AI Agent

DrivingVoxels: Compositional Sparse Voxel Rasterization for Dynamic Driving Scene Reconstruction

DrivingVoxels：用于动态驾驶场景重建的组合稀疏体素光栅化

Tania Aguirre, Luis Roldão, Moussab Bennehar, Nathan Piasco, Dzmitry Tsishkou, Simone Rossi, Pietro Michiardi

机构 * Noah’s Ark, Huawei Paris Research Center, France（华为巴黎研究中心诺亚方舟实验室） ； EURECOM, France（法国EURECOM） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 提出DrivingVoxels框架，通过组合多个独立八叉树的稀疏体素联合光栅化，结合LiDAR引导的结构初始化，高效重建动态驾驶场景，在PandaSet上达到与3DGS相当或更优的感知与结构指标，且训练时间更短。

SHACR: A Graph-Augmented Semi-Autonomous Framework for Multi-Class Conflict Resolution in Smart Home IoT Automation

SHACR：一种用于智能家居物联网自动化中多类冲突解决的图增强半自主框架

Leena Marghalani, Walid Aljoby, Suayb S. Arslan

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 提出SHACR框架，通过有向知识图谱将冲突检测从文本推理转化为确定性多跳图遍历，统一逻辑、语义和物理冲突，结合LLM实现闭环工作流，在203条规则测试中F1从0.59提升至0.95。

TRACE: A Threat Modelling Methodology for Distributed, Cloud-First, and Decentralized Organisations

TRACE：面向分布式、云优先和去中心化组织的威胁建模方法

Stefan Beyer

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 提出TRACE方法，通过三层模型（协议、系统、组织）和证据链，解决现有威胁建模在云优先、去中心化场景下对授权恶意行为、共谋等风险的遗漏问题。

Comments 12 pages, 1 figure, 1 table

Accelerating Simulation and Optimisation of Cyclic Adsorption Processes with Differentiable Programming

利用可微编程加速循环吸附过程的模拟与优化

Alex Glover, Maria M. Papathanasiou, Ronny Pini

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 提出基于JAX可微编程框架的端到端可微循环吸附过程模型，通过自动微分实现牛顿迭代加速稳态收敛20倍，并利用精确梯度进行多目标优化，相比遗传算法NSGA-II获得更优Pareto前沿且速度提升两个数量级。

Hybrid Intelligence in Cartoon Captioning: Evaluating AI as a Creative Writing Partner

卡通字幕中的混合智能：评估AI作为创意写作伙伴

Uğur Önal, Sanem Sariel, Metin Sezgin, Derya Akleman, Ergun Akleman

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 研究通过GPT-4o为IEEE计算机杂志卡通生成字幕，评估AI在幽默创作中的表现，发现AI能提供创意但需人类把控，建议作为辅助工具。

Comments 12 pages, 8 Figures, Accepted to AI Magazine

Adversarial Reinforcement Learning for Adaptive Eavesdropping in BB84 Quantum Key Distribution

BB84量子密钥分发中自适应窃听的对立强化学习

Ramon Jose C. Bagunu

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)

AI总结 将窃听者建模为学习智能体，使用强化学习（表格Q学习、SARSA、双Q学习）自适应攻击BB84协议，在低噪声下将检测率从99.4%降至0.28%±0.27%，并发现自发出现的末段攻击爆发现象。

Comments 8 pages, 8 figures, 3 tables

Detector-Grade Germanium as a Low-Disorder Host for Indium-Acceptor Spin Qubits: A Five-Qubit Materials-to-Architecture Design Study

探测器级锗作为铟受体自旋量子比特的低无序宿主：一项五量子比特从材料到架构的设计研究

D. -M. Mei, K. -M. Dong, S. A. Panamaldeniya, N. Budhathoki, S. Chhetri, A. Prem, S. Bhattarai

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本研究提出基于探测器级超纯锗中铟受体的自旋量子比特平台，通过理论指导设计，分析其物理基础、器件架构、无序限制及耦合层次，证明该平台可抑制无序并支持电控与耦合，为量子信息处理提供中间架构。

Comments 45 pages, 4 figures, 7 tables

Simulating a Post-Automation Economy

模拟后自动化经济

Leonard Wossnig

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)

