AI Agent

Simulating Public Transit Fare Policies in NYC: An Efficient, Socioeconomic-Aware Framework

模拟纽约市公共交通票价政策：一个高效、社会经济感知的框架

Parker Wischhover, Hossein Amiri, Kiara Ha, Jooyoung Yoo, Lina Li, Andreas Züfle, Joon-Seok Kim

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 提出一个可扩展的数据驱动仿真框架，集成合成人口、智能体仿真、多模式出行时间估计和票价敏感模式选择模型，评估纽约市多种票价政策对客流量、收入与公平性的影响。

Comments 10 pages, 10 figures, submitted to SIGSPATIAL'26

Motion-Aware Reinforcement Learning For Object Localization

运动感知强化学习用于目标定位

Prithvi Raj Singh, Satyendra Singh

机构 * McNeese State University（麦克尼斯州立大学） ； Louisiana Tech University（路易斯安那理工大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 提出基于PPO的边界框优化智能体MARLNet，通过引入匀速运动先验和动作平滑惩罚，在Pascal VOC 2012和VisDrone 2019上提升了检测成功率，并分析了奖励干扰和表示上限问题。

Comments 20 pages, 6 figures, 9 Tables

BadDreamer: Transferable Backdoor Attacks against Video World Models for Autonomous Driving

BadDreamer: 针对自动驾驶视频世界模型的可迁移后门攻击

Zhe Shuai, Xiaopeng Xie, Yikun Zeng

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出BadDreamer，一种针对自动驾驶视频世界模型的可迁移时空后门攻击，通过污染未来帧中的触发-擦除序列，使模型在物理触发出现时幻觉化障碍物消失，进而误导下游动作预测。

Comments 19 pages, 8 figures, 3 tables. Preprint

How Should a Robot Configure Its Laser Scanner for Inspection?

机器人应如何配置其激光扫描仪以进行检测？

Zhiling Chen, David Gorsich, Matthew P. Castanier, Yang Zhang, Jiong Tang, Farhad Imani

机构 * University of Connecticut（康涅狄格大学） ； US Army DEVCOM Ground Vehicle Systems Center (GVSC)（美国陆军DEVCOM地面车辆系统中心（GVSC）） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出SenseHD系统，将扫描仪配置建模为指令条件感知决策，通过超维联想记忆选择稳定感知参数，提升检测可靠性。

Comments 8 pages, 9 figures. Accepted to the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026)

AI Data Centers and Power System Sustainability: Understanding the Sustainability Implications of AI-Driven Data Centers on Power Systems

AI数据中心与电力系统可持续性：理解AI驱动数据中心对电力系统的可持续性影响

Yuhao Huang, Novarun Deb, Hamidreza Zareipour

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文概述AI数据中心对电力系统可持续性的影响机制，分析其负荷行为、供电配置及对碳排放和可再生能源利用的影响，并评估企业可持续性路径与碳核算实践。

Comments 13 pages, 3 figures, to be published in IEEE Energy Sustainability Magazine

BayesFP: Posterior Estimation for Flow-Based Policies via Feynman-Kac Sampling

BayesFP: 基于Feynman-Kac采样的流策略后验估计

Sreevardhan Sirigiri, Weiming Zhi, Fabio Ramos

机构 * School of Computer Science, The University of Sydney（悉尼大学计算机科学学院） ； Australian Centre For Robotics, The University of Sydney（悉尼大学澳大利亚机器人中心） ； College of Connected Computing, Vanderbilt University（范德堡大学互联计算学院） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出BayesFP框架，将预训练扩散/流匹配策略的约束轨迹生成视为贝叶斯后验采样，利用Feynman-Kac校正器实现无需重训练的推理时采样，在模拟和真实操作任务中提升零样本性能。

Towards time-variant scenario reduction for energy system optimization modeling under uncertainty

面向能源系统优化建模中不确定性的时变场景约简

Yannick Werner, Juan Miguel Morales, Salvador Pineda, Sonja Wogrin

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出一种时变场景约简框架，通过允许场景概率随时间变化，提高随机规划中模型缩减效率，并在两阶段发电扩展规划问题中验证其有效性。

