图像生成

How back reaction, hydrogen transport, and capillarity control the performance of hydrogen release from liquid organic carriers

如何背反应、氢气传输和毛细管力控制从液态有机载体释放氢气的性能

Tatiana Nizkaia, Thomas Solymosi, Paolo Malgaretti, Peter Wasserscheid, Jens Harting

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究揭示了氢气传输是多孔催化剂性能的主要限制因素，通过分析氢气以气泡或扩散形式逸出的不同动力学 regime，提出氢气过饱和度与毛细管力的条件。

Comments 15 pages, 14 figures

Balancing User Preferences by Social Networks: A Condition-Guided Social Recommendation Model for Mitigating Popularity Bias

通过社交网络平衡用户偏好：一种条件引导的社交推荐模型以缓解流行偏见

Xin He, Wenqi Fan, Ruobing Wang, Yili Wang, Ying Wang, Shirui Pan, Xin Wang

机构 * Jilin University（吉林大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Griffith University（格里菲斯大学） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出CGSoRec模型，通过去噪社交网络和调整用户偏好权重，缓解推荐中的流行偏见。模型包含条件引导的社交去噪和扩散推荐模块，在三个真实数据集上验证了有效性。

Comments Accepted by Neural Networks

GAN-based Domain Adaptation for Image-aware Layout Generation in Advertising Poster Design

基于GAN的领域适应用于广告海报设计中的图像感知布局生成

Chenchen Xu, Min Zhou, Tiezheng Ge, Weiwei Xu

机构 * Anhui Normal University（安徽师范大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Shenzhen Bay Laboratory（深圳湾实验室） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

专题命中 可控生成 ：inpainting(abstract)

AI总结 本文提出基于GAN的模型，利用图像生成广告海报布局，引入CGL数据集并设计PDA-GAN模型以提升图像感知布局生成效果。

Comments arXiv admin note: text overlap with arXiv:2303.14377

Learning-Guided Force-Feedback Model Predictive Control with Obstacle Avoidance for Robotic Deburring

具有障碍物避障的力反馈模型预测控制学习方法用于机器人去毛刺

Krzysztof Wojciechowski, Ege Gursoy, Arthur Haffemayer, Sebastien Kleff, Vincent Bonnet, Florent Lamiraux, Nicolas Mansard

机构 * LAAS-CNRS, Universite de Toulouse, CNRS, Toulouse, France（法国国家科学研究中心LAAS实验室，图卢兹大学，法国图卢兹） ； Inria, AUCTUS team, Talence, France（法国国家信息与自动化研究所AUCTUS团队，法国塔朗斯） ； Image and Pervasive Access Laboratory (IPAL), CNRS-UMI, 2955, Singapore（图像与普适接入实验室（IPAL），法国国家科学研究中心-国际联合实验室2955，新加坡） ； Artificial and Natural Intelligence Toulouse Institute, France（图卢兹人工智能与自然智能研究所，法国） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出结合力反馈MPC与扩散运动先验的框架，解决机器人去毛刺任务中力控制、碰撞避免和复杂运动的问题，通过实验验证其在工业场景下的可靠性与有效性。

Comments Accepted to ICRA 2026

Not All Latent Spaces Are Flat: Hyperbolic Concept Control

并非所有潜在空间都是平坦的：双曲概念控制

Maria Rosaria Briglia, Simone Facchiano, Paolo Cursi, Alessio Sampieri, Emanuele Rodolà, Guido Maria D'Amely di Melendugno, Luca Franco, Fabio Galasso, Iacopo Masi

专题命中 可控生成 ：text-to-image(abstract)

AI总结 本文提出双曲控制机制，利用双曲表示空间提升概念操控的表达力和稳定性，通过四个安全基准和四个T2I模型验证其有效性。

Receding-Horizon Control via Drifting Models

通过漂移模型实现滚动预测控制

Daniele Foffano, Alessio Russo, Alexandre Proutiere

机构 * KTH Royal Institute of Technology（瑞典皇家理工学院） ； Boston University（波士顿大学） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出Drifting MPC框架，结合漂移生成模型与未知动态下的滚动规划，从离线轨迹数据中学习最优轨迹分布，提升轨迹生成效率和性能。

Controllable protein design with particle-based Feynman-Kac steering

基于粒子的费曼-卡茨引导可控蛋白质设计

Erik Hartman, Jonas Wallin, Johan Malmström, Jimmy Olsson

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出利用费曼-卡茨框架引导RFdiffusion生成具有指定性质的蛋白质，通过设计引导势能提升预测界面能量并提高结合设计性。

Comments In version 2 we added an experiment on improving designability through steering towards lower delta G

Nonlocal-to-local convergence of the $p$-Biharmonic evolution equation with the Dirichlet boundary condition