AI总结 通过基于主体的存量流量一致模型，研究自动化经济中何种财政工具能捕获人工智能创造的持久剩余，发现关键在于对跨境AI租金的来源地征税。

Distance from home matters: Investigation of a basic movement strategy

离家距离的重要性：基本移动策略的研究

Mohsen Ghasemi Nezhadhaghighi, Yahya Khalili, Behafarid Hemmatpour, Abolfazl Ramezanpour

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)

AI总结 提出一种基于行程起点与终点距离比的移动模型，单智能体即可再现人类移动的幂律距离分布等关键统计特征。

Comments 18 pages, 7 figures

Universal Interatomic Potentials as Configuration-Space Generators for One-Shot and Iterative Fine-Tuning of Ab Initio-Accurate Material-Specific Models

通用原子间势作为从头算精度材料特定模型的一次性和迭代微调的构型空间生成器

Jonas Hänseroth, Aaron Flötotto, Christian Dreßler

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本文提出将通用机器学习原子间势作为构型空间生成器，通过DFT重标定子采样构型，以少量从头算数据微调或训练材料特定模型，实现高效高精度原子模拟。

Reduced-Order Modelling of Defect Transport using Surrogate Kinetics: Application to U$_x$Pu$_ {1-x}$N

使用替代动力学进行缺陷输运的降阶建模：应用于U$_x$Pu$_{1-x}$N

Peter Hatton

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 针对化学无序材料中缺陷输运难以建模的问题，提出基于环境依赖替代动力学的降阶方法，通过Hop-Decorate工作流生成大量迁移能数据并蒸馏为紧凑替代函数，实现晶格动力学蒙特卡洛模拟中迁移率的快速评估。

Lightstack: A Python Package for Creating Photometric Data Cubes

Lightstack: 用于创建测光数据立方体的Python包

Andressa Wille, Rafael S. de Souza, Ana L. Chies-Santos, Thallis Pessi, Emille E. O. Ishida, Alberto Krone-Martins

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 提出Lightstack Python包，通过裁剪、堆叠和PSF匹配三步将独立图像组合成测光数据立方体，支持多波段测光研究。

Comments 4 pages, 1 figure, published in RNAAS

Journal ref Research Notes of the AAS, Volume 10, Number 6, 2026

Reimagining SED Fitting with Cosmological Galaxy Simulations and Machine Learning

用宇宙学星系模拟与机器学习重塑SED拟合

Dhruv T. Zimmerman, Desika Narayanan

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 提出基于3D辐射传输模拟和机器学习的新工具Phot-Gal，通过K近邻插值处理任意数量测光数据，在红移、恒星质量、尘埃质量和恒星形成率预测上优于传统SED拟合软件prospector。

Comments 33 pages, 22 figures. To be submitted to the Open Journal of Astrophysics. Comments welcome. A basic installation procedure for PHOT-GAL is available at https://github.com/DhruvZ/Phot-Gal

From Embedded Properties to Trait Nodes: A Design Method for Identifying Reusable Metadata in Property Graph Schemas

从嵌入属性到特征节点：一种在属性图模式中识别可复用元数据的设计方法

Yahya Sa'd, Renzo Angles, Vojtech Merunka, Roberto Garcia, Karel Klima, Pavel Beranek

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 针对属性图模式中描述性属性是否应作为可复用元数据的问题，提出基于五个准则的元数据候选识别方法，通过规则决策工作流分类属性，并以图书馆领域示例和参与式分类验证说明方法有效性。

A Theory-Guided Advanced Regulatory Control Synthesis for Cooling-Limited Exothermic Semi-Batch Reactors

冷却受限放热半间歇反应器的理论指导高级调节控制综合

Chenchen Zhou, Jose Matias

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 针对冷却受限放热半间歇反应器，提出一种结合有限时域最小时间最优性与局部安全分析的系统化ARC综合方法，通过阀位控制架构和边界调谐规则实现与OF-NMPC相当的性能，并在参数失配和故障场景下保持零温度违规。

Quantum-Classical Auxiliary-Field Quantum Monte Carlo at the Edge of Practicability

