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

4DVLT: Dynamic Scene Understanding with Worldline-Centered Vision-Language Tracking

4DVLT：以世界线为中心的视觉-语言跟踪动态场景理解

Chaoyue Li, Boxue Yang, Shengyao Zhou, Haoyang Wu, Rui Qian, Linfeng Zhang

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 提出世界线为中心的4D动态场景理解任务4DVLT及基准Instruct-4D，通过图条件世界线推理方法4DTrack实现指令跟踪，在指标上超越基线19.62点。

Denoising-Enhanced Coarse-to-Fine Infrared Small Target Detection with Attention Prior-Guided Knowledge Distillation

基于注意力先验引导知识蒸馏的增强去噪粗到细红外小目标检测

Houzhang Fang, Ruixuan Huang, Qiuhuan Chen, Xiaolin Wang, Yi Chang, Luxin Yan

机构 * Xidian University（西安电子科技大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

AI总结 提出一种粗到细的红外小目标检测框架ECFNet，通过粗阶段的区域二分类网络和去噪辅助训练抑制背景，细阶段的轻量检测器与注意力先验知识蒸馏提升精度，在三个数据集上优于现有方法。

Comments Accepted by ECCV 2026

ACE-GS: Acing the Trade-off with Accurate, Compact and Efficient 3D Gaussian Splatting

ACE-GS：精准、紧凑且高效的三维高斯泼溅权衡之道

Jijian Zhao

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

AI总结 提出ACE-GS渐进优化框架，通过动量一致性引导的致密化策略和统计灵敏度驱动的稀疏化机制实现精准基元管理，并引入跨维度残差频率补偿恢复细节，在保持紧凑表示的同时实现3.7倍训练加速和最高0.89 dB PSNR提升。

Optimization-as-a-Service via Multi-Agent Large Language Model for Radio Access Networks

通过多智能体大语言模型实现无线接入网的优化即服务

Chaoqun You, Yueyue Dai, Xingqiu He, Yue Gao, Rahim Tafazolli, Yong Liang Guan

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； University of Surrey（Surrey大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 提出将物理资源块分配问题作为大语言模型多智能体系统提供的优化即服务，通过场景理解、目标生成、求解器和反思智能体实现上下文感知的自校正公式，并引入单次反思蒸馏机制降低延迟。

TMPO: Trajectory Matching Policy Optimization for Diverse and Efficient Diffusion Alignment

TMPO：用于多样化和高效扩散对齐的轨迹匹配策略优化

Jiaming Li, Chenyu Zhu, Nanxi Yi, Youjun Bao, Li Sun, Quanying Lv, Xiang Fang, Daizong Liu, Jianjun Li, Kun He, Bowen Zhou, Zhiyuan Ma

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 本文提出TMPO，通过轨迹级奖励分布匹配提升扩散模型生成多样性，采用Softmax-TB目标和动态随机树采样，有效减少训练时间并提升性能。

Inverse Problem for Partial Differential Equations with Jump Discontinuities in Coefficients by Two-stage Physics-Informed Deep Learning and Statistical Mixture Models

基于两阶段物理信息深度学习和统计混合模型的系数具有跳跃不连续性的偏微分方程反问题

Zhikun Zhang, Guanyu Pan, Xiangjun Wang, Yong Xu, Guangtao Zhang

机构 * School of Mathematics and Statistics（数学与统计学学院） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Xiangtan University（湘潭大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； MOE Key Laboratory for Complexity Science in Aerospace（航空航天复杂科学教育部重点实验室） ； SandGold AI Research（SandGold AI研究院） 纠错

AI总结 提出两阶段物理信息深度学习框架，结合神经网络采样与统计推断，解决系数具有跳跃不连续性的PDE反问题，实现参数识别与解重构。

SoftSkill: Behavioral Compression for Contextual Adaptation

SoftSkill: 用于上下文适应的行为压缩

Xijia Tao, Yihua Teng, Xinyu Fu, Ziru Liu, Kecheng Chen, Yuzhi Zhao, Suiyun Zhang, Rui Liu, Lingpeng Kong

