University of Cambridge（剑桥大学）

Sampling-Based Coordination-Informed Multi-Objective Multi-Robot Reinforcement Learning

基于采样的协调感知多目标多机器人强化学习

Antonio Marino, Esteban Restrepo, Soon-jo Chung, Paolo Robuffo Giordano, Claudio Pacchierotti

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； CNRS, Univ Rennes, Inria, IRISA（法国国家科学研究中心、雷恩大学、法国国家信息与自动化研究所、IRISA） ； California Institute of Technology（加州理工学院） 纠错

AI总结 提出CIMORL框架，通过分布式权重预测、特权专家训练和采样变体（CIMORL-TS/MPPI），在合作与对抗场景中实现Pareto最优解，超体积提升21.2%。

Comments 20 pages, 11 figures, 4 tables

Data-driven registration and modeling of brain deformation for image-guided neurosurgery

数据驱动的图像配准与变形建模在图像引导神经外科中的应用：系统综述

Tiago Assis, Colin P. Galvin, Joshua P. Castillo, Nazim Haouchine, Marta Kersten-Oertel, Zeyu Gao, Mireia Crispin-Ortuzar, Stephen J. Price, Thomas Santarius, Yangming Ou, Sarah Frisken, Nuno C. Garcia, Alexandra J. Golby, Reuben Dorent, Ines P. Machado

机构 * LASIGE, Faculty of Sciences, University of Lisbon（里斯本大学科学学院LASIGE） ； Department of Neurosurgery and Department of Radiology, Brigham and Women's Hospital, Harvard Medical School（哈佛医学院布里洛妇女医院神经外科与放射科） ； Gina Cody School of Engineering and Computer Science, Concordia University（康科迪亚大学工程与计算机科学学院） ； Cancer Research UK Cambridge Centre, University of Cambridge（剑桥大学癌症研究英国中心） ； Department of Oncology, University of Cambridge（剑桥大学肿瘤科） ； Department of Clinical Neurosciences, University of Cambridge（剑桥大学临床神经科学系） ； Computational Health Informatics Program (CHIP) and Department of Radiology, Boston Children's Hospital, Harvard Medical School（哈佛医学院波士顿儿童医院计算健康信息学计划与放射科） ； Sorbonne Université, Institut du Cerveau - Paris Brain Institute - ICM（索邦大学巴黎脑研究所-ICM） 纠错

AI总结 系统综述2020-2025年间基于学习的脑变形补偿方法，包括深度学习配准、变形场回归、多模态对齐、切除感知架构及混合模型，指出当前方法在鲁棒性、标准化基准、可解释性和临床部署方面的局限，并展望未来研究方向。

Comments 41 pages, 7 figures, 9 tables. Final postprint version available in Medical Image Analysis at this https URL (https://doi.org/10.1016/j.media.2026.104217)