Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学）

GSEM: Graph-based Self-Evolving Memory for Experience Augmented Clinical Reasoning

基于图的自演化记忆：用于经验增强的临床推理

Xiao Han, Yuzheng Fan, Sendong Zhao, Haochun Wang, Bing Qin

机构 * Research Center for Social Computing and Interactive Robotics, Harbin Institute of Technology, China（社会计算与交互机器人研究中心，哈尔滨工业大学，中国） 纠错

AI总结 本文提出GSEM，一种基于图的自演化记忆框架，通过双层记忆图组织临床经验，捕捉决策结构与经验间的关系依赖，实现应用感知检索和在线反馈校准，实验显示在两个基准上均取得最高准确率。

SparseDVFS: Sparse-Aware DVFS for Energy-Efficient Edge Inference

SparseDVFS: 基于稀疏性的边缘推理能效优化动态电压频率调节框架

Ziyang Zhang, Zheshun Wu, Jie Liu, Luca Mottola

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

AI总结 本文提出SparseDVFS框架，通过区分计算密集型密集运算符和内存密集型稀疏运算符，利用专用频率三元组提升边缘推理能效，实验表明在保持成本优势的同时实现78.17%的能效提升。

Comments 14 pages, 19 figures, 3 tables

SHAPE: Structure-aware Hierarchical Unsupervised Domain Adaptation with Plausibility Evaluation for Medical Image Segmentation

SHAPE：基于结构的分层无监督领域自适应与合理性评估用于医学图像分割

Linkuan Zhou, Yinghao Xia, Yufei Shen, Xiangyu Li, Wenjie Du, Cong Cong, Leyi Wei, Ran Su, Qiangguo Jin

机构 * School of Software, Northwestern Polytechnical University（西北工业大学软件学院） ； School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院） ； School of Software Engineering, USTC（USTC软件工程学院） ； Australian Institute of Health Innovation, Macquarie University（麦考瑞大学健康创新研究所） ； Faculty of Applied Science, Macao Polytechnic University（澳门理工学院应用科学学院） ； School of Computer Software, Tianjin University（天津大学计算机软件学院） 纠错

AI总结 SHAPE通过结构感知的分层无监督领域自适应与合理性评估，提升医学图像分割在跨模态任务中的性能，采用超图合理性估计和结构异常修剪方法，显著提高心脏和腹部数据的Dice分数。

Evolutionary Biparty Multiobjective UAV Path Planning: Problems and Empirical Comparisons

进化双目标多目标无人机路径规划：问题与实证比较

Kesheng Chen, Wenjian Luo, Xin Lin, Zhen Song, Yatong Chang

机构 * Guangdong Provincial Key Laboratory of Novel Security Intelligence Technologies, School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Shenzhen（广东省新型安全智能技术重点实验室，哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院，深圳） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； School of Artificial Intelligence/School of Future Technology, Nanjing University of Information Science and Technology（人工智能学院/未来技术学院，南京信息科学技术大学） 纠错

AI总结 本文首次提出双目标多目标无人机路径规划问题，改进并比较了多种多目标优化算法在效率与安全目标下的性能。

Comments \c{opyright} 2026 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes, creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other works

Journal ref Chen, K., Luo, W., Lin, X., Song, Z., & Chang, Y. (2024). Evolutionary biparty multiobjective UAV path planning: Problems and empirical comparisons. IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence, 8(3), 2433-2445

LLM-Based Test Case Generation in DBMS through Monte Carlo Tree Search

通过蒙特卡洛树搜索的基于大语言模型的数据库管理系统测试用例生成

Yujia Chen, Yingli Zhou, Fangyuan Zhang, Cuiyun Gao

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Huawei Hong Kong Research Center（华为香港研究中心） 纠错

AI总结 本文提出MIST框架，通过蒙特卡洛树搜索生成不同数据库管理系统方言的语法正确且语义多样的测试用例，提升代码覆盖率。

Comments Accepted to ICSE 2026 Industry Challenge Track

Quotient Geometry, Effective Curvature, and Implicit Bias in Simple Shallow Neural Networks

