Beihang University（北京航空航天大学）

RGB-Event HyperGraph Prompt for Kilometer Marker Recognition based on Pre-trained Foundation Models

基于预训练基础模型的RGB-Event超图提示用于基于预训练基础模型的公里标识别

Xiaoyu Xian, Shiao Wang, Xiao Wang, Daxin Tian, Yan Tian

机构 * School of Transportation Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学交通科学与工程学院） ； CRRC Academy Co., Ltd（CRRC研究院） 纠错

AI总结 本文提出基于预训练基础模型的RGB-Event超图提示方法，构建首个大规模RGB-Event数据集EvMetro5K，用于提升地铁公里标识别性能。

Comments Accepted by IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems (IEEE TCDS) 2026

Learning to Collaborate via Structures: Cluster-Guided Item Alignment for Federated Recommendation

通过结构学习协作：基于聚类的物品对齐用于联邦推荐

Yuchun Tu, Zhiwei Li, Bingli Sun, Yixuan Li, Xiao Song

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； University of Technology Sydney（悉尼科技大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） 纠错

AI总结 CGFedRec通过聚类引导的方法，利用全局结构约束实现联邦推荐中的物品对齐，提升通信效率并保持推荐准确性。

Comments 18 pages, 9 figures

DynamicGTR: Leveraging Graph Topology Representation Preferences to Boost VLM Capabilities on Graph QAs

DynamicGTR: 利用图拓扑表示偏好提升视觉语言模型在图问答中的能力

Yanbin Wei, Jiangyue Yan, Chun Kang, Yang Chen, Hua Liu, James Kwok, Yu Zhang

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港理工大学） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

AI总结 DynamicGTR通过动态选择最优图拓扑表示，提升视觉语言模型在图问答中的零样本性能及跨任务迁移能力。

Comments CVPR 2026

Rethinking Flexible Graph Similarity Computation: One-step Alignment with Global Guidance

重新思考灵活的图相似性计算：带有全局指导的一步对齐

Zhouyang Liu, Ning Liu, Yixin Chen, Jiezhong He, Shuai Ma, Dongsheng Li

机构 * College of Computer Science and Technology（计算机科学与技术学院） ； National University of Defense Technology（国防科技大学） ； Beihang University（北航） ； Information Support Force Engineering University（信息支援工程大学） 纠错

AI总结 本文提出GEN，通过整合成本感知的费用估算与全局指导的一步对齐，改进图编辑距离的计算，实现更高效的近似方法。

Comments Accepted by ICDE 2026