AI Agent

Schur-MI: Fast Mutual Information for Robotic Information Gathering

Schur-MI：用于机器人信息收集的快速互信息

Kalvik Jakkala, Jason O'Kane, Srinivas Akella

机构 * Texas A&M University（德克萨斯农工大学） ； University of North Carolina at Charlotte（北卡罗来纳大学夏洛特分校） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出Schur-MI，利用迭代结构和Schur补分解将互信息计算复杂度从O(|V|^3)降至O(|A|^3)，在真实测深数据集上实现最高12.7倍加速，并成功用于自主水面车辆的在线路径规划。

Comments IROS 2026

Cyber Resilience Assessment of Unbalanced Distribution System Restoration under Sparse Load Forecasting Attacks

三相不平衡配电系统恢复在负荷预测稀疏对抗攻击下的网络弹性

Chen Chao, Zixiao Ma, Ziang Zhang

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文量化对抗性攻击对负荷预测的影响，提出梯度稀疏攻击方法，并建立恢复感知验证框架，揭示系统级故障，为设计网络安全感知的恢复规划提供见解。

Comments 10 pages, 7 figures

Q-approximation of operating characteristics of clinical trial designs

临床试验设计操作特性的Q-近似

Susanna Gentile, Daniel E. Schwartz, Riddhiman Saha, Lorenzo Trippa

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出Q-近似方法，通过二次近似似然函数替代完整数据模拟，快速评估临床试验的操作特性，计算效率比蒙特卡罗模拟高150-1900倍。

Robust Convex Model Predictive Control with collision avoidance guarantees for robot manipulators

具有碰撞避免保证的机器人操作器鲁棒凸模型预测控制

Bernhard Wullt, Johannes Köhler, Per Mattsson, Mikeal Norrlöf, Thomas B. Schön

机构 * ABB robotics（ABB机器人公司） ； Department of Mechanical Engineering, Imperial College London（帝国理工学院机械工程系） ； Department of Information Technology, Uppsala University（乌普萨拉大学信息科技系） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出一种结合鲁棒管MPC与走廊规划算法的凸MPC方案，在模型不确定下实现工业机器人快速无碰撞运动，优于基准方法。

Relative Explanations for Contextual Problems with Endogenous Uncertainty: An Application to Competitive Facility Location

内生不确定性下情境问题的相对解释：竞争性设施选址的应用

Jasone Ramírez-Ayerbe, Emma Frejinger

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 针对具有二元决策变量和内生不确定性的情境随机优化问题，提出基于Wasserstein距离正则化的相对反事实解释框架，生成稀疏、合理且可解释的解释，并应用于竞争性设施选址和电动汽车充电站规划。

OncoReg: Medical Image Registration for Oncological Challenges

OncoReg：面向肿瘤学挑战的医学图像配准

Wiebke Heyer, Yannic Elser, Lennart Berkel, Xinrui Song, Xuanang Xu, Pingkun Yan, Xi Jia, Jinming Duan, Zi Li, Tony C. W. Mok, BoWen LI, Tim Hable, Christian Staackmann, Christoph Großbröhmer, Lasse Hansen, Alessa Hering, Malte M. Sieren, Mattias P. Heinrich

机构 * Institute of Medical Informatics, University of Lübeck（吕贝克大学医学信息学研究所） ； Institute of Radiology and Nuclear Medicine, University Hospital Schleswig-Holstein（石勒斯维希-霍尔斯坦大学医院放射科和核医学研究所） ； Department of Biomedical Engineering and Center for Biotechnology and Interdisciplinary Studies, Rensselaer Polytechnic Institute（伦塞拉塞尔理工学院生物医学工程系和生物技术与跨学科研究中心） ； School of Computer Science, University of Birmingham（伯明翰大学计算机科学学院） ； Division of Informatics, Imaging and Data Sciences, University of Manchester（曼彻斯特大学信息学、成像和数据科学系） ； DAMO Academy, Alibaba Group（阿里集团DAMO学院） ； Hangzhou Shengshi Technology Co., Ltd（杭州盛世科技有限公司） ； Department of Radiation Oncology, University Hospital Schleswig-Holstein（石勒斯维希-霍尔斯坦大学医院放射肿瘤科） ； EchoScout GmbH ； Radboud University Medical Center, Nijmegen（奈密根大学医学中心） ； Institute of Interventional Radiology, University Hospital Schleswig-Holstein（石勒斯维希-霍尔斯坦大学医院介入放射科） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出OncoReg挑战，通过两阶段框架在保护患者隐私的同时开发可泛化的图像配准方法，用于放射治疗中锥束CT与扇束CT的配准，发现特征提取是关键，深度学习和经典方法结合最有效。

