（韩国科学技术院） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） ； Rivian 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出SA-ResGS框架，通过生成自增强点云稳定不确定性量化，增强不确定性感知监督。采用残差学习策略应对高斯分布监督不足问题，贡献包括物理视图选择策略、不确定性感知残差监督方案等，实验表明其性能优于基线。

Comments Accepted at ECCV 2026. Project page: https://saresgs.github.io/

Atlas is Your Perfect Context: One-Shot Customization for Generalizable Foundational Medical Image Segmentation

图谱是理想上下文：用于可泛化基础医学图像分割的一次性定制

Ziyu Zhang, Yi Yu, Simeng Zhu, Ahmed Aly, Yunhe Gao, Ning Gu, Yuan Xue

机构 * Nanjing University（南京大学） ； The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究医学图像中解剖结构分割问题，提出图谱引导框架AtlasSegFM，通过图谱查询配准生成提示，用冻结基础模型细化分割，经自适应融合模块结合图谱先验与模型输入及预测，实现一次性定制。

Comments ECCV 2026

On the Complementarity of Shared Electric Mobility and Renewable Energy Communities

共享电动出行与可再生能源社区的互补性

Noé Diffels, Julien Allard, Bertrand Cornélusse, Zacharie De Grève

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究共享出行提供商与能源社区在电力系统中的互补性。通过混合整数二次规划问题联合优化二者灵活性使用，分析经济收益及电网电价、双向充电对配电网影响，案例显示协调可降成本、减轻变电站压力。

Electricity Demand and Grid Impacts of AI Data Centers: Challenges and Prospects

人工智能数据中心的电力需求与电网影响：挑战与前景

Xin Chen, Xiaoyang Wang, Ana Colacelli, Matt Lee, Le Xie

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 探讨人工智能数据中心电力需求增长给电网带来的挑战。通过综述其基础设施、用电特性及模式，分析不同时间尺度面临的挑战，并从电网、数据中心和终端用户角度讨论应对方案，推动两者协同发展。

Understanding Regional Inertia Dynamics in CAISO from Real Grid Disturbances

理解CAISO地区惯性动态的区域惯性

Saurav Dulal, Mohammed M. Olama, Ali R. Ekti, Nils M. Stenvig, Yilu Liu

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文通过分析CAISO真实扰动驱动的频率数据，研究区域惯性分布及频率动态，揭示其与可再生能源和鸭曲线的关系，强调区域惯性监测的重要性。

Comments This work has been accepted for publication in IEEE PES T&D 2026. The final published version will be available via IEEE Xplore

IndustryNav: Exploring Spatial Reasoning of Embodied Agents in Dynamic Industrial Navigation

IndustryNav：探索动态工业导航中具身智能体的空间推理

Yifan Li, Lichi Li, Anh Dao, Xinyu Zhou, Wenjun Huang, Tianyi Ma, Yicheng Qiao, Zheda Mai, Daeun Lee, Zichen Chen, Pan Wang, Lehan Yang, Tianlong Wang, Zhen Tan, Sheng Li, Mohit Bansal, Yang Ni, Yu Kong

机构 * Michigan State University（密歇根州立大学） ； Independent Researcher（独立研究者） ； University of California, Irvine（加州大学尔湾分校） ； Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； University of California, Santa Barbara（加州大学圣巴巴拉分校） ； University of Pittsburgh（匹兹堡大学） ； University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； Purdue University Northwest（普渡大学西北分校） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 针对视觉大语言模型在空间推理的挑战，提出IndustryNav基准，利用动态工业场景评估，给出零样本导航管道及安全指标，研究发现模型在路径规划等方面有缺陷，凸显向主动探索等任务发展的需求。