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视觉与机器人

VLA / 视觉-语言-动作模型

视觉-语言-动作模型、机器人基础模型和语言条件机器人控制。

2026-04-09 至 2026-04-09 共收录 3 信号源:cs.RO, cs.CV, cs.AI, cs.LG

1. VLA模型 2 篇

2601.07154 2026-04-09 cs.CV 70%

Motion Focus Recognition in Fast-Moving Egocentric Video

眼动视频中运动聚焦识别

Si-En Hong, James Tribble, Alexander Lake, Hao Wang, Chaoyi Zhou, Ashish Bastola, Siyu Huang, Eisa Chaudhary, Brian Canada, Ismahan Arslan-Ari, Abolfazl Razi

机构 * Clemson University(克莱姆森大学) University of South Carolina Beaufort(南卡罗来纳大学博福特分校) University of South Carolina(南卡罗来纳大学)

专题命中 VLA模型 :vision-language-action(abstract);VLA(abstract);分类 cs.CV

AI总结 本文提出一种实时运动聚焦识别方法,通过相机姿态估计基础模型和系统级优化,实现对眼动视频中主体运动意图的估计,适用于边缘部署的运动分析。

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2604.07091 2026-04-09 hep-ex 50%

Measurement of Inclusive Charged-Current $\barν_μ$ Scattering on C, CH, Fe, and Pb at $\langle E_{\barν}\rangle \sim$ 6 GeV with MINERvA

测量碳、石墨、铁和铅上μ子中微子非弹性散射的总截面及其与石墨截面的比值,反μ子横向动量为p_T的函数,使用平均能量约为6 GeV的宽能区反μ子束

A. Klustová, S. Akhter, Z. Ahmad Dar, M. Sajjad Athar, G. Caceres, H. da Motta, J. Felix, P. K. Gaur, R. Gran, E. Granados, D. A. Harris, A. L. Hart, J. Kleykamp, M. Kordosky, D. Last, A. Lozano, S. Manly, W. A. Mann, K. S. McFarland, M. Mehmood, O. Moreno, J. G. Morfín, V. Paolone, G. N. Perdue, C. Pernas, M. A. Ramírez, N. Roy, D. Ruterbories, H. Schellman, C. J. Solano Salinas, D. S. Correia, A. Srivastava, V. S. Syrotenko, N. H. Vaughan, A. V. Waldron, M. O. Wascko, B. Yaeggy, L. Zazueta

专题命中 VLA模型 :action model(abstract)

AI总结 MINERvA首次测量了碳、石墨、铁和铅上μ子中微子总截面及其与石墨截面的比值,研究反μ子横向动量对截面的影响,发现不同核素的截面比值存在显著差异,表明核效应可能未被正确建模。

Comments 7 pages, 3 figures, 11 pages of supplemental material; ancillary files for cross sections, cross-section ratios, covariances, correlations, and fluxes (.tex, plain .root and MnvH1D .root)

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2. 部署与泛化 1 篇

2604.07071 2026-04-09 cs.HC cs.CR 71%

BioMoTouch: Touch-Based Behavioral Authentication via Biometric-Motion Interaction Modeling

BioMoTouch:基于生物-运动交互建模的触控行为认证

Zijian Ling, Jianbang Chen, Hongwei Li, Hongda Zhai, Man Zhou, Jun Feng, Zhengxiong Li, Qi Li, Qian Wang

专题命中 部署与泛化 :action model(title)

AI总结 BioMoTouch通过整合电容触控屏与惯性传感器信号,建立生物特征与行为动态的联合模型,实现高鲁棒性的触控认证,实验显示其在99.71%的平衡准确率和0.27%的误判率下表现优异。

Comments 13 pages

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