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Huawei Research（华为研究院） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

AI总结 提出SoftSkill方法，通过可训练的软技能前缀压缩自然语言技能为紧凑连续向量，在冻结基模型上提升问答和数学任务性能，减少标记数量。

QMFOL: Benchmarking Large Language Model Reasoning via Quantifiable Monadic First-Order Logic Test Case Generation

QMFOL：通过可量化的一元一阶逻辑测试用例生成来基准测试大语言模型推理

Xinyi Zheng, Ling Shi, Tianlong Yu, Yongxin Zhao, Lorenz Goette, Kailong Wang

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Hubei University（湖北大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 提出QMFOL框架，通过可控制复杂度的合取/析取模式生成一元一阶逻辑推理任务，并构建包含2880个实例的基准QMFOLBench，评估显示逻辑复杂度增加导致性能下降和计算开销上升。

VFACamou: View-Fused Adversarial Camouflage for Environment-Adaptive Physical Evasion

VFACamou: 视图融合的对抗性伪装用于环境自适应物理规避

Shihui Yan, Hu Liu, Junyu Shi, Zihui Zhu, Ziqi Zhou, Yufei Song, Youming Geng, Minghui Li, Shengshan Hu

机构 * State Key Laboratory of Intelligent Vehicle Safety Technology（智能汽车安全技术国家重点实验室） ； School of Cyber Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学网络空间安全学院） ； School of Computer Science and Technology, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学计算机科学与技术学院） ； School of Software Engineering, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学软件学院） ； Hebei Energy College of Vocation And Technology（河北能源职业技术学院） 纠错

AI总结 提出一种端到端框架，结合UV体积渲染与扩散纹理生成器，并引入照明颜色一致性估计器和多尺度动态训练策略，生成可穿戴对抗图案，在无人机侦察等动态视角和光照变化下实现稳定物理攻击。

Comments Accepted by ICME 2026

Implicit Semantic-Aware Communication Based on Hypergraph Reasoning

基于超图推理的隐式语义感知通信

Yiwei Liao, Shurui Tu, Yong Xiao, Yingyu Li, Guangming Shi

机构 * China Electric Power Research Institute Co., Ltd（中国电力科学研究院有限公司） ； National Key Laboratory for Power Grid Environmental Protection（电网环境保护国家重点实验室） ； School of Electronic Information and Communications, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学电子信息与通信学院） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； Pazhou Laboratory (Huangpu)（琶洲实验室（黄埔）） ； School of Mechanical Engineering and Electronic Information, China University of Geosciences（中国地质大学机械与电子信息学院） 纠错

AI总结 提出基于超图的隐式语义推理框架HISR，通过超图建模多实体高阶关系，在噪声信道下提升语义推理鲁棒性，准确率提升36.6%。

Comments This work is accepted at IEEE Transactions on Communications

RepNN: Tackling spectral bias in deep neural networks via parameter reparameterization

RepNet：通过参数重参数化解决深度神经网络中的谱偏差

Yong Wang, Tao Zhou, Xuhui Meng

机构 * Institute of Interdisciplinary Research for Mathematics and Applied Science, School of Mathematics and Statistics, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学数学与统计学院交叉科学与应用数学研究所） ； Institute of Computational Mathematics, Academy of Mathematics and Systems Science, Chinese Academy of Sciences（中国科学院数学与系统科学研究院计算数学研究所） 纠错

AI总结 针对深度神经网络在捕捉振荡和多尺度行为时的谱偏差问题，提出RepNet模型，通过重参数化第一隐藏层的权重和偏置，有效控制初始斜率尺度和分区点分布，实现自适应频率缩放，在函数逼近、PDE求解和算子学习中显著提升精度。

Moebius: 0.2B Lightweight Image Inpainting Framework with 10B-Level Performance

Moebius: 0.2B轻量级图像修复框架，性能达10B级别

Kangsheng Duan, Ziyang Xu, Wenyu Liu, Xiaohu Ruan, Xiaoxin Chen, Xinggang Wang

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； VIVO AI Lab（VIVO人工智能实验室） 纠错