实用化边缘的量子-经典辅助场量子蒙特卡洛

Francesco Nappi, Matthew Kiser, Fedor Šimkovic

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 通过Aitken块变换和算法微分改进量子-经典辅助场量子蒙特卡洛方法，将每步经典复杂度从O(N^5.5)降至O(N^4.5)，在100分子轨道体系上实现248倍加速，并演示了H8分子基态能量计算及Li2O4体系的可扩展性。

Comments 17 pages, 7 figures

Safety, Security, and Cognitive Risks in Neuro-Symbolic AI

神经符号AI中的安全性、安全性和认知风险

Manoj Parmar

专题命中 工作流自动化 ：agentic(abstract)

AI总结 本文系统分析了神经符号AI在五层架构中的攻击面，提出统一威胁模型、符号层威胁目录及认知风险分析，并通过三个实证基准验证了攻击的有效性与检测挑战。

Comments 28 pages, 1 figure, 10 tables

SPICE-Q and Large-Scale Quantum Chip Production

SPICE-Q 与大规模量子芯片生产

Cai, Ling Qiao, Bin Yang, Fumin Luo, Chang Liu, WeiGui Guo, GuoRong Zhang, XueFei Liu, Qinglang Guo, Bin Wu

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 提出SPICE-Q框架，通过统一数据链连接超导量子处理器设计中的工艺、电磁仿真、电路量化、噪声分析和制造反馈，实现工程化工作流。

The Winner Takes It All

胜者全得

P. L. Krapivsky

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)

AI总结 研究任意图上的胜者全得过程，分析一维格点和贝特晶格上最终胜者比例及统计性质，发现一维格点胜者比例为e^{-1}，贝特晶格为(2/d)^{d/(d-2)}。

Comments 14 pages, 3 figures

Data-Driven Micromechanical Characterization and Mapping of Shale Rocks Using High Speed Nanoindentation

基于高速纳米压痕的数据驱动微力学表征与页岩岩心映射

Shaziya Ahmed Banu, Xukai Zhang, Samah A. Mahgoub, Christopher C. Walker, George M. Pharr, Arash Noshadravan, Sara Abedi

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本研究提出一种数据驱动方法，结合高速纳米压痕与无监督学习（如UMAP、k-means等），仅依赖力学数据实现页岩微力学表征与相映射，降低了化学分析的复杂性。

Sensing-Assisted Predictive Beamforming for UAV-Enabled Ocean Monitoring Networks

面向无人机海洋监测网络的感知辅助预测波束成形

Bohan Li, Guangfei Gao, Jinpeng Zhang, Min Ye, Qian Li, Huaming Yu, Jingjing Wang, Pei Xiao, Sheng Chen

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 针对无人机-浮标海洋监测中波浪引起的浮标动态和海杂波，提出感知辅助预测波束成形框架，通过相关加速度状态空间模型和联合优化感知功率分配与无人机位置，在密集浮标和恶劣海况下实现鲁棒预测与通信。

Acoustic, VOC, and Multimodal Stress Source Localization in the Internet of Plants

植物物联网中的声学、VOC和多模态胁迫源定位

Ahmet B. Kilic, Ozgur B. Akan

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)

AI总结 提出一种两阶段粗到细定位流程，结合声学到达时间差多边定位和VOC弥散格林函数模型，实现植物网络中胁迫源的空间定位。

Automated Digital Twin Construction for Highway Scenarios Using LiDAR Point Clouds and OpenStreetMap

基于LiDAR点云和OpenStreetMap的高速公路场景自动数字孪生构建

Yongqi Zhao, Dong Bi, Paul Kovacevic, Tomislav Mihalj, Martin Schabauer, Johannes Betz, Arno Eichberger

机构 * Institute of Automotive Engineering, Graz University of Technology（格拉茨技术大学汽车工程研究所） ； School of Intelligent Connected Vehicle, Hubei University of Automotive Technology（湖北汽车工业学院智能网联汽车学院） ； Professorship of Autonomous Vehicle Systems, Technical University of Munich（慕尼黑工业大学自动驾驶系统教席） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 提出融合LiDAR点云与OpenStreetMap数据的自动化流程，生成地理参考的ASAM OpenDRIVE高速公路地图，实现车道级几何与拓扑的完整建模，平均横向RMSE为0.740米。