Comments 21 pages, 13 figures

Steering Flexible Linear Objects in Planar Environments by Two Robot Hands Using Euler's Elastica Solutions

使用欧拉弹性线解在两机器人手在平面环境中操控柔性线性物体

Aharon Levin, Elon Rimon, Amir Shapiro

机构 * Dept. of ME, Technion, Israel（技术学院机械工程系，以色列） ； Dept. of ME, Ben-Gurion University, Israel（本· Gurion大学机械工程系，以色列） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文利用欧拉弹性线解，通过控制两机器人手的抓取端点位置和切线，实现平面环境中柔性线性物体的无自交、稳定和避障操控。

Mutual Adaptation in Human-Robot Co-Transportation with Human Preference Uncertainty

人机协同运输中考虑人类偏好不确定性的相互适应

Al Jaber Mahmud, Weizi Li, Xuan Wang

机构 * George Mason University（乔治·马歇尔大学） ； University of California, Riverside（加州大学河滨分校） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 针对人机协同运输中人类偏好参数不确定及适应策略平衡问题，提出统一框架，通过建模偏好概率分布、时变固执度及协调规划模型，结合位姿优化策略，实现相互适应以提升任务性能。

Comments 9 pages, 6 figures

Game Theoretic Liquidity Provisioning in Concentrated Liquidity Market Makers

集中流动性做市商中的博弈论流动性提供

Weizhao Tang, Rachid El-Azouzi, Cheng Han Lee, Ethan Chan, Giulia Fanti

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 针对集中流动性做市商中流动性提供者的策略互动，建立博弈论模型，证明其可简化为具有唯一纳什均衡的线性复杂度博弈，均衡遵循水填充策略，并基于真实数据发现LP策略偏离均衡，调整后可提升日收益率。

Recognizing and Reconstructing a Multi-Unit Floor Plan

识别与重建多单元楼层平面图

Lukas Kratochvila, Gijs de Jong, Monique Arkesteijn, Simon Bilik, Tomas Zemcik, Karel Horak, Jan S. Rellermeyer

机构 * Department of Control and Instrumentation, Brno University of Technology, Brno, Czech Republic（控制与仪器系，布拉格技术大学，布拉格，捷克共和国） ； Department of Software Technology, Faculty of Electrical Engineering Mathematics and Computer Science, TU Delft, Delft, Netherlands（软件技术系，电气工程数学与计算机科学学院，代尔夫特理工大学，代尔夫特，荷兰） ； Department of Management in the Built Environment, Faculty of Architecture and the Built Environment, TU Delft, Delft, Netherlands（建筑环境管理系，建筑与环境学院，代尔夫特理工大学，代尔夫特，荷兰） ； Institute for Research and Applications of Fuzzy Modeling, University of Ostrava, Ostrava, Czech Republic and with Department of Informatics, Mendel University in Brno, Brno, Czech Republic（模糊建模研究与应用研究所，奥斯特拉瓦大学，奥斯特拉瓦，捷克共和国，并与布拉格梅德勒大学信息系联合） ； Department of Software Technology, Faculty of Electrical Engineering Mathematics and Computer Science, TU Delft, Delft, Netherlands and with Dependable and Scalable Software Systems, Institute of Systems Engineering, Faculty of Electrical Engineering and Computer Science, Leibniz University Hannover, Hannover, Germany（软件技术系，电气工程数学与计算机科学学院，代尔夫特理工大学，代尔夫特，荷兰，并与可靠和可扩展软件系统，系统工程研究所，电气工程与计算机科学学院，莱比锡大学汉诺威分校，汉诺威，德国） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出基于MDA-Unet和MACU-Net的像素级分割方法，结合改进跳跃连接和注意力机制，从2D平面图重建3D模型，在CubiCasa数据集上平均F1达0.86。

