University of Cambridge（剑桥大学）

Variational Consensus Monte Carlo for Bayesian Mixture

变分共识蒙特卡洛用于贝叶斯混合模型

Julie Fendler, Francesca L. Crowe, Tom Marshall, Sylvia Richardson, Paul D. W. Kirk

机构 * MRC Biostatistics Unit, University of Cambridge（剑桥大学生物统计学单位） ； Institute of Applied Health Research, University of Birmingham（伯明翰大学应用健康研究学院） 纠错

AI总结 提出变分共识蒙特卡洛方法扩展至过拟合贝叶斯混合模型，通过新颖的聚类匹配算法和聚合策略，在联邦学习设置下推断聚类数和所有参数，并在模拟和真实电子健康记录数据上验证了有效性。

NEXUS: Neural Energy Fields for Physically Consistent Contact-Rich 3D Object Dynamics

NEXUS: 用于物理一致的高接触3D物体动力学的神经能量场

Qizhen Ying, Guangming Wang, Yangchen Pan, Victor Adrian Prisacariu, Brian Sheil, Yixiong Jing

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

AI总结 提出神经能量场框架NEXUS，通过标量能量和耗散项建模保守与非保守动力学，提升高接触3D场景下的长时程轨迹精度并指导视频生成。

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