Comments 9 pages, 5 figures

GraphStory: Collaborative Story Writing through Event-Based Narrative Editing

GraphStory：通过基于事件的叙事编辑进行协作故事写作

Xuan-Vu Le, Minh-Loi Nguyen, Khanh-Duy Le, Minh-Triet Tran, Trung-Nghia Le

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 提出GraphStory系统，利用图表示叙事结构，支持头脑风暴、连接想法和验证替代叙事流，降低组织叙事结构的努力，增强创造力和探索。

A Prototypical Decision-Support Tool for Household Energy Management: A New Zealand Case Study

家庭能源管理的原型决策支持工具：新西兰案例研究

Abdollah Baghaei Daemei

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本文介绍了一个基于Web的新西兰家庭能源检查原型，通过引导式检查、评分和优先排序行为建议，帮助家庭识别可避免的能源浪费，并生成节能路线图。

REGRID-QAOA: A Resource-Efficient Hybrid QAOA Framework for Physics-Constrained Power System Islanding

REGRID-QAOA: 一种资源高效的图约简混合QAOA框架用于物理约束的电力系统孤岛划分

Yuqi Jiang, Yuqi Zhang, Zhiding Liang, Qiang Guan, Yan Li, Ganesh Kumar Venayagamoorthy

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 提出一种资源高效的混合QAOA框架，通过相干性图约简、物理感知约束建模和结构化后处理，将物理约束的电力系统孤岛划分转化为量子优化问题，在IEEE标准测试系统上实现Gurobi最优解质量并显著降低量子资源消耗。

AutoSUT: The Environment Semantics Gap in Structured CTI for Adversary Emulation

AutoSUT：结构化CTI中用于对手模拟的环境语义鸿沟

Sidnei Barbieri, Ágney Lopes Roth Ferraz, Lourenço Alves Pereira Júnior

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 测量MITRE ATT&CK STIX数据在平台覆盖、软件特异性、漏洞证据和部署兼容性方面的不足，发现结构化CTI可缩小候选环境但无法唯一确定可重放SUT。

EMG-Based Adaptation of Anisotropic Virtual Fixtures for Robot-Assisted Surgical Resection and Dissection

基于EMG的各向异性虚拟夹具自适应方法用于机器人辅助手术切除与解剖

Dario Onfiani, Michael Dyck, Luigi Biagiotti, Julian Klodmann

机构 * University of Modena and Reggio Emilia（摩德纳大学） ； German Aerospace Center (DLR)（德国航空航天中心） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 提出一种基于EMG信号自适应调节各向异性虚拟夹具的框架，通过实时推断外科医生意图动态调整约束，实验证明能提高手术精度和运动一致性，降低认知负荷。

Modular Multi-Domain Digital Twin Architecture: Sustainable Intent-Driven 6G Management

模块化多域数字孪生架构：可持续的意图驱动6G管理

Berk Buzcu, Marcin Pakula, Gevher Yesevi Keskin, Laura Finarelli, Gianluca Rizzo, Engin Zeydan, Jorge Baranda, Aitor Alcazar-Fernandez, Javier Velazquez-Martinez, Luis M. Contreras, Gil Kedar, Efi Dvir, Paweł Kryszkiewicz

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 提出一种将网络数字孪生作为专门服务域的多域编排架构，通过DT编排器处理预测性和规范性假设查询，实现跨域协调的可持续意图驱动6G管理，在绿色网络用例中减少28.5%的日电网消耗。

Comments 11 pages, submitted to IEEE JSAC call titled "Digital Twins for Wireless Networks: Enabling Application-Aware and Closed-Loop Optimization"

AI Debris: Residual Risk and the Afterlife of Failed AI Systems

AI 残骸：失败 AI 系统的残余风险与后续影响

Victor Frimpong

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本文提出“AI 残骸”概念，指退役 AI 系统产生的残余风险，并开发了包含五个领域的分类法和 AI 残骸退役协议（AIDP），以帮助监管机构、审计师和组织加强 AI 生命周期治理。