Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）

RL-Driven Sustainable Land-Use Allocation for the Lake Malawi Basin

基于强化学习的可持续土地利用分配：马拉维盆地

Ying Yao

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

AI总结 本文提出基于深度强化学习的框架，用于优化马拉维盆地的土地利用分配以最大化生态系统服务价值，通过空间奖励塑造引导生态友好的土地利用模式。

Comments 9 pages, 11 figures; added baseline comparison under "Result" section; revised limitation and discussion

Bayesian Optimization for Function-Valued Responses under Min-Max Criteria

基于最小-最大标准的函数响应贝叶斯优化

Pouya Ahadi, Reza Marzban, Ali Adibi, Kamran Paynabar

机构 * School of Industrial and Systems Engineering（工业与系统工程学院） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； School of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程学院） 纠错

AI总结 本文提出MM-FBO框架，通过函数主成分分析和高斯过程代理，直接最小化函数域的最大误差，理论保证离散化界限和一致性，实验验证在电磁散射和蒸汽渗透中优于现有方法。

Comments 25 pages, 6 figures

Can Humans Detect AI? Mining Textual Signals of AI-Assisted Writing Under Varying Scrutiny Conditions

人类能检测出AI吗？在不同审视条件下挖掘AI辅助写作的文本信号

Daniel Tabach

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

AI总结 研究探讨AI检测威胁如何影响人类写作方式及他人能否区分AI与人类写作，实验显示受警示组在文本评估中更常被判定为人类写作，但文本特征无差异。

Comments 25 pages, 12 figures

AI Safety Training Can be Clinically Harmful

AI安全训练可能造成临床伤害

Suhas BN, Andrew M. Sherrill, Rosa I. Arriaga, Chris W. Wiese, Saeed Abdullah

机构 * College of Information Sciences and Technology, Penn State University（宾夕法尼亚州立大学信息科学与技术学院） ； Department of Psychiatry and Behavioral Sciences, Emory University（埃默里大学精神病学与行为科学系） ； School of Interactive Computing, Georgia Tech（佐治亚理工学院交互计算学院） ； School of Psychology, Georgia Tech（佐治亚理工学院心理学学院） 纠错

AI总结 研究评估了四种生成模型在认知行为疗法场景中的表现，发现其在高严重性情况下治疗适当性显著下降，提出需通过多轴评估框架确保AI心理健康系统的安全性。

Comments 26 pages, 5 figures, 10 tables

Nonlinear Non-Gaussian Density Steering with Input and Noise Channel Mismatch: Sinkhorn with Memory for Solving the Control-affine Schrödinger Bridge Problem

非线性非高斯密度操控与输入和噪声通道不匹配：具有记忆的Sinkhorn方法用于求解控制-仿射Schrödinger桥问题

Georgiy A. Bondar, Asmaa Eldesoukey, Yongxin Chen, Abhishek Halder

机构 * Department of Applied Mathematics, University of California Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校应用数学系） ； Department of Aerospace Engineering, Iowa State University（爱荷华州立大学航空航天工程系） ； School of Aerospace Engineering, Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院航空航天工程学院） 纠错

AI总结 本文提出一种具有记忆的Sinkhorn递归方法，用于解决控制-仿射Schrödinger桥问题中的输入和噪声通道不匹配问题，通过非线性PDEs结构证明了算法的局部稳定性。

Physics-informed AI Accelerated Retention Analysis of Ferroelectric Vertical NAND: From Day-Scale TCAD to Second-Scale Surrogate Model

具有物理信息的AI加速铁电垂直NAND的保留分析：从日尺度TCAD到秒尺度代理模型

Gyujun Jeong, Sungwon Cho, Minji Shon, Namhoon Kim, Woohyun Hwang, Kwangyou Seo, Suhwan Lim, Wanki Kim, Daewon Ha, Prasanna Venkatesan, Kihang Youn, Ram Cherukuri, Yiyi Wang, Suman Datta, Asif Khan, Shimeng Yu

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Samsung Electronics Co., Ltd（三星电子） ； NVIDIA 纠错

AI总结 本文提出基于物理信息神经算子的AI代理模型，用于高效预测铁电垂直NAND的阈值电压偏移和保留行为，实现比传统TCAD工具快10000倍的计算速度，同时保持物理准确性。

Comments 4 pages, 6 figures, to be published in ICMC (International Compact Modeling Conference)