Interpolations: a linear algebra approach

插值：一种线性代数方法

Andronick Arutyunov, Nikolay Korgin

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出统一的线性代数框架处理插值问题，通过对偶空间表示插值条件，给出存在唯一性定理及基函数显式公式，并推广至三角插值及异质传感器场景。

Information Design under Uncertain Utilities: Probabilistic and CVaR Approaches

不确定效用下的信息设计：概率与CVaR方法

Furkan Sezer

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 针对设计者不了解代理人支付系数的问题，提出Cal-BCE概念，在LQG结构下转化为凸二阶锥和半定规划，实验表明概率设计平均福利更高，CVaR设计尾部保护更好。

Comments 37 pages, 9 figures

A Multi-Objective Approach to Curriculum-Based Course Timetabling with Continuity Across Semesters

基于课程且跨学期连续性的多目标排课问题

Florian Meier, Thomas Stidsen, Clemens Thielen, Andreas Wiese

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出多目标混合整数规划方法，平衡讲师与学生偏好，通过限制课程时间变动实现连续性，基于词典序ε约束法求解，在真实案例中揭示清晰权衡。

Protection Switching in Hybrid Hollow-Core and Single-Mode Fiber Networks: Challenges, Analysis, and Mitigation Strategies

混合空芯光纤与单模光纤网络中的保护切换：挑战、分析与缓解策略

Md Ghulam Saber, Zhiping Jiang

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文分析了混合空芯光纤与单模光纤网络中保护切换的挑战，通过蒙特卡洛模拟量化色散步长、GSNR惩罚和调制格式降级，并提出缓解策略，指出1+1专用保护优于共享备份路径保护。

One country, multiple portraits: representativeness in GPS-based mobility data is source-specific and spatially dependent

一国多面：基于GPS的移动数据代表性因数据源而异且具有空间依赖性

Carmen Cabrera, Francisco Rowe, Miguel González-Leonardo, Juan Ignacio Vilchis-García, Elisa Omodei, Maribel Hernández-Rosales

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本研究通过对比墨西哥2478个市镇的Facebook和Veraset数据与人口普查，发现移动数据覆盖偏差因数据源而异且具有空间依赖性，数字接入和物质资源是主要驱动因素。

Bridging Phase-Field Model and Deep Learning for Predicting 2D and 3D Microstructure Evolution in Ternary Alloys

桥接相场模型与深度学习预测三元合金的二维和三维微观结构演化

Owais Ahmad, Aravind K, Naveen Kumar, T. A. Abinandanan, Somnath Bhowmick, Rajdip Mukherjee

专题命中 规划决策 ：workflow(abstract)

AI总结 提出混合框架，结合相场模型与注意力增强深度学习，预测三元合金旋节线脱合金过程中的二维和三维微观结构演化，实现高精度长时间预测。

Journal ref ACS Applied Engineering Materials 2026

PiMiX 2.0: AI-enhanced Data Fusion for Radiographic Imaging and Tomography

PiMiX 2.0: 人工智能增强的放射成像与断层扫描数据融合

Zhehui Wang, Shanny Lin, Nicholas Amano, Susan S. Glenn, Ramya Gurunathan, Katie Liu, Nathan E. Peterson, Michelle A. Espy, Adam Thompson, Amy J. Clarke, Ray T. Chen

专题命中 规划决策 ：agentic(abstract)

AI总结 提出AI增强的数据融合框架PiMiX 2.0，集成多实验多模态放射成像与断层扫描，支持自动数据摄取、3D/4D重建及物理感知解释，加速数据处理并提升可重复性。

Comments 9 pages, 4 figures, 1 table. Work presented in the 26th Topical Conference on High Temperature Plasma Diagnostics Conference, Cambridge, MA, USA (June 7 - 11, 2026)

BioHarness: Substrate-Aware Evidence Assembly for Biomedical Question Answering across Literature, Knowledge Bases, and Biological Atlases

BioHarness：面向生物医学问答的底物感知证据组装——跨文献、知识库和生物图谱

Meng Xiao, Chuan Qin, Jinmiao Chen, Yihang Cheng, Yuanchun Zhou, Hengshu Zhu

专题命中 规划决策 ：workflow(abstract)