AI总结 提出Moebius轻量级图像修复框架，通过局部-λ混合交互模块和自适应多粒度蒸馏策略，以0.22B参数实现与10B级模型FLUX.1-Fill-Dev相当甚至更优的生成质量，推理速度提升15倍以上。

Handling Feature Heterogeneity with Learnable Graph Patches

处理特征异质性：可学习图块方法

Yifei Sun, Yang Yang, Xiao Feng, Zijun Wang, Haoyang Zhong, Chunping Wang, Lei Chen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Finvolution Group（信也科技集团） 纠错

AI总结 提出可学习图块概念，将图分解为语义单元，通过补丁编码器和聚合器实现跨域图数据的可迁移预训练，提升下游任务性能。

Comments Accepted at KDD 2025

MODE-RAG: Manifold Outlier Diagnosis and Energy-based Retrieval-Augmented Generation Evaluation

MODE-RAG: 基于流形异常诊断和能量的检索增强生成评估

Zehang Wei, Jiaxin Dai, Jiamin Yan, Xiang Xiang

机构 * School of Computer Science & Tech, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学计算机科学与技术学院） ； School of AI and Automation, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学人工智能与自动化学院） 纠错

AI总结 提出MODE-RAG多智能体系统，利用变分自由能和内部注意力状态动态门控干预，结合蒙特卡洛树搜索和logit扰动减少多模态检索增强生成中的幻觉和逻辑捏造。

Comments To be presented at ACL 2026

Metis: A Generalizable and Efficient World-Action Model for Autonomous Driving and Urban Navigation

Metis: 一种用于自动驾驶和城市导航的通用高效世界-动作模型

Jingyu Li, Zhe Liu, Dongnan Hu, Junjie Wu, Zipei Ma, Wenxiao Wu, Chao Han, Zhihui Hao, Zhikang Liu, Kun Zhan, Jiankang Deng, Xiatian Zhu, Li Zhang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Tongji University（同济大学） ； Li Auto Inc.（理想汽车） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； University of Surrey（萨里大学） 纠错

AI总结 提出Metis框架，通过解耦视频生成与动作预测，采用混合专家架构和不对称注意力掩码，实现高效推理与泛化，在多个导航基准上取得最优性能。

Experience Makes Skillful: Enabling Generalizable Medical Agent Reasoning via Self-Evolving Skill Memory

经验造就熟练：通过自进化技能记忆实现可泛化的医疗智能体推理

Haoran Sun, Wenjie Li, Yujie Zhang, Zekai Lin, Fanrui Zhang, Kaitao Chen, Xingqi He, Yichen Li, Mianxin Liu, Lei Liu, Yankai Jiang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

AI总结 提出SkeMex框架，通过技能记忆实现医疗智能体后部署自进化，无需更新模型权重，在临床任务中优于现有记忆型智能体。

FAConformer: Frequency-Aware Convolutional Transformer for Auditory Attention Decoding

FAConformer：用于听觉注意解码的频率感知卷积Transformer

Ziwei Wang, Xingyi He, Tianwang Jia, Hongbin Wang, Dongrui Wu

机构 * Hubei Key Laboratory of Brain-inspired Intelligent Systems, School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology（湖北脑启发智能系统重点实验室，人工智能与自动化学院，华中科技大学） 纠错

AI总结 提出FAConformer框架，通过频带特定编码和自适应跨频带交互，有效利用脑电图频域信息进行听觉注意解码，在公开数据集上超越现有最佳模型4.9%。

Comments 15 pages, 7 figures

MiniMax Sparse Attention

MiniMax 稀疏注意力

Xunhao Lai, Weiqi Xu, Yufeng Yang, Qiaorui Chen, Yang Xu, Lunbin Zeng, Xiaolong Li, Haohai Sun, Haichao Zhu, Vito Zhang, Jinkai Hu, Jiayao Li, Rui Gao, Zekun Li, Songquan Zhu, Jingkai Zhou, Pengyu Zhao

