Beihang University（北京航空航天大学）

Poisson2Gaussian: Noise Gaussianization to Enhance Image Denoising

Poisson2Gaussian：噪声高斯化以增强图像去噪

Xirou Zhou, Zijing Xu, Yibo Qu, Qi Zhang, Xiaowan Hu, Xinyang Li

机构 * College of AI, Tsinghua University（清华大学人工智能学院） ； Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系） ； School of Electronic and Information Engineering, Beihang University（北京航空航天大学电子信息工程学院） 纠错

AI总结 提出Poisson2Gaussian (P2G)方法，通过概率密度匹配将复杂真实噪声转化为i.i.d.高斯噪声，并设计无偏去噪框架，无需干净数据或噪声参数，显著提升去噪性能。

FLFL: Federated Latent Factor Learning for Private Recovery of Spatio-Temporal Signals

FLFL: 面向时空信号隐私恢复的联邦潜在因子学习

Chengjun Yu, Di Wu, Yi He, Jia Chen

机构 * Southwest University（西南大学） ； College of William & Mary（威廉与玛丽学院） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

AI总结 针对无线传感器网络数据缺失和隐私保护问题，提出基于联邦学习的潜在因子模型FLFL，通过上传梯度而非原始数据并融入时空正则化，实现高精度隐私保护信号恢复。

Comments arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2504.15525

Policy-as-Data: Learning Generalizable HOI Diffusion Models from Simulated Physics

策略即数据：从模拟物理学中学习可泛化的人-物交互扩散模型

Shujia Li, Jianshu Hu, Haiyu Zhang, Yunpeng Jiang, Haoyuan Jin, Xinyuan Chen, Yaohui Wang, Yutong Ban

机构 * Global College, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学致远学院） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

AI总结 提出利用物理模拟器中的强化学习策略生成任务导向数据，结合粗到细重定向流程弥合表示差距，训练扩散模型实现可泛化的人-物交互生成，在未见物体和长时域生成上表现优异。

MammoExpert: Benchmarking Chain-of-Thought Reasoning in Mammography Diagnosis

MammoExpert：乳腺X线诊断中的思维链推理基准测试

Di Dai, Bo Liu, Youcheng Li, Haojun Yu, Zhouhang Bian, Quanlin Wu, Dong Wang, Sichen Meng, Hongye Xuan, Zijie Lan, Shenda Hong, Liwei Wang

机构 * State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, School of Intelligence Science and Technology, Peking University（北京大学智能科学与技术学院通用人工智能国家重点实验室） ； School of Computer Science and Engineer, Beijing University of Aeronautics and Astronautics（北京航空航天大学计算机科学与工程学院） ； Center for Data Science, Peking University（北京大学数据科学中心） ； Yizhun co. ltd（医准有限公司） ； International School, Beijing University of Post and Telecommunications（北京邮电大学国际学院） ； School of Public Health, University of Michigan, Ann Arbor（密歇根大学安娜堡分校公共卫生学院） ； Future Technology College, Xi'an Jiaotong University（西安交通大学未来技术学院） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 提出首个包含思维链推理标注的乳腺X线数据集MammoExpert，覆盖2379张图像和67种病理亚型，通过三阶段推理提升病灶分类准确率，在多个数据集上验证了有效性。

Comments KDD 2026

Video2Code: Generating Interactive Webpages from UI Videos via Action-Aware Revisit

Video2Code: 通过动作感知重访从UI视频生成交互式网页

Mingde Xu, Zhen Yang, Yan Wang, Yu Wang, Xijun Liu, Zijun Dou, Wenyi Hong, Xiaotao Gu, Bin Xu, Jie Tang

机构 * University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Zhipu AI（智谱AI） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

AI总结 提出Video2Code方法，通过动作感知重访UI视频中的关键区域，恢复可执行的状态转换，生成HTML/CSS/JavaScript代码，提升多步交互的代码功能正确性。

Comments 31 pages, 21 figures

UPLOTS: A Unified Pretrained Language Model for Constrained Time-series Generation

UPLOTS: 一种用于约束时间序列生成的统一预训练语言模型

Du Yin, Hao Xue, Jinliang Deng, Yang Yang, Shuang Ao, Arian Prabowo, Flora Salim

机构 * University of New South Wales（新南威尔士大学） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； BUAA（北京航空航天大学） 纠错

AI总结 提出UPLOTS，一种基于统一预训练语言模型和提示引导的框架，通过动态多数据集损失重加权和提示到模式映射，实现跨领域约束时间序列生成，在四个基准上验证了其泛化性和数据增强效果。

Executing as You Generate: Hiding Execution Latency in LLM Code Interpreters

边生成边执行：在LLM代码解释器中隐藏执行延迟

Zhensu Sun, Zhihao Lin, Zhi Chen, Chengran Yang, Mingyi Zhou, Li Li, David Lo

机构 * Singapore Management University Singapore（新加坡国立管理学院新加坡） ； Beihang University China（北航大学中国） 纠错

AI总结 提出并行执行范式，通过将生成、检测和执行三阶段流水线化，在代码生成过程中提前执行，显著降低端到端延迟。

Comments 10 pages

LightOcc: Lightweight Spatial Embedding for Efficient Vision-based 3D Occupancy Prediction

LightOcc: 用于高效基于视觉的3D占用预测的轻量级空间嵌入

Jinqing Zhang, Yanan Zhang, Wenrui Cai, Qingjie Liu, Yunhong Wang

机构 * State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and Systems（虚拟现实技术与系统国家重点实验室） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； School of Computer Science and Information Engineering（计算机科学与信息工程学院） ； Hefei University of Technology（合肥工业大学） ； Hangzhou Innovation Institute（杭州创新研究院） 纠错

AI总结 针对现有占用预测方法使用体素特征导致计算和内存开销大的问题，提出轻量级空间嵌入（Lightweight Spatial Embedding），通过单通道占用和空间到通道机制压缩高度信息，结合跨视图交互和边缘感知嵌入，在多个基准上实现最先进性能并显著提升效率。

Comments Accepted by International Journal of Computer Vision (IJCV), 2026