自动驾驶

Coordination-Resolved Surrogate Models for Thermodynamic Stability, Band Gaps, and Magnetic Moments of Spinel Oxides, Sulfides, and Selenides

用于尖晶石氧化物、硫化物和硒化物的热力学稳定性、带隙和磁矩的配位解析替代模型

Keltoum Khallouq, Ayoub El Maazouzi, Rachid Masrour

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(abstract)

AI总结 研究尖晶石化合物相关性质，通过从材料项目挑选条目训练树集成替代模型预测多种性质，经多次分组留出法测试，冠军模型在形成能等方面有一定误差水平，带隙回归有负面结果，还通过SHAP归因等分析了模型与性质的联系。

A nonstandard statistics for strongly correlated systems: Two simple examples

强关联系统的一种非标准统计：两个简单例子

Józef Spałek, Piotr Kuterba, Mateusz Wójcik, Danuta Goc-Jagło, Maciej Fidrysiak, Leszek Spałek, Włodzimierz Wójcik

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(abstract)

AI总结 探讨强关联费米子统计的两种情况，即非费米液体和统计自旋液体，计算其系统熵与统计分布函数，分析特定填充和温度下情况，特别关注半填充能带时与正常费米液体的差异。

Journal ref Acta Phys. Pol. B 57, 5-A16 (2026)

The Statistical physics of unsaturated soil water: kinetic theory and non commutative pore water dynamics

非饱和土壤水的统计物理学：动力学理论与非对易孔隙水动力学

Riccardo Rigon

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(abstract)

AI总结 该研究构建非饱和土壤水统计力学理论，通过多尺度方法得出孔隙占有率连续场方程，引入孔隙分辨达姆科勒数统一现象学，简化得到理查兹方程等，揭示滞后和优先流特性，输入基于孔隙网络几何属性，无需宏观数据校准。

Comments Main paper plus supplemental material

GPU-Accelerated Matrix-Based Hough Transform for Online Track Reconstruction in the STCF MDC

用于STCF MDC中在线径迹重建的GPU加速基于矩阵的霍夫变换

Liang Peng, Baolin Zhang, Zhaoli Guo, Jiarui Zhao, Yizhen Ma, Aonan Zhu, Huilin Li, Zhujun Fang

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(abstract)

AI总结 针对STCF MDC实时径迹重建挑战，开发GPU加速基于矩阵的霍夫变换方法，通过算法-架构协同设计，改进数据表示与计算流程，提升重建吞吐量。

Orbital-Selective Mott and Antiferromagnetic Phases in Diagonally Compressed Kagome Lattice

对角压缩的 Kagome 晶格中的轨道选择性 Mott 相和反铁磁相

Jiewei Ding, Ho-Kin Tang, Wing Chi Yu

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(abstract)

AI总结 通过对对角压缩Kagome晶格上的半填充Hubbard模型进行量子蒙特卡洛模拟，研究晶格角和相互作用对系统各子晶格性质的影响，发现几何压缩诱导子晶格分化，得到轨道选择性Mott相和丰富相图。

Comments 16 pages, 14 figures

Differentiable inverse design of short-range order in high-entropy alloys: from target sro to target property

高熵合金中短程有序的可微逆设计：从目标SRO到目标性能

Tiancheng Ding, Conrard Giresse Tetsassi Feugmo

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(abstract)

AI总结 提出基于梯度下降的可微逆设计方法，将原子占据视为连续变量，结合物理修正项和神经网络，实现从目标短程有序到目标力学性能的端到端优化，在4000原子系统中速度提升6倍、精度提升8倍。

Residual GPU Cache State on Apple M4 Pro

Apple M4 Pro 上的残留 GPU 缓存状态

Faruk Alpay, Baris Basaran

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(abstract)

AI总结 本文通过测量 Apple M4 Pro 上 GPU 命令完成后的缓存状态，发现大 GPU 足迹会导致后续 CPU 访问变慢，但第二次访问可消除大部分开销，表明存在残留共享缓存置换而非 DRAM 争用。