机构 * MiniMax ； Peking University（北京大学） ； NVIDIA（英伟达） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

AI总结 提出 MiniMax 稀疏注意力（MSA），一种基于分组查询注意力的块级稀疏注意力机制，通过轻量索引分支选择 Top-k 键值块，实现高效长上下文处理，在 109B 模型上以 1M 上下文减少 28.4 倍注意力计算，并带来 14.2 倍预填充和 7.6 倍解码加速。

Comments 30 pages, 14 figures

Optimizing Agentic Reasoning with Retrieval via Synthetic Semantic Information Gain Reward

通过合成语义信息增益奖励优化基于检索的智能推理

Senkang Hu, Yong Dai, Yuzhi Zhao, Yihang Tao, Yu Guo, Zhengru Fang, Sam Tak Wu Kwong, Yuguang Fang

机构 * Hong Kong JC STEM Lab of Smart City.（香港JC STEM实验室） ； City University of Hong Kong.（香港城市大学） ； Lingnan University（岭南大学） ； Fudan University.（复旦大学） ； Huazhong University of Science and Technology.（华中科技大学） 纠错

AI总结 提出InfoReasoner框架，利用合成语义信息增益奖励优化检索过程，通过GRPO训练策略，在七个问答基准上平均准确率提升5.4%。

Comments Accepted by ICML'26

Findings of the MAGMaR 2026 Shared Task

MAGMaR 2026 共享任务结果

Alexander Martin, Dengjia Zhang, Joel Brogan, Francis Ferraro, Jeremy Gwinnup, Reno Kriz, Teng Long, Kenton Murray, Andrew Yates, Xiang Xiang

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； OpenAI ； University of Maryland, Baltimore County（马里兰大学巴尔的摩县分校） ； Air Force Research Laboratory（空军研究实验室） ； Human Language Technology Center of Excellence, Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学人类语言技术卓越中心） ； University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

AI总结 本文介绍MAGMaR 2026共享任务的结果，包括视频检索和基于检索视频的生成任务，所有提交系统均超越去年基线。

Comments Findings of the 2nd workshop on Multimodal Augmented Generation via Multimodal Retrieval (MAGMaR); Resources at this url: https://github.com/rekriz11/MAGMAR_2026

AutoMine Solution for AV2 2026 Scenario Mining Challenge

AutoMine 解决方案：面向 AV2 2026 场景挖掘挑战

Songliang Cao, Jiele Zhao, Yuru Wang, Hao Li, Daqi Liu, Zehan Zhang, Fangzhen Li, Yu Wang, Yue Zhang, Bing Wang, Guang Chen, Hao Lu, Hangjun Ye

机构 * Xiaomi EV（小米汽车） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

AI总结 提出基于 LLM 和 VLM 的自优化场景挖掘方法 AutoMine，通过语义保持提示增强、鲁棒轨迹原子函数与 VLM 函数结合以及执行反馈优化，在 CVPR 2026 挑战赛中取得领先性能。

Comments CVPR 2026 Scenario Mining Challenge (Temporal Track Winners)

SR-LIO++: LiDAR-Inertial Odometry and Quantized Mapping with Caching-Aware Sweep Reconstruction

SR-LIO++: 基于缓存感知扫描重建的LiDAR-惯性里程计与量化建图

Zikang Yuan, Ruiye Ming, Chengwei Zhao, Yonghao Tan, Pingcheng Dong, Yuan Ren, Yuzhong Jiao, Xin Yang, Kwang-Ting Cheng

机构 * ACCESS-AI Chip Center for Emerging Smart Systems, InnoHK Centers, Hong Kong Science Park, Hong Kong, China（新兴智能系统 ACCESS-AI 芯片中心，InnoHK 中心，香港科学公园，香港，中国） ； HongKong University of Science and Technology, HongKong, China（香港理工大学，香港，中国） ； Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China（华中科技大学，武汉，中国） ； Hangzhou Qisheng Intelligent Techology Co. Ltd., Hangzhou, China（杭州启盛智能科技有限公司，杭州，中国） ； Southeast University, Nanjing, China（东南大学，南京，中国） 纠错

