Beihang University（北京航空航天大学）

Slope-Guided Mamba and Angular-Refined Transformer for Light Field Super-Resolution

斜率引导的Mamba和角度精炼的Transformer用于光场超分辨率

Li Jin, Jian Huang, Junde Lu, Shuai Wang, Hao Sheng, Jie Wu

机构 * Hangzhou International Innovation Institute of Beihang University（北京航空航天大学杭州国际创新研究院） 纠错

AI总结 提出SMART混合网络，通过斜率引导的Mamba和角度精炼的Transformer，解决光场超分辨率中空间-角度解耦和扫描-几何失配问题，在五个基准上取得最优性能。

Comments 10 pages, 4 figures, 4 tables. Accepted by IEEE ICME 2026. Hangzhou International Innovation Institute, Beihang University, Hangzhou, China Corresponding author: Jie Wu (jiewu@buaa.edu.cn) Emails: {lijin01, hj, ljd2406107, shuaiwang, shenghao, jiewu}@buaa.edu.cn

DroneFINE: Domain-Aware Parameter-Efficient Fine-Tuning of Vision-Language Detectors for Drone Images

DroneFINE: 面向无人机图像的视觉-语言检测器的域感知参数高效微调

Ke Wu, Yanan Zhang, Yingjie Gao, Wenhao Li, Chenyu Zhou, XinZhu Ma, Jiaxin Chen, Di Huang

机构 * National College for Excellent Engineers, Beihang University, Beijing, China（北京航空航天大学优秀工程师学院） ； School of Computer Science and Engineering, Beihang University, Beijing, China（北京航空航天大学计算机科学与工程学院） ； School of Computer Science and Information Engineering, Hefei University of Technology, Hefei, China（合肥工业大学计算机科学与信息工程学院） ； State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and Systems, Beihang University, Beijing, China（虚拟现实技术与系统国家重点实验室） ； Innovation Center for Intelligent System Cognition and Decision-Making, Beijing, China（智能系统认知与决策创新中心） ； Information Science Academy of China Electronics Technology Group Corporation, Beijing, China（中国电子科技集团有限公司信息科学研究院） 纠错

AI总结 针对无人机图像与视觉语言模型预训练数据之间的域差异，提出包含HyperAdapter和SemanticGate的域感知参数高效微调方法，在减少可训练参数的同时达到与全微调相当的性能。

Comments Accepted by ECCV2026

A Task-State Representation for Long-Horizon Mobile GUI Agents

面向长时程移动GUI代理的任务状态表示

Yujie Zheng, Zikang Liu, Xin Zhao, Ji-Rong Wen

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学高瓴人工智能学院） ； School of Software, Beihang University（北京航空航天大学软件学院） 纠错

AI总结 提出任务状态表示（TSR）框架，通过解耦任务状态与屏幕观察，解决长时程移动GUI代理的上下文负担问题，在复杂跨应用任务中成功率提升最高12个百分点。

Comments Preprint. 9 pages, 3 figures

Beyond Triplet Plausibility: Relation Set Completion in Knowledge Graphs

超越三元组合理性：知识图谱中的关系集补全

Zihao Zheng, Borui Cai, Yao Zhao, Xin Han, Mengqi Ji

机构 * School of Information Technology, Deakin University（迪肯大学信息技术学院） ； Hangzhou International Innovation Institute, Beihang University（北京航空航天大学杭州国际创新研究院） ； School of Information Technology, Victoria University（维多利亚大学信息技术学院） 纠错

AI总结 提出关系集补全任务，通过关系集嵌入模型RelSetE建模实体与关系的兼容性模式，以推断缺失关系，实验证明其有效性。

Comments After the submission we found that there are some erorrs in the experiments. Therefore, we apply for withdraw of this manuscript

Building a Scalable, Reproducible, Evaluatable, and Closed-Loop Simulation Environment Foundation for Embodied Intelligence

构建可扩展、可复现、可评估、闭环的具身智能仿真环境基础：面向具身智能训练、评估和数据收集的云原生仿真基础设施

Junwu Xiong, Yongjian Guo, Mingxi Luo, Ning Qiao, Lei Kang, Song Wang, Yince Gao, Chenfeng Gu, Zhen Sun, Haoran Li, Wei Lu, Yucheng Guo, Shuai Di, Xiaodong Bai, Haoran Sun, Jing Long, Jiaxuan Gao, Hui Zhang, Peng Hao, Lu Lu

机构 * AI Infra Team at JDT（京东科技AI基础设施团队） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

AI总结 提出一种云原生仿真基础设施框架，通过弹性资源调度、容器化仿真等技术，实现大规模、标准化、可复现的具身智能训练、评估与数据收集。

Knowdit: Agentic Smart Contract Vulnerability Detection with Auditing Knowledge Summarization

Knowdit: 基于审计知识摘要的智能合约漏洞检测框架

Ziqiao Kong, Wanxu Xia, Chong Wang, Yue Xue, Yi Lu, Pan Li, Shaohua Li, Zong Cao, Yang Liu

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； National Superior College for Engineers, Beihang University（北京航空航天大学高等工程学院） ； Bitslab ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 Knowdit利用审计知识摘要和多智能体框架，通过迭代循环检测智能合约漏洞，有效识别高和中严重性漏洞，优于现有基线方法。

Comments Revised with GPT-5.4