Comments 16 pages, 10 figures, 2 tables; ancillary artifacts included

Mode Collapse in Nested Sampling

嵌套采样中的模式坍缩

Johannes Buchner

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(abstract)

AI总结 本文通过遗传学中的中性Moran过程，将嵌套采样中模式意外丢失建模为活点占用的对称随机游走，并给出了避免模式消亡的最小活点数规则。

Comments submitted to Statistics & Computing

Limits of Trap-assisted Photomultiplication Gain

陷阱辅助光电倍增增益的极限

Ardalan Armin

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(abstract)

AI总结 本文通过最小分析框架研究陷阱辅助电流注入光电二极管的增益，发现增益本质自限，且增益引入非负波动惩罚，局部探测率存在有限最优值，无法超越本征热力学极限。

Planar Lagrangian transport and scalar-gradient organization in a turbulent reacting shear layer

湍流反应剪切层中的平面拉格朗日输运与标量梯度组织

Sriram P. Kalathoor, Joseph C. Oefelein

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(abstract)

AI总结 通过三维直接数值模拟的时均中平面数据，结合有限时间李雅普诺夫指数场、柯西-格林变形测度及双曲测地线拉格朗日相干结构提取，分析了超音速反应氢气-空气混合层中的平面拉格朗日输运与标量梯度组织，揭示了有限时间拉伸对反应剪切层结构的组织作用。

Comments 20 pages, 23 figures, 19 tables, to be submitted to Chaos

Non-Hermitian Skin Effect Enhances Pairing Correlations in Moiré Hubbard Systems

非厄米趋肤效应增强莫尔哈伯德系统中的配对关联

Yang Zhou, Jianwen Chen, Ruipeng Wei

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(abstract)

AI总结 本文发现非厄米趋肤效应通过通道选择性机制增强莫尔哈伯德系统中的配对关联，在非互易强度γ∈[0.5,1.2]t的“黄金窗口”内，边界态密度增大，局域配对倾向增强，双占据数非单调变化，配对磁化率在3×3团簇上提升98%。

Repair Entropy in Dynamic Geometric Nearest-Neighbour Structures

动态几何最近邻结构中的修复熵

Faruk Alpay, Bugra Kilictas

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(abstract)

AI总结 针对小运动下的精确最近邻维护问题，提出基于修复前沿熵的自适应策略，在O(|F_t| log N)时间内修复失效证书，并验证了2400种运动场景下的有效性。

Comments 10 pages, 2 figures, 2 tables; code and dataset provided as ancillary files

Equilibrium cluster statistics of cooperative and anticooperative binding on finite one-dimensional rings

有限一维环上协同和反协同结合的平衡簇统计

Thomas Alfonsi, Jérôme Dorignac, John Palmeri, Nils-Ole Walliser

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(abstract)

AI总结 研究有限一维环上晶格气体模型的平衡簇统计，通过精确推导平均占据数、畴壁数和簇数等表达式，揭示了协同和反协同相互作用下的空间组织变化及有限尺寸和奇偶效应。

Comments 19 pages, 11 figures

A parametric family of primes $p=km(m+1)+\varepsilon +2kq$: heuristic laws, conditional theorems, and unconditional primality certificates

素数 p = km(m+1) + e + 2kq 的参数族：启发式定律、条件定理和无条件素性证书

Hassane Bakkaoui

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(abstract)

AI总结 研究素数 p = km(m+1) + e + 2kq 的参数族，给出无条件素性证书（如构造29998位素数）、条件结果（GRH下|q_min|的界）和启发式定律，并证明zeta回归信号是伪影。

Comments 16 pages, 6 figures. Ancillary files: Python reproducibility scripts regenerating the tables and figures (deterministic quantities reproduced exactly; statistical ones converge to the published values). All assertions are tagged rigorous, conditional, or heuristic

Connecting entanglement growth with local integrals of motion in the disordered Fermi-Hubbard model

无序费米-哈伯德模型中纠缠增长与局部运动积分的联系

Ahad Nokhostin Helm, Brandon Leipner-Johns, Rachel Wortis

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(abstract)