STRIDE: Post-Training LLMs to Reason and Refine Bio-Sequences via Edit Trajectories

STRIDE: 通过编辑轨迹对生物序列进行后训练推理与优化

Daiheng Zhang, Shiyang Zhang, Sizhuang He, Yangtian Zhang, Syed Asad Rizvi, David van Dijk

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出STRIDE框架，通过后训练使LLM生成可执行的插入/删除/替换轨迹，结合监督微调和策略优化实现离散生物序列的迭代优化，在蛋白质和分子编辑任务上显著提升成功率和新颖性。

Comments Accepted to ICML 2026

How much inflation can fiscal policy create? Separating household heterogeneity and liquidity

财政政策能创造多少通胀？分离家庭异质性与流动性

Matthias Hänsel

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 通过异质性代理人新凯恩斯模型分析财政政策对通胀的影响，发现资产市场假设（而非家庭异质性）是关键，并利用宏观证据校准模型，表明公共债务动态对通胀有显著但非主导的影响。

Comments Number of page: 34 (main text, 83 incl. Appendices). Substantial revision of the previous versions: added an analytically tractable model and refocussed the paper on monetary-fiscal interactions more generally. This involved substantial rewriting. The title was also changed to better convey the content of the article

A Simple Hierarchical Causality Primer

一个简单的层次因果入门

Tim Gebbie

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出一个简单的形式化框架，通过因果类、聚合算子和离散事件时间映射，描述复杂系统中行为者如何约束、选择和组织跨层次的智能体行为。

Comments 15 pages, 1 figure; short technical primer with a toy example in an appendix, corrected minor typos, refined the admissible kernel notation, added a rough Appendix B with the start of an outline of an experimental design requirements specification based on feedback from colleagues and readers (thank you for the feedback and comments)

Spatial Activity Opportunity Fairness among Elderly Residents in Nagoya: A Comparative Analysis across Three Wards with Different Rent Levels

名古屋老年居民的空间活动机会公平性：三个不同租金水平区的比较分析

Jianhao Shi, Tomio Miwa

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 利用GPS移动数据，通过活动空间、机会背景、机会暴露和语义结构四个维度，比较名古屋三个不同租金水平区老年居民的空间活动机会公平性，发现多维度且类别特定的不平等。

Comments Conference paper submitted to HKSTS 2026. 10 pages, 6 figures

HiCrowd: Hierarchical Crowd Flow Alignment for Dense Human Environments

HiCrowd：密集人群环境中的分层人群流对齐

Yufei Zhu, Shih-Min Yang, Martin Magnusson, Allan Wang

机构 * Robot Navigation and Perception Lab, AASS Research Center, Örebro University, Sweden（奥雷布罗大学机器人导航与感知实验室，AASS研究中心，瑞典） ； Miraikan – The National Museum of Emerging Science and Innovation, Japan（日本新兴科学与创新国家博物馆——Miraikan） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出HiCrowd分层框架，结合强化学习与模型预测控制，通过跟随人群流解决机器人冻结问题，在真实和合成数据集上提升导航效率与安全性。

Comments 2026 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)

RSPECT: Robust and Scalable Planner for Energy-Aware Coordination of UAV-UGV Teams in Aerial Monitoring

RSPECT：空中监控中无人机-无人车团队能量感知协调的鲁棒可扩展规划器

Cahit Ikbal Er, Amin Kashiri, Yasin Yazicioglu

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Northeastern University（东北大学电气与计算机工程系） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 针对无人机与作为移动充电站的无人车在长期空中监控任务中的鲁棒规划问题，提出可扩展启发式算法RSPECT，通过混合整数规划建模并保证规划可行性与鲁棒性。

Comments Accepted to the Journal of Intelligent & Robotic Systems (JINT)

Near Optimality of Discrete-Time Approximations for Controlled McKean-Vlasov and Large Interacting Particle Diffusions

受控McKean-Vlasov和大规模相互作用粒子扩散的离散时间近似的近最优性

Somnath Pradhan, Serdar Yuksel

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 针对受控McKean-Vlasov扩散，通过松弛策略空间的弱紧性证明分段常数策略的近最优性，建立离散时间近似并推广到N粒子交互系统，统一了集中式和分散式控制下的近似框架。