商几何、有效曲率与浅层神经网络中的隐含偏差

Hang-Cheng Dong, Pengcheng Cheng

机构 * School of Instrumentation Science and Engineering, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工程大学仪器科学与工程学院） ； Harbin Institute of Technology Suzhou Research Institute（哈尔滨工业大学苏州市研究院） ； School of Mathematics, Jilin University（吉林大学数学学院） 纠错

AI总结 本文通过商空间分析浅层神经网络的几何结构，提出有效曲率概念以去除对称性退化，揭示隐含偏差与预测器复杂度的关系。

Feature Recalibration Based Olfactory-Visual Multimodal Model for Enhanced Rice Deterioration Detection

基于特征重校准的嗅觉-视觉多模态模型用于增强稻米劣变检测

Rongqiang Zhao, Hengrui Hu, Yijing Wang, Mingchun Sun, Jie Liu

机构 * Faculty of Computing, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学计算机学院） ； National Key Laboratory of Smart Farm Technologies and Systems（国家智能农业技术与系统重点实验室） 纠错

AI总结 本文提出基于特征重校准的嗅觉-视觉多模态模型，通过改进的特征嵌入构造器和重校准注意力网络，提升稻米劣变检测的准确性和效率，相比传统方法提升11.51%。

PAUL: Uncertainty-Guided Partition and Augmentation for Robust Cross-View Geo-Localization under Noisy Correspondence

PAUL：基于不确定性的分区与增强以实现在噪声对应下的鲁棒跨视图地理定位

Zheng Li, Xueyi Zhang, Yanming Guo, Yuxiang Xie, Ding Zhaoyun, Siqi Cai, Haizhou Li, Mingrui Lao

机构 * National University of Defense Technology（国防科技大学） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； School of Artificial Intelligence, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学深圳人工智能学院） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学深圳研究院） 纠错

AI总结 本文提出PAUL框架，通过不确定性感知的共增强和证据共训练，解决跨视图地理定位中的噪声对应问题，提升鲁棒性。

Comments 10 pages

WiFi-GEN: High-Resolution Indoor Imaging from WiFi Signals Using Generative AI

WiFi-GEN：利用生成式人工智能进行高分辨率室内成像

Jianyang Shi, Bowen Zhang, Amartansh Dubey, Ross Murch, Liwen Jing

机构 * Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； College of Big Data and Internet（大数据与互联网学院） ； Shenzhen Technology University（深圳技术大学） ； Department of Electrical Engineering（电子工程系） ； Indian Institute of Technology Delhi（印度理工学院德里分校） ； Department of Electronic and Computer Engineering（电子与计算机工程系） ； HKUST（香港科技大学） ； School of Computer Science and Technology（计算机科学与技术学院） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） 纠错

AI总结 本文提出WiFi-GEN，通过生成式人工智能将测量到的WiFi功率转换为高分辨率室内图像，其形状重建精度比物理模型方法高275%，且Frechet Inception Distance得分降低82%。

ConsRoute:Consistency-Aware Adaptive Query Routing for Cloud-Edge-Device Large Language Models

ConsRoute：面向云-边-设备大语言模型的一致性感知自适应查询路由

Haoyu Qiao, Hao Zhang, Shanwen Mao, Siyao Cheng, Jie Liu

机构 * Department of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学计算机科学与技术系） ； National Key Laboratory of Smart Farm Technologies and Systems（国家智能农业技术与系统重点实验室） ； Department of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology (ShenZhen)（哈尔滨工业大学（深圳）计算机科学与技术系） 纠错

AI总结 本文提出ConsRoute框架，通过语义一致性评估和高效路由策略提升大语言模型推理效率，减少延迟和成本，实验表明其性能接近云端且优于现有方法。

Anatomical Prior-Driven Framework for Autonomous Robotic Cardiac Ultrasound Standard View Acquisition

基于解剖先验的自主机器人心脏超声标准视图采集框架

Zhiyan Cao, Zhengxi Wu, Yiwei Wang, Pei-Hsuan Lin, Li Zhang, Zhen Xie, Huan Zhao, Han Ding

机构 * State Key Laboratory of Intelligent Manufacturing Equipment and Technology, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学智能制造装备与技术国家重点实验室） ； School of Biomedical Engineering, Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）生物医学工程学院） ； Information Intelligence Lab, Department of Electrical Engineering, National Chung Hsing University（中原大学电子工程系信息智能实验室） ； Institute of Medical Equipment Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学医学装备科学与工程研究院） ； Department of Ultrasound Medicine, Union Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学同济医学院附属同济医院超声医学科） ； Institute of Systems Science (ISS), National University of Singapore (NUS)（新加坡国立大学系统科学研究所） 纠错