AI总结 研究无序费米-哈伯德模型中电荷和自旋自由度对纠缠增长的贡献，通过优化局部守恒量展开哈密顿量，发现电荷-自旋耦合显著弱于同类耦合，且仅在无序强度不同时显现。

Comments 9 pages, 11 figures

Steady-State Approximation Error of Heterogeneous Mean-Field Models

异质平均场模型的稳态近似误差

Lei Ying

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(abstract)

AI总结 研究异质平均场模型中M个智能体系统的占据测度与退火平均场平衡之间的稳态均方误差，建立了O(1/M)的界，揭示了异质系统需要初始条件扰动的均匀鲁棒性。

Comments Corrected a few minor typos and added a link to ref [6]

Weakly interacting Bose gases in the canonical ensemble

正则系综中的弱相互作用玻色气体

Jonata S. Soares, Axel Pelster, Arnaldo Gammal

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(abstract)

AI总结 基于无相互作用玻色气体的正则描述，研究弱两体相互作用对热力学和统计性质的微扰修正，得到正则配分函数的递归公式，并应用于盒陷阱中接触相互作用的稀薄玻色气体。

The Kondo effect in ferromagnetic quantum critical CeRh$_6$Ge$_4$

铁磁量子临界CeRh$_6$Ge$_4$中的近藤效应

Martin Sundermann, Joe D. Thompson, Eric D. Bauer, Chun Fu Chang, Sheng-Huai Chen, Chang-Yang Kuo, Liu Hao Tjeng, Getrud Zwicknagl, Andrea Severing

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(abstract)

AI总结 利用光电子和X射线吸收谱研究CeRh$_6$Ge$_4$中4f电子与导带的杂化，发现近藤效应混合晶场态形成多轨道基态，为理解压力诱导量子临界点提供关键信息。

Comments 9 pages, 7 Figures, accepted in Phys. Rev. B

Journal ref Phys. Rev. B 113, 245149 (2026)

On the Duke--Erdős--Rödl Problem at the One-Third Threshold

关于三分之一阈值处的Duke–Erdős–Rödl问题

Eric Li

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(abstract)

AI总结 本文在边密度ρ≥n^{-1/3}时，证明了图G包含大小为Ω(ρ^3n^2)的H_6子图（任意两边共长≤6的环）和大小为Ω(ρ^2n^2)的H_8子图（任意两边共长≤8的环），并澄清了相关条件差异。

Comments 20 pages

LIDAR-AD: A Decoder-Free Latent-Interaction Dreamer with Action-Residual Chains for Autonomous Driving

LIDAR-AD：一种用于自动驾驶的无解码器潜在交互梦想家与动作残差链

Yongzhi Liu, Yang Xiao, Zhong Cao, Zeng Kang, Sunan Zhang, Zhaozhi Dong, Guojun Yu, Weichao Zhuang

机构 * School of Mechanical Engineering, Southeast University（东南大学机械工程学院） ； Department of Civil and Environmental Engineering, University of Michigan（密歇根大学土木与环境工程系） ； Xheart Technology Co., Ltd.（芯驰科技有限公司） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(title,title_cn)；autonomous driving(title,abstract)

AI总结 研究针对自动驾驶中多源观测冗余问题，提出LIDAR-AD，用减少冗余的潜在对齐取代观测重建，将车辆控制建模为残差动作更新，经实验验证其在模拟场景和现实布局下性能优异，能提升风险感知等能力。

HilDA: Hierarchical Distillation with Diffusion for Advancing Self-Supervised LiDAR Pre-training

HilDA：利用扩散的分层蒸馏推进自监督LiDAR预训练

Maciej Wozniak, Jesper Ericsson, Hariprasath Govindarajan, Truls Nyberg, Thomas Gustafsson, Patric Jensfelt, Olov Andersson

机构 * KTH Royal Institute of Technology（瑞典皇家理工学院） ； Linköping University（林雪平大学） ； TRATON AB（TRATON公司） ； Qualcomm Auto Ltd Sweden Filial（高通汽车有限公司瑞典分公司） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(title,title_cn)；autonomous driving(abstract)；occupancy(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV、cs.AI