Kehan Shi, Yi Ran

专题命中 可控生成 ：inpainting(abstract)

Numerical analysis for leaky-integrate-fire networks under Euler-Maruyama

漏积分-火网络在欧拉-马尔蒂尼法下的数值分析

Xu'an Dou, Frank Chen, Kevin K Lin, Zhuo-Cheng Xiao

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文研究了基于电流的漏积分-火网络在欧拉-马尔蒂尼法下的数值误差，通过分析阈值事件和网格诱导的突触计数不匹配，得出了有限时间内的强误差和弱误差界，并探讨了确定性和噪声递归扩展。

Comments 55 pages, 3 figures

Law of large numbers for stochastic multiscale spatial gene networks

随机多尺度空间基因网络的大数定律

Arnaud Debussche, Baptiste Huguet

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究随机多尺度空间基因网络的收敛性，通过离散Sobolev空间中的矩控制和乘积规则，证明系统收敛到由PDE和ODE组成的确定性系统，与混合 stirred 情况下的跳跃现象不同。

CLaD: Planning with Grounded Foresight via Cross-Modal Latent Dynamics

CLaD：通过跨模态潜在动力学实现具有基础前瞻性的规划

Andrew Jeong, Jaemin Kim, Sebin Lee, Sung-Eui Yoon

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 CLaD通过不对称跨注意力机制联合建模本体和语义状态演化，利用自监督目标和EMA编码器防止表征崩溃，实现高成功率的长序列动作生成。

Comments Project page: https://andrewwwj.github.io/clad

Heracles: Bridging Precise Tracking and Generative Synthesis for General Humanoid Control

Heracles：连接精确跟踪与生成合成以实现通用人形控制

Zelin Tao, Zeran Su, Peiran Liu, Jingkai Sun, Wenqiang Que, Jiahao Ma, Jialin Yu, Jiahang Cao, Pihai Sun, Hao Liang, Gang Han, Wen Zhao, Zhiyuan Xu, Jian Tang, Qiang Zhang, Yijie Guo

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 Heracles通过结合精确跟踪与生成合成，提升人形机器人在极端扰动下的鲁棒性，实现从刚性跟踪到开放生成的控制架构升级。

Comments 26 pages, 7 figures, 6 tables

Spectral-Aware Text-to-Time Series Generation with Billion-Scale Multimodal Meteorological Data

具有十亿级多模态气象数据的频谱感知文本到时间序列生成

Shijie Zhang

机构 * School of Computer Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, China（东北大学计算机科学与工程学院，沈阳，中国） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出MTransformer模型，通过频谱提示生成器实现文本到时间序列的精确语义控制，利用大规模气象数据提升生成质量与跨模态对齐精度。

Comments Accepted By IJCNN 2026 (WCCI)

UMI-Underwater: Learning Underwater Manipulation without Underwater Teleoperation

UMI-Underwater：无需水下遥控的学习水下操作

Hao Li, Long Yin Chung, Jack Goler, Ryan Zhang, Xiaochi Xie, Huy Ha, Shuran Song, Mark Cutkosky

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出UMI-Underwater系统，通过自监督数据收集管道自主获取水下抓取示范，并利用基于深度的 affordance 表示将陆地到水下领域差距桥接，提升水下抓取性能和鲁棒性。

Pathwise Convergence of a Modular Simulation Scheme for Hybrid SDEs with Memory

具有记忆的混合随机微分方程模拟能量方案的路径收敛性

Oscar Peralta

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出了一种具有记忆的混合随机微分方程(mH-SDEs)，扩展了传统混合随机微分方程模型，允许更丰富的依赖关系。开发了模块化-泊松算法，通过路径依赖均匀化生成离散跳跃，并利用现有SDE求解器进行欧几里得演化。理论贡献建立了路径收敛性并给出了显式速率，控制误差累积和过程解耦概率。

Controllable growth of centimeter-size 2D perovskite heterostructural single crystals for highly narrow dual-band photodetectors

可控制生长厘米级二维钙钛矿异质结构单晶用于高性能窄双波段光电探测器

Jun Wang, Junze Li, Shangui Lan, Chen Fang, Hongzhi Shen, Dehui Li

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本研究通过新方法合成出厘米级高纯度二维钙钛矿单晶，用于制备高性能窄双波段光电探测器，实现了可控的异质结构厚度和结深，展现出低暗电流和高开关电流比。

Journal ref ACS Nano 2019, 13, 5, 5473-5484

Analysis and numerical simulation of a spatio-temporal Ricker-type model for the control of Aedes aegypti mosquitoes with Sterile Insect Techniques