AI总结 提出BioHarness，通过级联控制机制在文献检索、知识库和生物图谱间选择性组装证据，提升生物医学问答准确率，在19,302个问答项上得分从65.9提升至71.0。

Comments 14 Pages, 11 Figures, Keywords: biomedical question answering; retrieval-augmented generation; large language models; evidence assembly; biomedical knowledge bases; biological atlases

Semi-Automatic Correction of 3D Tubular Structure Skeletons via Component-Wise MST and Filtered Delaunay Triangulation

三维管状结构骨架的半自动校正：基于分量最小生成树与过滤Delaunay三角剖分

Ruoxuan Yang, Chuan Li

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出一种半自动方法，通过用户选择源点和目标点，结合分量最小生成树和过滤Delaunay三角剖分，重建合理的中心线连接，校正骨架拓扑伪影。

Comments Accepted at ACM ICMR 2026

Journal ref In Proceedings of the International Conference on Multimedia Retrieval (ICMR '26), June 16--19, 2026, Amsterdam, Netherlands. ACM, New York, NY, USA, 10 pages

A Categorial and Sheaf-Theoretic Semantics for Autonomic Component Ensembles

自主组件集合的范畴与层论语义

Manuel Hernández, Eduardo Sánchez-Soto

专题命中 规划决策 ：autonomous agent(abstract)

AI总结 针对自主组件集合语言SCEL，提出基于范畴论和层论的多层数学模型，将机器人社会建模为拓扑空间上的层，通过层上同调量化系统故障，将分布式系统验证转化为几何分析。

3D Scene Graphs: Open Challenges and Future Directions

3D场景图：开放挑战与未来方向

Dennis Rotondi, Francesco Argenziano, Sebastian Koch, Nathan Hughes, Martin Buechner, Johanna Wald, Lukas Rosenberger Schmid, Daniele Nardi, Abhinav Valada, Liam Paull, Federico Tombari, Luca Carlone, Kai O. Arras

机构 * University of Stuttgart（斯图加特大学） ； IMPRS-IS（马克斯·普朗克研究所-智能系统） ； Sapienza University of Rome（罗马萨皮恩扎大学） ； Google（谷歌） ； MIT（麻省理工学院） ； University of Freiburg（弗赖堡大学） ； UTN University of Montreal（蒙特利尔大学UTN分校） ； Mila TU Munich（慕尼黑技术大学Mila） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文统一综述3D场景图（3DSG）的构建、应用与评估，分析现有建模选择与开放挑战，旨在推动鲁棒部署。

Comments Invited article for the Annual Review of Control, Robotics, and Autonomous Systems Volume 10

Optimizing Agricultural Drone Operations: From Launch and Recovery Siting to Tiered Routing Strategies

优化农业无人机作业：从发射与回收选址到分层路由策略

Ethan Kolby, Josh Noble, Max Z. Li

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出农业无人机喷洒作业框架，通过p-中位启发式将选址时间从97秒降至1.2秒，分层路由将计算时间降低一个数量级，实现分钟级规划。

Comments 33 pages, 4 tables, 10 figures, preprint submitted to Drone Systems & Applications

The Moving Target of Urban Equity: Spatiotemporal Demand and Double Disadvantage in Hefei, China

城市公平的移动目标：中国合肥的时空需求与双重劣势

Shirui Zhou, Matteo Bruno, Mattia Mazzoli, Junfang Tian, Rui Jiang, Enwan Zhang, Zheng Li, Vittorio Loreto

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 利用手机GPS数据构建动态人口暴露面，结合网络旅行时间和人均服务指标，揭示合肥医疗和绿地服务的时空不平等，发现双重劣势区域集中于内城郊区而非偏远外围。

Self-Supervised Relevance Modelling in Autonomous Driving via Counterfactual Analysis

自动驾驶中基于反事实分析的自监督相关性建模

Luca Lusvarghi, Javier Gozalvez, Pablo Urbano Hidalgo

机构 * Networked Systems Lab, Universidad Miguel Hernandez de Elche（网络系统实验室，米格尔·希内斯·埃尔切大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出一种基于反事实分析的自监督方法，用于量化自动驾驶中物体的相关性，实现毫秒级实时估计，并生成相关性热图以辅助感知与规划。