AI总结 提出HilDA框架，通过分层蒸馏（多层蒸馏和全局上下文蒸馏）结合时间占用扩散目标，自监督预训练LiDAR骨干网络，在3D检测、场景流和语义占用预测任务上达到最先进水平。

Comments Accepted to ECCV 2026. Maciej and Jesper contributed equally

Comprehensive Robustness Analysis of LiDAR-based 3D Object Detection in Autonomous Driving

自动驾驶中基于LiDAR的3D物体检测的全面鲁棒性分析

Adwait Chandorkar, Kai Krink, Yerdana Maulenbay, Hasan Tercan, Tobias Meisen

机构 * Institute for TMDT, University of Wuppertal, Germany（TMDT研究所，乌尔姆大学，德国） ； IKB Faculty of Science, University of British Columbia, Canada（科学学院，不列颠哥伦比亚大学，加拿大） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(title,title_cn)；autonomous driving(title)；分类 cs.CV

AI总结 针对LiDAR-only 3D物体检测模型对抗鲁棒性研究不足的问题，提出一个综合评估框架，通过结构因子（点云密度、定位）和预测因子（误分类、定位误差、自车距离）分析，发现高容量体素检测器比支柱检测器更易受结构化坐标扰动，非锚点检测器鲁棒性差。

Comments Accepted at ECCV 2026 main

CalibBEV: LiDAR-Camera Calibration via BEV Alignment

CalibBEV：基于鸟瞰图对齐的激光雷达-相机标定方法

Filippo D'Addeo, Lorenzo Cipelli, Adriano Cardace, Emanuele Ghelfi, Andrea Zinelli, Massimo Bertozzi

机构 * University of Bologna（博洛尼亚大学） ； University of Parma（帕尔马大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； VisLab srl（VisLab有限公司） ； Ambarella Inc.（安霸公司） 纠错

专题命中 激光雷达 ：BEV(title,summary_cn)；LiDAR(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 CalibBEV是一种激光雷达-相机标定方法，通过两步BEV对齐结合CLIP对比损失实现跨模态统一，在KITTI、nuScenes基准上大幅降低了标定误差，达到最优性能。

Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision. 2026. p. 4345-4354

C-ARC: Continuous-Adaptive Range Clustering for Non-Repetitive LiDAR Sensors

C-ARC: 面向非重复式LiDAR传感器的连续自适应范围聚类

Nick B. Schroeder, Jonathan Lichtenfeld, Oskar von Stryk

机构 * Technical University of Darmstadt（德累斯顿技术大学） ； Simulation, Systems Optimization and Robotics Group（仿真、系统优化与机器人组） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(title,title_cn)；occupancy(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出C-ARC框架，通过滑动窗口上的持久双图结构解耦高频点插入与按需聚类检索，并利用指数控制环自适应校准网格分辨率，实现非重复式LiDAR点云的实时聚类。

Comments Submitted to IEEE Robotics and Automation Letters. This work has been submitted to the IEEE for possible publication. 8 pages, 7 figures

FLORA: A deep learning approach to predict forest attributes from heterogeneous LiDAR data

FLORA: 一种从异构LiDAR数据预测森林属性的深度学习方法

Emilie Vautier, Clément Mallet, Cédric Vega

机构 * Univ Gustave Eiffel, Géodata Paris, IGN, LASTIG（古斯塔夫·埃菲尔大学，巴黎地理数据，IGN，LASTIG） ； Univ Gustave Eiffel, Géodata Paris, IGN, LIF（古斯塔夫·埃菲尔大学，巴黎地理数据，IGN，LIF） ； Université de Lorraine, Géodata Paris, IGN, LIF（洛林大学，巴黎地理数据，IGN，LIF） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(title,title_cn)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 提出FLORA框架，利用八叉树骨干网络与生态时空辅助变量，从异构LiDAR点云预测六种森林属性，在法国32,052个样地验证，主导高rRMSE约12.3%。

Self-Supervised Tree-level Biomass Estimation in Urban Environments From Airborne LiDAR and Optical Observations

