AI Agent

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。

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Comments This unpublished manuscript reports research performed in 2001-2003.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。

Patient-Specific Articulated Digital Twins from a Single Full-Body CT Scan

患者特异性关节式数字孪生：基于单次全身CT扫描

Han Zhang, Boyang Zhao, Mathias Unberath

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出从单次全身CT扫描构建患者特异性关节式数字孪生的方法，通过SMPL模型拟合、解剖感知绑定和姿态重定向，实现姿态可控的解剖模型，验证了其在保持骨骼几何和放射学结构方面的有效性。

Teaching Vision-Language-Action Models What to See and Where to Look

教视觉-语言-动作模型看什么和看哪里

Yuguang Yang, Canyu Chen, Zhewen Tan, Yizhi Wang, Zichao Feng, Chunyang Liu, Kehua Sheng, Juan Zhang, Linlin Yang, Baochang Zhang, Yan Wang, Bo Zhang, Xianbin Cao

机构 * School of Electronic Information Engineering, Beihang University（北京航空航天大学电子信息工程学院） ； National College for Excellent Engineers, Beihang University（北京航空航天大学卓越工程师学院） ； Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院） ； DiDi（滴滴出行） ； State Key Laboratory of Media Convergence and Communication, Communication University of China（中国传媒大学媒体融合与传播国家重点实验室） ； School of Computer Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学计算机科学与工程学院） ； School of Cyber Science and Technology, Beihang University（北京航空航天大学网络安全科学与技术学院） ； School of Artificial Intelligence, Beihang University（北京航空航天大学人工智能学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出DriveTeach-VLA框架，通过驾驶感知视觉蒸馏和2D轨迹引导提示，教VLA模型关注驾驶相关区域，实现端到端自动驾驶轨迹预测，在NAVSIM和nuScenes上达到最优性能。

Comments The paper has been accepted by ECCV 2026

Online Segment 3D Gaussians via Launching Virtual Drones

通过发射虚拟无人机在线分割3D高斯体

Liwei Liao, Rongjie Wang, Ronggang Wang

机构 * Guangdong Provincial Key Laboratory of Ultra High Definition Immersive Media Technology, Shenzhen Graduate School, Peking University（广东省超高清沉浸式媒体技术重点实验室，北京大学深圳研究生院） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； Peking University（北京大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出SAGO框架，通过虚拟无人机将3D分割转化为在线最佳视角规划任务，无需预设置即可在亚秒内从3D高斯体中提取干净3D资产。

Overthink-Triggered Slowdown Attacks on LVLM-Based Robotic Systems

基于LVLM的机器人系统中的过度思考触发慢速攻击

Qiang Han, Jie Wu, Bo Chen

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 研究利用LVLM的过度思考行为，通过嵌入场景文本触发推理延迟，提出三阶段框架发现可迁移触发词，实验显示最高6.96倍延迟放大。

Comments 17 pages, 10 figures

Multi-Rate Nonlinear Model Predictive Control for Wall-Supported Bipedal Locomotion of Quadrupedal Robots

多速率非线性模型预测控制用于四足机器人的墙壁支撑双足运动

Taizoon Chunawala, Jeeseop Kim, Kaveh Akbari Hamed

机构 * Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） ； The University of Texas at El Paso（德克萨斯大学埃尔帕索分校） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出基于多速率非线性模型预测控制的分层框架，实现四足机器人在受限环境中借助墙壁进行混合双足运动，通过接触点与质心轨迹联合优化提升动态稳定性，仿真验证成功率比传统方法高2.9倍。

Comments Accepted to IEEE/RSJ IROS 2026

Flexible and Reliable Network Design for Emerging Transportation Services: Multi-stage Stochastic Programming Approach

新兴交通服务的灵活可靠网络设计：多阶段随机规划方法

Riki Kawase, Koki Satsukawa, Toru Seo

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出灵活可靠网络设计框架，集成战略投资与运营控制，采用风险规避多阶段随机规划，通过随机对偶动态规划求解，应用于共享自动驾驶汽车容量扩展和BRT路线设计，发现灵活性与可靠性互补，风险规避者减少早期投资以保持适应性。

Mathematical Exploration of Earth Gravitational Field Impact on Seasonal Wind Flux in a Tropical Region

地球引力场对热带地区季节性风通量影响的数学探索

M. S. Adiaha, V. O. Chude, E. E. Oku, G. I. Nwaka, O. J. Abimbola, I. K. Rajendra, P. O. Abam

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本研究利用纳维-斯托克斯方程、傅里叶分解和皮尔逊相关系数，分析2010-2020年尼日利亚气象与GRACE卫星引力数据，发现引力变化与风通量呈强正相关（0.79-0.87），表明引力对季风模式有调制作用。

Comments 48th Annual Conference of the Soil Science Society of Nigeria. https://hal.science/hal-05667808v1

Journal ref Proceedings of the 48th Annual Conference of the Soil Science Society of Nigeria, 2024

Subsoil acidity causes long delays in inorganic carbon sequestration by Enhanced Weathering

底土酸化导致增强风化作用无机碳封存的长期延迟

Søren Jessen, Rasmus Jakobsen, Majken Looms, Per Ambus, Dieke Postma

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 通过将百年农业石灰化作为增强风化（EW）的替代，研究发现底土酸化导致碱性前沿向下推进需30-100年才能到达地下水位，使EW无法成为短期碳捕获策略。

Comments Main text: 14 pages and 2 figures. Supplement 12 pages and 6 figures. An additional 7$^{th}$ figure in the Data Availability Statement shows a data overview

