The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）

DeepFeature: LLM-Empowered Context-aware Feature Generation for Wearable Biosignals

DeepFeature: 基于迭代上下文感知的可穿戴生物信号特征生成

Kaiwei Liu, Yuting He, Bufang Yang, Mu Yuan, Chun Man Victor Wong, Ho Pong Andrew Sze, Zhenyu Yan, Hongkai Chen

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The Education University of Hong Kong（香港教育大学） ； Hong Kong Applied Science and Technology Research Institute（香港应用科学和技术研究院） 纠错

AI总结 DeepFeature是一种基于大语言模型的上下文感知特征生成框架，通过多源特征生成机制和迭代特征细化过程，提升可穿戴生物信号的特征提取效果。

Geometry-Guided Representations for Coherent Lane and Traffic Topology Reasoning in Driving Scenes

用于驾驶场景中连贯车道和交通拓扑推理的几何引导表示

Yueru Luo, Changqing Zhou, Yiming Yang, Erlong Li, Chao Zheng, Shuguang Cui, Zhen Li

机构 * FNii ； SSE, CUHK-Shenzhen ； HKUST-Guangzhou（HKUST-广州） ； Tencent Map T-Lab（腾讯地图T实验室） 纠错

AI总结 研究自动驾驶中道路拓扑推理问题，提出CoPo统一框架，通过整合感知层、推理层和监督层的几何引导关系建模，实现感知与推理的端到端联合优化，实验证明该方法在多个指标上优于现有方法。

Comments KDD2026

Hiding Faces in Plain Sight: Defending DeepFakes by Disrupting Face Detection

在众目睽睽下隐藏面孔：通过干扰面部检测来防御深度伪造

Delong Zhu, Yuezun Li, Baoyuan Wu, Jiaran Zhou, Zhibo Wang, Siwei Lyu

机构 * School of Computer Science and Technology, Ocean University of China（海洋大学计算机科学与技术学院） ； School of Data Science, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）数据科学学院） ； School of Cyber Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学网络科学与技术学院） ； University at Buffalo, SUNY（纽约州立大学布法罗分校） 纠错

AI总结 研究针对面部交换深度伪造问题，提出通过干扰面部检测器来防御深度伪造的框架，核心方法是FacePoison及扩展策略VideoFacePoison，经实验验证该方法能有效阻碍深度伪造生成，降低计算开销。

Comments TDSC 2025