Comments 28 pages

Dual-Transformer Aided Hierarchical Deep Reinforcement Learning for Robust RIS-Assisted Near-Field Communications

双Transformer辅助的分层深度强化学习用于鲁棒的RIS辅助近场通信

Mohammad Ghassemi, Han Zhang, Ali Afana, Akram Bin Sediq, Melike Erol-Kantarci

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 针对6G超大孔径阵列在近场通信中易受物理遮挡导致非视距的问题，提出双Transformer分层深度强化学习框架，集成光线追踪数字孪生和视觉Transformer预测遮挡，实现鲁棒的波束聚焦与RIS相位优化。

Comments 17 pages, 11 figures,

Leaf It to Renewal: Improved Predictive Maintenance Policies via Renewal Theory and Decision Trees

Leaf It to Renewal: 通过更新理论与决策树改进预测性维护策略

Daniel Koutas, Daniel Straub

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出一种混合规划方法，基于更新-奖励过程成本与预后模型信息，推导仅含少量参数的预测性维护策略，在预防性更换与订购中表现高效且抗过拟合。

ADAPT: An Autonomous Forklift for Construction Site Operation

ADAPT：一种用于建筑工地作业的自主叉车

Johannes Huemer, Markus Murschitz, Matthias Schörghuber, Lukas Reisinger, Thomas Kadiofsky, Christoph Weidinger, Mario Niedermeyer, Benedikt Widy, Marcel Zeilinger, Csaba Beleznai, Tobias Glück, Andreas Kugi, Patrik Zips

机构 * Center for Vision, Automation and Control（视觉、自动化与控制中心） ； AIT Austrian Institute of Technology GmbH（奥地利技术研究所） ； Automation and Control Institute（自动化与控制研究所） ； Technische Universität Wien（维也纳技术大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出ADAPT自主叉车，结合AI感知与经典方法，在非结构化建筑工地实现近人类水平的物流操作，提升安全与效率。

EgoMoD: Predicting Global Maps of Dynamics from Local Egocentric Observations

EgoMoD：从局部自我中心观测预测全局动态地图

Iacopo Catalano, David Morilla-Cabello, Jorge Pena-Queralta, Eduardo Montijano

机构 * University of Turku, Finland（芬兰图尔库大学） ； Centre for Artificial Intelligence, Zürich University of Applied Sciences, Winterthur, Switzerland（瑞士应用科学大学人工智能中心） ； Instituto de Investigación en Ingeniería de Aragón, Universidad de Zaragoza, Spain（西班牙阿拉贡工程研究所，萨拉戈萨大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出EgoMoD方法，利用短时自我中心视频和位姿条件架构，学习从局部观测预测全局运动动态地图，替代传统全局感知基础设施，实现零样本迁移。

ProjGuard: Safety Monitoring for Computer-Use Agents via Low-Dimensional Projections

ProjGuard：通过低维投影实现计算机使用代理的安全监控

Kebin Contreras, Carlos Hinojosa, Jorge Bacca, Bernard Ghanem

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 ProjGuard通过行为轨迹监控实现计算机使用代理的安全防护，利用轻量级风险信号提前预警潜在危险，结合辅助视觉语言模型进行针对性修正，提升任务完成率并降低安全风险。

Comments The manuscript was submitted under an inappropriate category. In addition, substantial updates and improvements are currently being made to the document. To avoid confusion and ensure that readers access the most accurate version of the work, we request withdrawal of the current manuscript

WAKE-NET: A 3D-Wake-Aware Economic Turbine Layout and Cabling Optimization Framework for Multi-Capacity Multi-Hub-Height Wind Farms Serving Grid-Scale and Industrial Power Systems

WAKE-NET：面向电网级和工业电力系统的多容量多轮毂高度风电场的三维尾流感知经济涡轮机布局与电缆布线优化框架

Ann Mary Toms, Xingpeng Li

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出WAKE-NET框架，集成涡轮机布局、容量选择、电缆布线和轮毂高度多样化，通过尾流感知优化提高风电场能量产量和经济评估的可靠性。