AI总结 本文提出结合心脏结构分割与自主探头调整的框架，通过解剖先验引导提升超声标准视图采集的自动化水平，实验表明其在分割精度和探头调整成功率上均有显著提升。

Comments Accepted for publication at the IEEE ICRA 2026. 8 pages, 5 figures, 3 tables

Cortical Policy: A Dual-Stream View Transformer for Robotic Manipulation

皮层策略：一种双流视图变换器用于机器人操作

Xuening Zhang, Qi Lv, Xiang Deng, Miao Zhang, Xingbo Liu, Liqiang Nie

机构 * Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Shandong Jianzhu University（山东建筑大学） 纠错

AI总结 本文提出Cortical Policy，通过双流视图变换器提升机器人操作中的空间和动态推理能力，实验证明其在复杂任务中的优越性。

Comments Published as a conference paper at ICLR 2026. 10 pages, 4 figures. Appendix included

Interpretable Operator Learning for Inverse Problems via Adaptive Spectral Filtering: Convergence and Discretization Invariance

通过自适应频谱滤波的可解释运算学习求解反问题：收敛性与离散不变性

Hang-Cheng Dong, Pengcheng Cheng, Shuhuan Li

机构 * School of Instrumentation Science and Engineering, Harbin Institute of Technology（仪器科学与工程学院，哈尔滨工业大学） ； School of Mathematics, Jilin University（吉林大学数学学院） ； School of Mathematics, Inner Mongolia University（内蒙古大学数学学院） 纠错

AI总结 SC-Net通过频谱域学习自适应滤波器，实现反问题的稳定求解，理论证明其收敛性并保证离散不变性，实验显示其在不同分辨率下均表现优异。

Comments 16 pages, 3 figures

Tri-path DINO: Feature Complementary Learning for Remote Sensing Multi-Class Change Detection

三路径DINO：用于遥感多类变化检测的特征互补学习

Kai Zheng, Hang-Cheng Dong, Shoulei Liu, Zhenkai Wu, Fupeng Wei, Lei Ding, Wei Zhang

机构 * School of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； School of Instrumentation Science and Engineering, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学仪器科学与工程学院） ； Harbin Institute of Technology Suzhou Research Institute（哈尔滨工业大学苏州研究院） ； Ningbo Haichuang Group Co., Ltd.（宁波海创集团有限公司） ； School of Software Technology, Zhejiang University（浙江大学软件学院） ； School of Information Engineering, North China University of Water Resources and Electric Power（中国北方水利电力大学信息工程学院） ； Department of Geo-spatial Information, Information Engineering University（信息工程大学地理信息学院） ； Innovation Center of Yangtze River Delta, Zhejiang University（长三角创新中心，浙江大学） 纠错

AI总结 本文提出Tripath DINO架构，通过三路径互补特征学习策略提升预训练模型在复杂垂直领域快速适应能力，实现了在Gaza和SECOND数据集上的多类变化检测最优性能。

RoboFAC: A Comprehensive Framework for Robotic Failure Analysis and Correction

RoboFAC：机器人故障分析与纠正的综合框架

Zewei Ye, Weifeng Lu, Minghao Ye, Tao Lin, Shuo Yang, Junchi Yan, Bo Zhao

机构 * School of AI, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） 纠错

AI总结 RoboFAC通过构建大规模故障中心数据集，开发轻量级多模态模型，提升机器人故障诊断与纠正能力，实验显示其故障分析准确率比GPT-4o高34.1%。

EnergyAction: Unimanual to Bimanual Composition with Energy-Based Models

EnergyAction: 从单臂到双臂操作的能量模型框架

Mingchen Song, Xiang Deng, Jie Wei, Dongmei Jiang, Liqiang Nie, Weili Guan

机构 * Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） ； PengCheng Laboratory（鹏城实验室） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） 纠错

AI总结 本文提出EnergyAction框架，通过能量模型将单臂操作策略迁移至双臂任务，解决双臂操作中数据不足和动作协调难题，实验显示其在模拟和真实任务中表现优异。