基于机载LiDAR和光学观测的城市环境中自监督树木级生物量估算

Jose Bermudez, Zilong Zhong, Dominic Cyr, Camile Sothe, Alemu Gonsamo

机构 * McMaster University（麦克马斯特大学） ； Environment and Climate Change Canada（加拿大环境与气候变化部） ； Planet Labs PBC（行星实验室公司） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(title,title_cn)；分类 cs.CV、eess.IV

AI总结 提出一种自监督框架，利用机载LiDAR和光学数据估算城市树木冠层生物量，通过双流交叉注意力网络和分水岭分割实现冠层检测，在加拿大安大略省810 km²区域验证，R²达0.57-0.61。

Iterate or Widen? When Test-Time Refinement Helps LiDAR Scene Completion: A Controlled Study of Evidence Geometry, Training Coverage, and Compute

迭代还是拓宽？测试时优化对LiDAR场景补全的帮助：证据几何、训练覆盖率与计算资源的对照研究

Shijie Hao, Weining Zhang

机构 * Phillips Exeter Academy（菲利普斯埃克塞特学院） ； Cheung Kong Graduate School of Business（长江商学院） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(title,title_cn)；分类 cs.CV

AI总结 本文通过对照实验，在LiDAR语义场景补全中发现，迭代优化仅能在连贯缺口场景下提升性能，广泛稀疏化需靠训练覆盖率，且无法修复加性杂波，明确了测试时优化的适用边界。

Comments 24 pages, 11 figures, 3 tables

WinTA-GIL: Windowed Trajectory Alignment for GNSS-IMU-LiDAR Heading Refinement in Intermittent Signal Environments

WinTA-GIL：间歇信号环境下用于GNSS-IMU-LiDAR航向精化的窗口轨迹对齐

Kaixin Feng, Zhichao Wen, Zhaohong Liao, Xin Xia, You Li

机构 * State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing (LIESMARS), Wuhan University（武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室） ； School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan University（武汉大学遥感信息工程学院） ； College of Engineering and Computer Science, University of Michigan-Dearborn（美国密歇根大学迪尔伯恩分校工程与计算机科学学院） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(title,title_cn)；分类 cs.RO

AI总结 针对多源融合定位系统中航向估计难题，提出WinTA-GIL框架，通过基于时间窗口的优化策略融合GNSS、IMU和LiDAR信息，将航向估计转化为轨迹一致性优化问题，实验证明其性能优越。

Comments Accepted to IROS 2026.8 pages,10 figures

No Adaptation Without Observation: Observability-Constrained Test-Time Prompt Tuning for LiDAR Semantic Segmentation

无观测则无适应：面向LiDAR语义分割的观测约束测试时提示调整

Linlian Jiang, Wentao Ju, Sadman Rakib Pinon, Jianwei Xian, Zhixiang Chi, Xinxin Zuo, Yang Wang

机构 * Concordia University（康考迪亚大学） ； Mila – Quebec AI Institute（米拉-魁北克人工智能研究所） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(title,title_cn)；分类 cs.CV

AI总结 针对LiDAR语义分割在部署中性能下降的问题，提出一种几何约束的测试时提示调整框架，通过估计感知可靠性并加权空间监督，仅调整轻量提示适配器，实现稳定适应。

Comments IROS 2026

LXD-SLAM: LiDAR+X Dense SLAM with $\sum_{i=0}^{5}C_5^i$ Configurable Sensor Combinations

LXD-SLAM：基于LiDAR+X的密集SLAM，支持∑_{i=0}^{5}C_5^i种可配置传感器组合

Zhong Wang, Lin Zhang, Linfei Li, Ying Shen, Shaoming Zhang, Pengcheng Shi, Shengjie Zhao

机构 * Tongji University（同济大学） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(title,title_cn)；分类 cs.RO

AI总结 提出LXD-SLAM，一种以3D LiDAR为中心的多传感器融合框架，支持32种传感器组合，通过统一的迭代误差状态卡尔曼滤波和混合位姿图实现高保真、全局一致的密集建图。