Beyond the Current Observation: Evaluating Multimodal Large Language Models in Controllable Non-Markov Games

超越当前观测：评估多模态大语言模型在可控非马尔可夫博弈中的表现

Shengyuan Ding, Xilin Wei, Xinyu Fang, Haodong Duan, Dahua Lin, Jiaqi Wang, Yuhang Zang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 提出RNG-Bench基准套件，通过配对记忆和3D迷宫两个博弈，评估多模态大模型在非马尔可夫环境中重建历史观测并据此行动的能力，发现主要错误源于遗忘而非决策，微调可提升性能。

GUMP-Net: An interpretable model-data-driven intelligent algorithm for multi-class pelvic segmentation

GUMP-Net: 一种用于多类盆腔分割的可解释模型-数据驱动智能算法

Liheng Wang, Yinghui Zhang, Licheng Zhang, Hailin Xu, Qiyong Cao, Chong Chen

机构 * State Key Laboratory of Mathematical Sciences, Academy of Mathematics and Systems Science, Chinese Academy of Sciences（数学科学国家重点实验室，数学与系统科学研究院，中国科学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Department of Orthopedics, The Fourth Medical Center of Chinese PLA General Hospital（中国人民解放军第四医学中心骨科部） ； National Clinical Research Center for Orthopedics, Sports Medicine and Rehabilitation（骨科、运动医学与康复临床研究中心） ； Department of Trauma and Orthopedics, People’s Hospital Peking University（北京大学人民医院创伤与骨科部） ； Department of Orthopedics and Traumatology, Beijing Jishuitan Hospital, Capital Medical University（首都医科大学北京积水潭医院骨科与创伤科） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出GUMP-Net，结合改进测地线活动轮廓模型与深度神经网络，实现多类盆腔分割，在小训练数据下表现更优，并提供可解释几何视角。

Comments 26 pages, 8 figures, 3 tables

Admittance-Based Surface Alignment for Human-in-the-Loop Robotic Visual Inspection

基于导纳的表面对齐用于人在环机器人视觉检测

Antara Banerjee, Colin Acton, Xu Chen

机构 * University of Washington（华盛顿大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出一种基于导纳的实时闭环控制框架，融合操作员输入与感知驱动，实现机器人末端执行器与局部表面的精确对齐，在6自由度机械臂上验证了稳定法向跟踪和0.4°的平均定向误差。

Recover, Discover, Plan: Learning Skills and Concepts from Robot Failures

恢复、发现、规划：从机器人失败中学习技能与概念

Bowen Li, Mayank Mishra, Y. Isabel Liu, Stone Tao, Nishanth Kumar, Alexander G. Gray, Ruwan Wickramarachchi, Jonathan Francis, Sebastian Scherer, Tom Silver

机构 * CMU（卡内基梅隆大学） ； Princeton（普林斯顿大学） ； AI2（艾伦人工智能研究所） ； MIT（麻省理工学院） ； Centaur AI ； Bosch Center for AI（博世人工智能中心） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出ReSYNC方法，通过技能学习与概念发现的交替过程，从失败恢复经验中逐步构建抽象谓词，实现全局失败避免和长期规划，性能提升超50%。

Comments 9 pages, 6 figures. Website: https://jaraxxus-me.github.io/ReSYNC/

Gluon dominance model and multiparticle production

胶子主导模型与多粒子产生

E. S. Kokoulina, A. Ya. Kutov, V. A. Nikitin, V. N. Riadovikov, R. G. Shulyakovsky

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出胶子主导模型描述高能多粒子产生过程，分为微扰QCD级联和非微扰强子化两阶段，与实验数据吻合，揭示价夸克留在领头粒子中而胶子产生次级强子。

Comments 14 pages, 5 figures, proceedings of the ISMD 2025 (Corfu, Greece)

The Array Control and Data Acquisition software of the Cherenkov Telescope Array Observatory

