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ETH Zurich(苏黎世联邦理工学院)

2026-07-22 至 2026-07-22 共收录 6
2607.18747 2026-07-22 cs.CV 新提交

SkyEV: RGB-Event UAV detection and tracking dataset and baseline

SkyEV:RGB-事件无人机检测与跟踪数据集及基线

Jakub Mandula, Sebastian Heusinger, Julian Moosmann, Christian Vogt, Michele Magno

机构 * ETH Zurich(苏黎世联邦理工学院)

AI总结 针对无人机检测数据集存在的问题,引入开源数据集SkyEV,其含高度同步的未压缩RGB和基于事件的数据,能捕捉复杂现实条件。提供统一数据加载器,用多模态架构建立实验基线,证明该数据集对检测小尺度目标有效。

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2607.18589 2026-07-22 cs.LG cs.AI 新提交

Planning as Emergent Behavior in Reinforcement Learning with Relational Hidden States

关系隐藏状态强化学习中作为涌现行为的规划

Armin Sommer

机构 * ETH Zurich(苏黎世联邦理工学院)

AI总结 研究无模型强化学习中规划作为涌现行为的现象,发现神经架构的隐藏状态结构是决定因素,关系隐藏状态网络能获规划机制,恢复环境转移结构并改进策略,解释了涌现规划现象并引发相关问题。

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2607.18424 2026-07-22 cs.CY cs.CL 新提交

Enabling Multilingual Privacy Policy Audits: Large-Scale Analysis of Spanish Mobile Apps

实现多语言隐私政策审计:对西班牙移动应用的大规模分析

Marcos Moran, David Rodriguez, Luka Nenadic, Norman Sadeh, Jose M. Del Alamo

机构 * ETH Zurich(苏黎世联邦理工学院) Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学)

AI总结 研究多语言环境下隐私政策审计,利用大语言模型构建跨语言分类器,通过对西班牙谷歌应用商店应用的大规模审计,发现公共部门与商业应用语言使用差异及声明与实际做法的差异,揭示仅英语审计掩盖透明度差距的问题。

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2603.08926 2026-07-22 cs.RO 版本更新

Fly, Track, Land: Infrastructure-less Magnetic Localization for Heterogeneous UAV-UGV Teaming

飞行、跟踪、着陆:一种无基础设施的磁感应定位用于异构无人机-地面车辆协同

Valerio Brunacci, Davide Plozza, Alessio De Angelis, Michele Magno, Tommaso Polonelli

机构 * Department of Engineering, University of Perugia(工程系,佩鲁吉亚大学) Multi-Robot Systems Group, Faculty of Electrical Engineering, Czech Technical University in Prague(多机器人系统组,电气工程系,布拉格捷克技术大学) D-ITET Department, ETH Zürich(D-ITET部门,苏黎世联邦理工学院)

AI总结 该研究提出一种无基础设施的磁感应定位系统,使无人机在移动地面车辆上实现厘米级精度的自主悬停、跟踪和着陆。

Comments Revised version submitted to Robotics and Autonomous Systems (Elsevier). Supplementary video available

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2602.04843 2026-07-22 cs.AI 版本更新

Fluid Reasoning Representations

推理模型中的流体表示

Dmitrii Kharlapenko, Terry Jingchen Zhang, Arth Singh, Alessandro Stolfo, Arthur Conmy, Mrinmaya Sachan, Zhijing Jin

机构 * ETH Zurich(苏黎世联邦理工学院) University of Toronto(多伦多大学)

AI总结 研究揭示了推理模型通过上下文细化令牌表示提升抽象问题解决能力的机制,提出流体推理表示概念。

Comments EMNLP 2026

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2506.07673 2026-07-22 cs.LG 版本更新

How Benchmark Prediction from Fewer Data Misses the Mark

从较少数据进行基准预测如何失准

Guanhua Zhang, Florian E. Dorner, Moritz Hardt

机构 * Max Planck Institute for Intelligent Systems(马克斯·普朗克智能系统研究所) Tübingen AI Center(图宾根人工智能中心) ETH Zurich(苏黎世联邦理工学院)

AI总结 研究大语言模型基准预测方法,通过对11种方法在19个基准上评估,发现现有方法依赖模型相似性,新模型出现时效果不佳。提出受增强逆倾向加权启发的新方法,虽能改进但提升有限,揭示基准预测在评估前沿失效的问题。

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