Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学）

MCNav: Memory-Aware Dynamic Cognitive Map for Zero-shot Goal-oriented Navigation

MCNav: 用于零样本目标导向导航的记忆感知动态认知图

Jingyu Li, Zhe Liu, Wenxiao Wu, Li Zhang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； University of Hong Kong（香港大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

AI总结 本文提出MCNav，一种记忆感知的动态认知图导航框架，通过高效查询已探索区域的相关物体信息，解决零样本目标导向导航中目标丢失或误识别的问题，通过目标再验证和遗漏目标再探索策略，结合黑名单和双检机制，实现最先进的性能。

LMM-Track4D: Eliciting 4D Dynamic Reasoning in LMMs via Trajectory-Grounded Dialogue

LMM-Track4D: 通过轨迹引导的对话激发LMM中的4D动态推理

Chaoyue Li, Yongxue Xu, Jie Feng, Jiayu Ding

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Beihang University（北航） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 本文提出LMM-Track4D任务，通过轨迹引导的多轮时空对话，结合RTGE、TRK和OSK-RA解码器，提升LMM在4D动态推理中的性能，实验表明显式动态状态建模是有效设计原则。

SAMe: A Semantic Anatomy Mapping Engine for Robotic Ultrasound

SAMe：一种用于机器人超声的语义解剖映射引擎

Jing Zhang, Duojie Chen, Wentao Jiang, Zihan Lou, Jianxin Liu, Xinwu Cui, Qinghong Zhao, Bo Du, Christoph F. Dietrich, Dacheng Tao

机构 * School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机学院） ； Hubei Center for Applied Mathematics, Wuhan University（湖北应用数学中心，武汉大学） ； Department of Ultrasound, The Central Hospital of Wuhan（武汉市中心医院超声科） ； Department of Medical Ultrasound, Tongji Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology（同济医院，同济医学院，华中科技大学医学影像科） ； Department of Ultrasound in Medicine, Renmin Hospital of Wuhan University（武汉大学仁医医院医学超声科） ； University Hospital, Johann-Wolfgang-Goethe University Frankfurt am Main（法兰克福歌德大学医学院大学医院） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院） 纠错

AI总结 该研究提出SAMe，一种语义解剖映射引擎，通过提供显式的解剖先验层，解决机器人超声扫描初始化问题，实现了基于临床症状的解剖目标识别和控制指令生成，提高了自动扫描的准确性和效率。

Comments Supplementary information included. Code will be released at https://github.com/MiliLab/Echo-SAMe

Synthetic Data Generation for Brain-Computer Interfaces: Overview, Benchmarking, and Future Directions

脑机接口中的合成数据生成：概述、基准测试与未来方向

Ziwei Wang, Zhentao He, Xingyi He, Hongbin Wang, Tianwang Jia, Jingwei Luo, Siyang Li, Xiaoqing Chen, Dongrui Wu

机构 * School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China（华中科技大学人工智能与自动化学院，武汉，中国） ； Zhongguancun Academy, Beijing, China（中关村学院，北京，中国） 纠错

AI总结 本文综述了用于脑机接口的合成脑数据生成方法，讨论了不同生成方法的分类、基准实验、评估指标和应用，以及未来研究方向，旨在提升数据效率和隐私保护的脑机接口系统。

Comments 33 pages, 8 figures

Nonlinearity as Rank: Generative Low-Rank Adapter with Radial Basis Functions

非线性作为秩：基于径向基函数的生成低秩适配器

Yihao Ouyang, Shiwei Li, Haozhao Wang, Xiandi Luo, Zhuoqi Hu, Yuetong Song, Qiyu Qin, Yichen Li, Ruixuan Li

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Hebei University of Technology（河北工业大学） 纠错

AI总结 本文提出GenLoRA，通过使用轻量级非线性函数生成径向基函数来替代传统低秩适配器中显式的基向量存储，从而提高参数效率和细调性能。

Hard-Label Black-Box Attacks on 3D Point Clouds

针对3D点云的硬标签黑盒攻击

Daizong Liu, Yunbo Tao, Junhao Dong, Keke Tang, Pan Zhou, Wei Hu, Yew-Soon Ong

机构 * Institute for Math & AI（数学与人工智能研究院） ； Wuhan University（武汉大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Shenzhen Huazhong University of Science and Technology Research Institute（深圳华中科技大学研究机构） ； College of Computing and Data Science（计算与数据科学学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Cyberspace Institute of Advanced Technology（先进技术网络空间研究院） ； Guangzhou University（广州大学） ； Wangxuan Institute of Computer Technology（王轩计算机技术研究所） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于硬标签黑盒攻击的3D点云攻击方法，通过引入新的频谱感知决策边界算法生成高质量对抗样本，以提升攻击性能和对抗质量。