Optimal promotions of new products on networks

新产品在网络上的最优推广

Gadi Fibich, Amit Golan

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出一种分析Bass模型中新产品在网络上的最优推广的新方法，发现最优广告策略随时间递减，而最优增强同伴效应先增后减，且网络度高低影响广告与同伴效应的优先级。

Comments 47 pages, 14 figures

Discrete-WAM: Unified Discrete Vision-Action Token Editing for World-Policy Learning

Discrete-WAM：面向世界-策略学习的统一离散视觉-动作标记编辑

Ziyang Yao, Haochen Liu, Yuncheng Jiang, Zeyu Zhu, Zibin Guo, Jingru Wang, Tianle Liu, Jianwei Cui, Kuiyuan Yang, Hongwei Xie, Jingwei Zhao, Guang Chen, Hangjun Ye

机构 * Xiaomi EV（小米电动车） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出Discrete-WAM，通过将未来视觉状态和自车动作对齐为离散标记，构建统一离散扩散框架，实现世界建模、世界-动作策略和分层决策策略的联合学习，支持可控生成和反事实推理，提升自动驾驶决策可靠性。

FOUND-IT: Foundation-model-first Task-driven 3D Scene Graphs with Granularity on Demand

FOUND-IT: 基于基础模型优先、按需粒度的任务驱动3D场景图

Dominic Maggio, Nicolas Gorlo, Kris Hauser, Luca Carlone

机构 * Laboratory for Information & Decision Systems, Massachusetts Institute of Technology（信息与决策系统实验室，麻省理工学院） ； Samsung Research America（三星美国研究院） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(abstract)

AI总结 提出首个基于未标定单目相机实时构建任意室内外环境分层任务驱动3D场景图的方法，通过几何基础模型和可调整粒度支持动态任务，并在ASHiTA SG3D基准上提升79%准确率。

Stochastic Differential Dynamic Programming for Trajectory Optimization under Partial Observability

部分可观测下轨迹优化的随机微分动态规划

Masahiro Fujiwara, Naoya Ozaki

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出一种随机微分动态规划算法，用于在部分可观测条件下联合优化标称控制序列和反馈增益，显式考虑协方差传播对标称轨迹的依赖，生成导航感知且鲁棒的轨迹。

Comments Revised version; 38 pages, 13 figures; submitted to the Journal of Guidance, Control, and Dynamics

UHR-Net: An Uncertainty-Aware Hypergraph Refinement Network for Medical Image Segmentation

UHR-Net：一种用于医学图像分割的不确定性感知超图精炼网络

Shuokun Cheng, Jinghao Shi, Kun Sun

机构 * School of Computer Sciences, China University of Geosciences (Wuhan)（中国地质大学（武汉）计算机科学学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 针对病灶边界模糊和小病灶分割困难，提出UHR-Net，采用不确定性导向实例对比预训练和不确定性引导超图精炼模块，在五个公开数据集上取得一致提升。

Comments 12 pages, 4 figures, 4 tables

Online Self-Training for Co-Adaptation in Hierarchical Diffusion Policies

层次扩散策略中的在线自训练协同适应

Clemence Grislain, Mathilde Kappel, Olivier Sigaud, Mohamed Chetouani

机构 * ISIR, Sorbonne Université, CNRS（ISIR，索邦大学，国家科学研究中心） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出ORCHID自训练框架，通过环境反馈过滤轨迹并蒸馏回规划器和控制器，实现层次扩散策略的在线稳定改进，在CALVIN基准上轻量模型超越纯离线方法。

Comments Accepted at ICML 2026 Workshop on Decision-Making from Offline Datasets to Online Adaptation (DEMO)

Multi-pathogen situational assessment and forecasting of respiratory disease in Aotearoa New Zealand

新西兰呼吸道疾病的多病原体态势评估与预测

M. J. Plank, A. R. Young, K. L. Senior, R. J. Tobin, M. O'Hara-Wild, F. Callaghan, F. Shearer, O. Eales

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 针对SARS-CoV-2、流感和RSV三种病原体，利用实时监测数据建立模型进行流行趋势评估和28天预测，为公共卫生规划提供支持。