AI总结 提出SR-LIO++系统，通过扫描重建提高输出频率，并采用缓存机制和量化地图点管理，在资源受限平台上实现高精度、高效率的LiDAR-惯性里程计。

Comments 18 pages, 10 figures

MV-Actor: Aligning Multi-View Semantics and Spatial Awareness for Bimanual Manipulation

MV-Actor：对齐多视角语义与空间感知以实现双臂操作

Yinchen Tian, Huan Li, Muyao Peng, Xi Wang, Yan Wang, You Yang

机构 * School of Electronic Information and Communications, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学电子信息与通信学院） ； Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学智能产业研究院） ； AIR Wuxi Innovation Center, Tsinghua University（清华大学智能产业研究院无锡创新中心） 纠错

AI总结 提出MV-Actor框架，通过多视角语义交互和语义-空间令牌交互统一语义与空间表示，并利用引导度量深度修复模块处理深度噪声，在PerAct2基准上达到87.8%平均成功率。

Comments 14 pages,9 figures

Efficient RWKV-based Representation Learning for 3D Point Clouds

基于高效RWKV的三维点云表示学习

Yun Liu, Xuefeng Yan, Liangliang Nan, Xianzhi Li, Peng Li, Zhe Zhu, Honghua Chen, Mingqiang Wei

机构 * School of Computer Science and Technology, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学计算机科学与技术学院） ； Shenzhen Institute of Research, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学深圳研究院） ； Collaborative Innovation Center of Novel Software Technology and Industrialization（新型软件技术与产业化协同创新中心） ； Urban Data Science section, Delft University of Technology（代尔夫特理工大学城市数据科学部） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

AI总结 提出P-RWKV模块，通过局部感知扩展和空间上下文增强，将RWKV从序列建模适配到3D点云，实现线性复杂度的全局依赖建模，在多项任务中以更低计算成本取得竞争性能。

HiMem-WAM: Hierarchical Memory-Gated World Action Models for Robotic Manipulation

HiMem-WAM: 用于机器人操作的分层记忆门控世界动作模型

Xiaoquan Sun, Ruijian Zhang, Chen Cao, Yihan Sun, Jiahui Chen, Zetian Xu, Bo Chen, Haijier Chen, Zhen Yang, Jiarun Zhu, Yijun Hong, JingZhe Xu, Jingrui Pang, Mingqi Yuan, Jiayu Chen

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； INFIFORCE ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） 纠错

AI总结 提出分层记忆门控世界动作模型HiMem-WAM，通过分层潜在动作框架和边界触发记忆更新，提升长时域机器人操作的任务相关记忆与泛化鲁棒性。

BadRobot: Jailbreaking Embodied LLM Agents in the Physical World

BadRobot: 在物理世界中越狱具身LLM智能体

Hangtao Zhang, Chenyu Zhu, Xianlong Wang, Ziqi Zhou, Changgan Yin, Minghui Li, Lulu Xue, Yichen Wang, Shengshan Hu, Aishan Liu, Peijin Guo, Leo Yu Zhang

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Beihang University（北航） ； Griffith University（格里菲斯大学） 纠错

AI总结 提出BadRobot攻击范式，利用LLM在机器人系统中的操纵、语言输出与物理动作的错位以及世界知识缺陷三个漏洞，通过语音交互使具身LLM执行有害行为，并在基准测试中验证了有效性。

Comments Accepted to ICLR 2025. Please cite the conference version. Project page: https://Embodied-LLMs-Safety.github.io

Journal ref International Conference on Learning Representations (ICLR) 2025

MotionVLA: Injecting Geometric Motion into Vision-Language-Action Model

MotionVLA: 将几何运动注入视觉-语言-动作模型

Shanglin Yuan, Weiheng Zhao, Xianda Guo, Wei Sui, Li Yu, Wenyu Liu, Xinggang Wang

