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

FocusVLA: Focused Visual Utilization for Vision-Language-Action Models

FocusVLA: 用于视觉-语言-动作模型的聚焦视觉利用

Yichi Zhang, Weihao Yuan, Yizhuo Zhang, Xidong Zhang, Jia Wan

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen, China（哈尔滨工业大学（深圳）） ； DaiMon Robotics, China（戴蒙机器人公司） ； Nanjing University, Nanjing, China（南京大学） ； Renmin University of China, Beijing, China（中国人民大学） 纠错

AI总结 本文提出FocusVLA，通过聚焦任务相关视觉区域提升视觉-语言-动作模型的性能，解决视觉信息利用不足的问题。

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Advancing Few-Shot Pediatric Arrhythmia Classification with a Novel Contrastive Loss and Multimodal Learning

通过新颖的对比损失和多模态学习推进少样本儿童心律失常分类

Yiqiao Chen, Zijian Huang, Zhenghui Feng

机构 * Faculty of Frontier Sciences, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学（深圳）前沿科学学院） 纠错

AI总结 本文提出多模态端到端框架，结合体表ECG和心内电图信号，引入自适应全局类感知对比损失，提升少样本下儿童心律失常分类性能。

Comments 12pages, 9 figures

A Benchmark for Incremental Micro-expression Recognition

增量微表情识别的基准测试

Zhengqin Lai, Xiaopeng Hong, Yabin Wang, Xiaobai Li

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 本文提出增量微表情识别基准测试，通过定制学习设置、有序数据集和交叉评估协议，为研究提供基础，并提供六个基线方法的评估结果。

Can Large Language Models Simulate Human Cognition Beyond Behavioral Imitation?

大语言模型能否超越行为模仿模拟人类认知？

Yuxuan Gu, Lunjun Liu, Xiaocheng Feng, Kun Zhu, Weihong Zhong, Lei Huang, Bing Qin

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

AI总结 本文通过217位AI研究者纵向研究轨迹构建基准，评估LLM是否能模拟人类认知，提出多维认知对齐指标，系统评估最新LLM及增强技术，探讨其模拟人类认知的能力及提升空间。

LLM-Enabled Low-Altitude UAV Natural Language Navigation via Signal Temporal Logic Specification Translation and Repair

基于大语言模型的低空无人机自然语言导航：通过信号时序逻辑规范翻译与修复

Yuqi Ping, Huahao Ding, Tianhao Liang, Longyu Zhou, Guangyu Lei, Xinglin Chen, Junwei Wu, Jieyu Zhou, Tingting Zhang

机构 * Guangdong Provincial Key Laboratory of Space-Aerial Networking and Intelligent Sensing, Harbin Institute of Technology, Shenzhen（广东省空天网络与智能感知重点实验室，哈尔滨工业大学（深圳）） ； Peng Cheng Laboratory (PCL), Shenzhen（鹏城实验室） ； Information Systems Technology and Design, Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学信息系统技术与设计系） ； School of Computer Science and Engineering, Central South University, Changsha（中南大学计算机科学与工程学院） 纠错

AI总结 本文提出一种统一框架，通过将自然语言指令转换为信号时序逻辑规范并利用混合整数线性规划生成轨迹，提升低空无人机在复杂环境中的安全导航能力。

A Novel Immune Algorithm for Multiparty Multiobjective Optimization

一种新型的多方多目标优化免疫算法

Kesheng Chen, Wenjian Luo, Qi Zhou, Yujiang liu, Peilan Xu, Yuhui Shi

机构 * Guangdong Provincial Key Laboratory of Novel Security Intelligence Technologies（广东省新型安全智能技术重点实验室） ； School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）计算机科学与技术学院） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； School of Artificial Intelligence, Nanjing University of Information Science and Technology（南京信息工程大学人工智能学院） ； School of Computer Science and Engineering, Southern University of Science and Technology（南方科技大学计算机科学与工程系） 纠错

AI总结 本文提出多方免疫算法（MPIA），通过引入基于不同决策者视角的非支配排序排名的跨方引导交叉策略和基于多方覆盖度量（MCM）的自适应激活策略，以解决多方多目标优化问题，实验表明其优于其他算法。

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 IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence, 9(2), 1238-1252 (2025)

NimbusGS: Unified 3D Scene Reconstruction under Hybrid Weather

NimbusGS: 一种在混合天气下统一的3D场景重建框架

Yanying Li, Jinyang Li, Shengfeng He, Yangyang Xu, Junyu Dong, Yong Du

机构 * School of Computer Science and Technology, Ocean University of China（中国海洋大学计算机科学与技术学院） ； Singapore Management University（新加坡管理大学） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Sanya Oceanographic Institution, Ocean University of China（中国海洋大学三亚海洋研究院） 纠错

AI总结 NimbusGS通过建模天气的双重特性，统一处理多视角输入下的高质量3D场景重建，提出几何引导梯度缩放机制以提升几何重建质量。

Comments Accepted by CVPR2026

SJD-VP: Speculative Jacobi Decoding with Verification Prediction for Autoregressive Image Generation

SJD-VP：带有验证预测的推测雅可比解码

Bingqi Shan, Baoquan Zhang, Xiaochen Qi, Xutao Li, Yunming Ye, Liqiang Nie

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Institute of Perceptual Intelligence, Pengcheng Laboratory, Shenzhen（鹏城实验室感知智能研究所） 纠错

AI总结 本文提出SJD-VP，通过利用token概率变化指导采样，提升验证通过率，加速自回归生成并提高图像质量。

TDEC: Deep Embedded Image Clustering with Transformer and Distribution Information

TDEC：基于Transformer和分布信息的深度嵌入图像聚类

Ruilin Zhang, Haiyang Zheng, Hongpeng Wang

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

AI总结 本文提出TDEC，通过结合Transformer和分布信息，改进图像聚类中的特征表示和维度偏好，提升聚类性能。

CNMBI: Determining the Number of Clusters Using Center Pairwise Matching and Boundary Filtering

CNMBI：利用中心配对匹配和边界过滤确定簇数

Ruilin Zhang, Haiyang Zheng, Hongpeng Wang

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

AI总结 本文提出CNMBI方法，通过中心配对匹配和边界过滤确定簇数，无需依赖完整聚类结果和复杂有效性指标，适用于高维和大规模数据。