Aedes aegypti蚊虫SIT控制的时空Ricker型模型分析与数值模拟

Oscar Eduardo Escobar-Lasso, Stefan Frei, Reinhard Racke, Olga Vasilieva

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文研究了基于SIT的Aedes aegypti蚊虫生物控制的时空反应扩散模型，分析了性别结构模型的数学性质，并通过数值模拟验证了关键释放阈值对灭绝与持续的影响。

From Prompts to Packets: A View from the Network on ChatGPT, Copilot, and Gemini

从提示到数据包：从网络角度审视ChatGPT、Copilot和Gemini

Antonio Montieri, Alfredo Nascita, Antonio Pescapè

机构 * University of Napoli Federico II（那不勒斯费德里科二世大学） 纠错

专题命中 可控生成 ：image generation(abstract)

AI总结 本文通过分析ChatGPT、Copilot和Gemini的流量特性，揭示了生成式AI聊天机器人在网络中的独特行为，包括TLS和QUIC的使用及SNI对流量可见性的影响，为网络管理提供了新的视角。

Comments 15 pages, 8 figures, 2 tables, 4 research questions, accepted on Elsevier Computer Networks

An eigenvalue problem for a nonlocal quasilinear anisotropic equation in fractional Orlicz Sobolev spaces without the $Δ_2$--condition

一个非局部准线性各向异性方程在无Δ₂-条件的分数Orlicz Sobolev空间中的特征值问题

Julian Fernandez Bonder, Martin Guzman, Juan F. Spedaletti

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文研究了一类非局部非标准生长扩散问题的特征值问题，不假设Young函数的Δ₂条件，证明了特征对序列(uk,λk)趋向于(0,+∞)的存在性。

Comments 18 pages, submitted

Thermal Control of Size Distribution and Optical Properties in Gallium Nanoparticles

镓纳米颗粒尺寸分布与光学性质的热控制

S. Catalan-Gomez, M. Ibanez, J. Rico, V. Braza, D. F. Reyes, M. Villanueva-Blanco, E. Squiccimarro, J. M. Ulloa

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究通过调节基底温度控制镓纳米颗粒的成核、生长及均质化过程，发现300-350℃范围内可获得均匀分布的纳米颗粒，优化了等离子体质量因子，证实了氧化层形成对稳定均匀数组的重要性。

Comments Supporting Information is included within the document

Selective Classifier-free Guidance for Zero-shot Text-to-speech

选择性分类器无关引导用于零样本文本到语音

John Zheng, Farhad Maleki

机构 * University of Calgary, Department of Computer Science, Canada（卡尔加里大学计算机科学系） 纠错

专题命中 可控生成 ：image generation(abstract)

AI总结 本文研究了分类器无关引导在零样本文本到语音中的应用，发现传统方法在语音合成中效果不佳，通过分步应用选择性引导策略可提升说话人相似性并保持文本一致性。

Comments 5 pages, 7 figures, 1 table. Revision 1: removed ICASSP copyright notice

Exploring Pose-Guided Imitation Learning for Robotic Precise Insertion

探索基于姿态引导的模仿学习用于机器人精确插入

Han Sun, Sheng Liu, Yizhao Wang, Zhenning Zhou, Shuai Wang, Haibo Yang, Jingyuan Sun, Qixin Cao

机构 * School of Mechanical Engineering, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学机械工程学院） ； Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄大学） ； Shanghai Huawei Technologies Co., Ltd.（上海华为技术有限公司） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出基于姿态引导的模仿学习方法，通过紧凑的对象中心观测实现精确插入任务，提升数据效率和泛化能力。

Implicit Maximum Likelihood Estimation for Real-time Generative Model Predictive Control

隐式最大似然估计用于实时生成模型预测控制

Grayson Lee, Minh Bui, Shuzi Zhou, Yankai Li, Mo Chen, Ke Li

机构 * School of Computing Science, Simon Fraser University（计算科学系，西蒙弗雷泽大学） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出隐式最大似然估计（IMLE）作为生成模型的替代方法，实现快速推理和强模式覆盖，适用于实时MPC任务。

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

Existence, Sharp Boundary Asymptotics, and Stochastic Optimal Control for Semilinear Elliptic Equations with Gradient-Dependent Terms and Singular Weights: Theory, Economic Applications, and Numerical Simulations

存在性、边界渐进行为和随机最优控制对于具有梯度依赖项和奇异权重的半线性椭圆方程：理论、经济应用和数值模拟

Dragos-Patru Covei

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文研究了具有梯度依赖非线性和奇异权重的半线性椭圆方程的存在性、边界渐进行为及随机最优控制问题，结合分析方法、经济应用和数值模拟验证了理论结果。

Comments 46 pages

Optimal Bilinear control restricted to the three-dimensional chemo-repulsion model with potential production