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； D-Robotics（大疆机器人） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

AI总结 提出MotionVLA，通过运动历史接口将过去视频窗口转换为紧凑的连续轨迹场令牌，解决长程操作中的几何漂移和时间线索碎片化问题，提升动作平滑性和执行效率。

Comments 17 pages, 8 figures

Decoupling Semantics and Logic: A Training-Free Coarse-to-Fine Pipeline for Video Retrieval-Augmented Generation

解耦语义与逻辑：一种无需训练的从粗到精的视频检索增强生成流水线

Jiaxin Dai, Zehang Wei, Jiamin Yan, Xiang Xiang

机构 * School of Computer Science & Tech, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学计算机科学与技术学院） ； School of AI and Automation, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学人工智能与自动化学院） 纠错

AI总结 提出一种无需训练的两阶段级联视频RAG流水线，通过解耦语义检索与逻辑推理，实现跨语言长视频理解、严格角色遵循和零幻觉时间定位。

Comments To be presented at ACL 2026 MAGMAR Workshop (Oral; Retrieval leaderboard No.1)

NeuroAlign: Hierarchical Multimodal Fusion of Dynamic and Structural Neuroimaging for MCI Analysis

NeuroAlign: 用于MCI分析的动态与结构性神经影像的分层多模态融合

Xiongri Shen, Zhenxi Song, Jiaqi wang, Yi Zhong, Leilei Zhao, Chenqi Xu, Linling Li, Yichen Wei, Lingyan Liang, Demao Deng, Luping Song, Ping Luan, Ahmed M. Anter, Shuqiang Wang, Baiying Lei, Zhiguo Zhang

机构 * Department of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）计算机科学与技术学院） ； School of Intelligence Science and Engineering, College of Artificial Intelligence, Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）人工智能学院智能科学与工程学院） ； School of Artificial Intelligence, Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学人工智能学院） ； Guangdong Key Laboratory of Biomedical Measurements and Ultrasound Imaging, School of Biomedical Engineering, Shenzhen University Medical School, Shenzhen University（深圳大学医学部生物医学工程学院广东省生物医学测量与超声成像重点实验室） ； Department of Radiology, The People’s Hospital of Guangxi Zhuang Autonomous Region, Guangxi Academy of Medical Sciences（广西壮族自治区人民医院放射科，广西医学科学院） ； Shenzhen Sixth People’s Hospital (Nanshan Hospital), Huazhong University of Science and Technology Union Shenzhen Hospital（华中科技大学协和深圳医院（深圳市第六人民医院）） ； School of Basic Medical Sciences, Shenzhen University（深圳大学基础医学院） ； Egypt-Japan University of Science and Technology (E-JUST)（埃及日本科技大学） ； School of Biomedical Engineering, National-Regional Key Technology Engineering Laboratory for Medical Ultrasound, Guangdong Key Laboratory for Biomedical Measurements and Ultrasound Imaging, Shenzhen University Medical School（深圳大学医学部生物医学工程学院，国家地方联合医学超声关键技术工程实验室，广东省生物医学测量与超声成像重点实验室） 纠错

AI总结 提出NeuroAlign框架，通过双模态分层对齐和双域分层交互融合fMRI与DTI特征，实现MCI/SCD检测，并设计无梯度归因方法SAM进行特征分析。

FingerEye: Learning Dexterous Manipulation with Continuous Vision-Tactile Sensing

FingerEye：通过连续视觉-触觉感知学习灵巧操作

Zhixuan Xu, Yichen Li, Xuanye Wu, Tianyu Qiu, Lin Shao

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； RoboScience（机器人科学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） 纠错

AI总结 FingerEye通过连续视觉-触觉感知提升机器人灵巧操作，结合视觉和触觉反馈，在模拟和现实环境中使腕部策略的成功率提升超30个百分点。