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

Sparse POD Mode Selection and Manifold Dimensionality Reduction with Neural Networks

稀疏POD模态选择与神经网络流形降维

Tomoki Koike, Prakash Mohan, Marc T. Henry de Frahan, Elizabeth Qian, Julie Bessac

机构 * School of Aerospace Engineering, Georgia Institute of Technology（航空航天工程学院，佐治亚理工学院） ； Computational Science Center, National Laboratory of the Rockies（岩石高原国家实验室计算科学中心） 纠错

AI总结 提出SparseModesNet框架，通过LassoNet实现线性POD模态的稀疏选择与非线性神经网络解码，在平流主导和混沌流中降低重构误差51-78%。

The Geometry of Efficient Nonconvex Sampling

高效非凸采样的几何结构

Santosh S. Vempala, Andre Wibisono

机构 * Georgia Institute of Technology, College of Computing（佐治亚理工学院计算学院） ； Yale University, Department of Computer Science（耶鲁大学计算机科学系） 纠错

AI总结 提出一种在等周性和自然体积增长条件下从任意紧致体均匀采样的高效算法，统一了凸体和星形体的已知结果。

Comments Presented at the 39th Annual Conference on Learning Theory (COLT) 2026

Fine-grained Motion Retrieval via Joint-Angle Motion Images and Token-Patch Late Interaction

基于关节角度运动图像与令牌-补丁后期交互的细粒度运动检索

Yao Zhang, Zhuchenyang Liu, Yanlan He, Thomas Ploetz, Yu Xiao

机构 * Aalto University（阿尔托大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

AI总结 提出一种可解释的关节角度运动表示，结合预训练视觉Transformer和令牌级后期交互机制，实现文本与3D运动之间的细粒度对齐，在HumanML3D和KIT-ML上超越现有方法。

EgoCogNav: Cognition-aware Human Egocentric Navigation

EgoCogNav: 认知感知的人类自我中心导航

Zhiwen Qiu, Ziang Liu, Wenqian Niu, Tapomayukh Bhattacharjee, Saleh Kalantari

机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

AI总结 提出EgoCogNav多模态自我中心导航框架，联合预测路径不确定性、轨迹和头部运动，并引入CEN数据集，实验表明其能学习与人类扫描、犹豫等行为相关的感知不确定性。

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