切伦科夫望远镜阵列观测站的阵列控制与数据采集软件

I. Oya, B. López, P. Aubert, G. Barni, P. Bauza, D. Berge, J. -P. Bolle, W. Boulakbech, P. Bruno, U. Bajc, A. Bulgarelli, M. Cappi, F. Cassol, S. Caroff, L. Castaldini, T. Collins, V. Conforti, A. Costa, L. David, G. De Cesare, E. de Ona Wilhelmi, A. Di Piano, K. Egberts, R. Fernandez, V. Fioretti, S. Fukami, E. García, E. Garcia, H. Gasparyan, S. Germani, J. Hinton, C. Hoischen, F. Incardona, D. Kostunin, E. Lyard, G. Maurin, D. Melkumyan, E. Mestre, K. Munari, T. Murach, A. Muraczewski, N. Nakhjiri, D. Neise, T. Oprinsen, G. Panebianco, N. Parmiggiani, E. Pietriga, V. Pollet, B. Rudak, I. Sadeh, S. Sah, A. Sarkar, M. Schefer, T. Schmidt, D. Soldevila, S. Spinello, C. Steppa, D. F. Torres, A. Tramacere, R. Vallés, T. Vuillaume, R. Walter, F. Werner, A. Wörheide

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文介绍了切伦科夫望远镜阵列观测站（CTAO）的阵列控制与数据采集（ACADA）系统，该系统负责望远镜和辅助仪器的控制、监督、数据处理以及观测调度，并支持基于实时科学警报的快速响应。

Comments Accepted version. Published in Astronomy and Computing (2026). DOI: 10.1016/j.ascom.2026.101147

Journal ref Astronomy and Computing, Volume 57, 2026, 101147

WEAVER, Better, Faster, Longer: An Effective World Model for Robotic Manipulation

$\texttt{WEAVER}$：更好、更快、更长——一种有效的机器人操作世界模型

Arnav Kumar Jain, Yilin Wu, Jesse Farebrother, Gokul Swamy, Andrea Bajcsy

机构 * Mila - Québec AI Institute（Mila - 魁北克人工智能研究所） ； Université de Montréal（蒙特利尔大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； McGill University（麦吉尔大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出WEAVER世界模型架构，通过流匹配损失训练多视图潜在预测，同时实现高保真度、长程一致性和高效推理，在机器人操作任务中显著提升策略评估、改进和测试时规划性能。

Household coping mechanisms under grid failure: Evidence from a high electrification context in Lebanon

电网故障下的家庭应对机制：黎巴嫩高电气化背景下的证据

Majd Olleik, Haytham M. Dbouk, Anne Neumann, Elsa Bou Gebrael, Sebastian Zwickl-Bernhard

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 基于黎巴嫩1000户家庭调查数据，研究家庭在电网故障下通过柴油发电机和光伏电池系统等供给侧应对机制及需求侧适应行为，揭示社会经济地位对应对方案获取和需求满足程度的关键影响。

Comments Submitted to a peer-reviewed journal

EventDrive: Event Cameras for Vision-Language Driving Intelligence

EventDrive: 用于视觉-语言驾驶智能的事件相机

Dongyue Lu, Rong Li, Ao Liang, Lingdong Kong, Wei Yin, Lai Xing Ng, Benoit R. Cottereau, Camille Simon Chane, Wei Tsang Ooi

机构 * NUS（新加坡国立大学） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； Horizon Robotics（地平线机器人） ； A*STAR, I2R（新加坡科技研究局，资讯通信研究院） ； IPAL, CNRS IRL 2955, Singapore（IPAL，法国国家科学研究中心国际联合实验室2955，新加坡） ； University Toulouse, CNRS, CerCo, Toulouse, France（图卢兹大学，法国国家科学研究中心，CerCo，法国图卢兹） ； ETIS UMR 8051, CY Cergy Paris University, ENSEA, CNRS, France（ETIS UMR 8051，CY塞尔吉-巴黎大学，ENSEA，法国国家科学研究中心，法国） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出EventDrive基准和模型套件，通过多时域事件金字塔和时域混合专家模块融合事件流与RGB帧，在感知、理解、预测和规划四维度提升驾驶推理性能。

Comments CVPR2026, 34 pages, 15 figures, 15 tables, project page: https://dylanorange.github.io/projects/eventdrive