最优双线性控制受限于三维化学排斥模型及其潜在生产

Francisco Guillen-Gonzalez, Exequiel Mallea-Zepeda, Maria A. Rodriguez-Bellido, Elder J. Villamizar-Roa

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文研究了带有潜在生产、逻辑反应和双线性控制的三维抛物型化学排斥模型，证明了在特定控制函数下全局弱解的存在性，并探讨了正则性条件对最优双线性控制问题的影响。

Mean-field control barrier functions for stochastic multi-agent systems

均场控制屏障函数用于随机多智能体系统

Cinzia Tomaselli, Gian Carlo Maffettone, Samy Wu Fung, Levon Nurbekyan, Mario di Bernardo

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出均场控制屏障函数，用于保障随机多智能体系统安全，通过稳定性分析和数值模拟验证了其有效性。

Stabilization of highly nonlinear hybrid stochastic differential delay equations by periodically intermittent feedback controls based on discrete-time observations with asynchronous switching

基于离散时间观测与异步切换的周期性间断反馈控制对高非线性混合随机微分延迟方程的稳定性研究

Guangqiang Lan, Fansai Meng

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文研究高非线性混合随机微分延迟方程的矩指数稳定性，设计基于离散时间观测与异步切换的周期性间断控制器，确定观测周期上界和控制宽度下界，证明控制系统的指数稳定性及收敛速度。

Comments 22 pages

Embodied Foundation Models at the Edge: A Survey of Deployment Constraints and Mitigation Strategies

边缘端具身基础模型：部署约束及缓解策略综述

Utkarsh Grover, Ravi Ranjan, Mingyang Mao, Trung Tien Dong, Satvik Praveen, Zhenqi Wu, J. Morris Chang, Tinoosh Mohsenin, Yi Sheng, Agoritsa Polyzou, Eiman Kanjo, Xiaomin Lin

机构 * University of South Florida（佛罗里达州立大学） ； Florida International University（佛罗里达国际大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Nottingham Trent University（诺丁汉特伦特大学） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文综述了在边缘端部署具身基础模型时面临的系统性约束及缓解策略，重点探讨了内存带宽、计算延迟和执行成本等关键因素对自动回归视觉-语言-动作策略和扩散控制器的影响，强调了内存、调度、通信和模型架构的协同设计的重要性。

Caging the Agents: A Zero Trust Security Architecture for Autonomous AI in Healthcare

将代理笼中：面向医疗AI自主系统的零信任安全架构

Saikat Maiti

机构 * VP of Trust, Commure（Commure 职务负责人） ； Founder & CEO, nFactor Technologies（nFactor Technologies 创始人及首席执行官） 纠错

专题命中 可控生成 ：image generation(abstract)

AI总结 本文提出零信任安全架构，用于医疗AI自主代理，通过多层防御机制解决代理在医疗环境中存在的关键安全漏洞，包括凭证泄露、执行能力滥用等，并开源相关配置和工具。

Comments Keywords: agentic AI security, autonomous agents, healthcare cybersecurity, zero trust, prompt injection, HIPAA, Kubernetes security, OpenClaw

Fanar 2.0: Arabic Generative AI Stack

Fanar 2.0：阿拉伯生成AI堆栈

FANAR TEAM, Ummar Abbas, Mohammad Shahmeer Ahmad, Minhaj Ahmad, Abdulaziz Al-Homaid, Anas Al-Nuaimi, Enes Altinisik, Ehsaneddin Asgari, Sanjay Chawla, Shammur Chowdhury, Fahim Dalvi, Kareem Darwish, Nadir Durrani, Mohamed Elfeky, Ahmed Elmagarmid, Mohamed Eltabakh, Asim Ersoy, Masoomali Fatehkia, Mohammed Qusay Hashim, Majd Hawasly, Mohamed Hefeeda, Mus'ab Husaini, Keivin Isufaj, Soon-Gyo Jung, Houssam Lachemat, Ji Kim Lucas, Abubakr Mohamed, Tasnim Mohiuddin, Basel Mousi, Hamdy Mubarak, Ahmad Musleh, Mourad Ouzzani, Amin Sadeghi, Husrev Taha Sencar, Mohammed Shinoy, Omar Sinan, Yifan Zhang

机构 * Qatar Computing Research Institute (QCRI)（卡塔尔计算研究 institute） ； Hamad Bin Khalifa University（哈马德·本·卡西姆大学） 纠错

专题命中 可控生成 ：image generation(abstract)

AI总结 Fanar 2.0在资源受限条件下实现卓越性能，通过数据质量优先、持续预训练和模型融合，提升阿拉伯语知识、语言、方言及英语能力，同时引入多项新功能。