DVG-WM: Disentangled Video Generation Enables Efficient Embodied World Model for Robotic Manipulation

DVG-WM：解耦视频生成实现高效机器人操作具身世界模型

Ziyu Shan, Zhenyu Wu, Xiaofeng Wang, Zheng Zhu, Ziwei Wang

机构 * Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学（新加坡）） ； Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China（北京邮电大学（中国北京）） ； GigaAI 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出解耦视频生成世界模型（DVG-WM），将世界模型分解为动力学学习和视觉合成，通过流匹配直接映射动力学到视频潜变量，并引入潜变量退化机制再生接触细节，在LIBERO和真实平台实现高达3.97倍加速。

TempAct: Advancing Temporal Plausibility in Autoregressive Video Generation via Planner-Executor RL

TempAct: 通过规划器-执行器强化学习推进自回归视频生成中的时间合理性

Jing Wang, Xiangxin Zhou, Jiajun Liang, Kaiqi Liu, Wanyuan Pang, Zhenyu Xie, Tianyu Pang, Xiaodan Liang

机构 * Shenzhen Campus of Sun Yat-Sen University（中山大学深圳校区） ； Tencent Hunyuan（腾讯混元） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； USTB（北京科技大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出TempAct框架，利用规划器-执行器强化学习联合优化时间分解与步骤条件执行，解决自回归视频生成中时间指令模糊、延迟反应和错误传播问题，提升时间一致性。

GPU-accelerated superiorization on constrained physical problems with SupPy

基于GPU加速的约束物理问题超优化方法及SupPy工具

Tobias Becher, Yair Censor, Kay Barshad, Niklas Wahl

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出SupPy开源Python工具箱，在GPU上加速超优化方法，应用于地震图像重建、低剂量CT重建和调强放疗计划，相比仅寻求可行解，超优化算法在降噪和降低剂量方面效果更优。

Generating Realistic Individual Activity Schedules via Activity Location Allocation Based on Simulated Travel Times

通过基于模拟出行时间的活动位置分配生成真实个体活动日程

Tatsuya Mitomi, Yahya Gamal, Esra Suel, Gary Polhill, Daniel Konioukhov, Alison Heppenstall

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出一种迭代动态规划框架，基于模拟出行时间分配活动位置，生成与出行调查一致的个体活动日程，将模拟与调查出行时间差异降低52.2%。

Comments 8 pages, 5 figures. This is the author version of a short paper accepted for presentation in the poster session at the 17th Conference on Spatial Information Theory (COSIT 2026)

Learning to Watch: Active Video Anomaly Understanding via Interleaved Policy Optimization

学习观察：通过交错策略优化的主动视频异常理解

Mengjingcheng Mo, Jiaxu Leng, Xinbo Gao

机构 * School of Computer Science and Technology, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing, China（重庆邮电大学计算机科学与技术学院） ； School of Computer Science（计算机科学学院） ； Chongqing College of Artificial Intelligence, Chongqing, China（重庆人工智能学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 提出Anom-π闭环框架，将视频异常理解建模为主动序列决策过程，通过交错策略统一内部推理与证据获取，并设计iDPO实现轨迹级策略对齐，仅2B参数即超越大规模模型。

Comments Accepted at ICML 2026; 25 pages, 8 figures, 15 tables

A Simple Solution to Improving Human Supervision of Algorithms: Evidence from Smart Vending

改善人类对算法监督的简单解决方案：来自智能售货机的证据

Minda Zhao, Brian Rongqing Han, Xin Chen, Tao Zhu

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 通过限制人工干预次数，让工人优先选择高价值干预，在减少库存的同时不损害销售，为人类监督AI提供低成本可扩展方案。

DriveVer: Lightweight Trajectory Evaluator as Test-Time Verifier for Autonomous Driving

DriveVer: 自动驾驶的轻量级轨迹评估器作为测试时验证器

Chong He, Yuechen Luo, Fang Li, Shaoqing Xu, Fuxi Wen

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； University of Macau（澳门大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出DriveVer，一种轻量级即插即用的测试时验证器，通过双头架构融合候选轨迹与多视图视觉特征，预测安全置信度和几何修正向量，在不增加训练成本下提升规划模型性能。

VOCA: Visual Odometry with Codec Awareness

VOCA: 具有编解码感知的视觉里程计

Nouri Alexander Hilscher, Mateo de Mayo, Dominik Muhle, Christoph Otten genannt Hermes, Daniel Cremers

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出VOCA方法，利用视频编解码信息改进压缩流上的立体视觉里程计跟踪性能，在因果VO上达到最先进的相对轨迹误差和效率。

Comments Accepted to ECCV 2026

Distributed Multi Robot Lunar Cargo Transportation via Phase Decomposed Reinforcement Learning

基于相位分解强化学习的分布式多机器人月球货物运输

Ashutosh Mishra, Elian Neppel, Shreya Santra, Antoine Jonquières, Muhammad Athallah Naufal, Kentaro Uno, Kazuya Yoshida

机构 * Tohoku University（东北大学） ； École Centrale de Lille（里尔中央理工学院） ； Institut Teknologi Bandung（万隆理工学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 提出相位分解强化学习框架，将月球货物运输分解为提升、运输和放置三个阶段，分别优化联合状态策略，实现分布式机器人协同运输，仿真和硬件实验验证了可靠性。

Comments 8 pages, 9 Figures, Accepted at IROS2026