Imperial College London（帝国理工学院）

Less is More: Efficient Black-box Attribution via Minimal Interpretable Subset Selection

少即是多：通过最小可解释子集选择实现高效的黑盒属性分析

Ruoyu Chen, Siyuan Liang, Jingzhi Li, Shiming Liu, Li Liu, Hua Zhang, Xiaochun Cao

机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算机与数据科学学院） ； School of Artificial Intelligence, University of Science and Technology Beijing（北京科技大学人工智能学院） ； Department of Mechanical Engineering, Imperial College London（伦敦帝国理工学院机械工程系） ； Center for Machine Vision and Signal Analysis (CMVS), University of Oulu（奥卢大学机器视觉与信号分析中心） ； School of Cyber Science and Technology, Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University（中山大学深圳校区计算机科学与技术学院） 纠错

AI总结 本文提出了一种高效的黑盒属性分析方法LiMA，通过将重要区域的属性分析转化为子模函数子集选择的优化问题，以更少的区域提供更准确的解释，并在多个基准模型上展示了显著的改进。

Time-optimal neural feedback control of nilpotent systems as a binary classification problem

时间最优神经反馈控制的nilpotent系统作为二分类问题

Sara Bicego, Samuel Gue, Dante Kalise, Nelly Villamizar

机构 * Department of Mathematics, Imperial College London, United Kingdom（伦敦帝国学院数学系，英国） ； Department of Mathematics, Swansea University, United Kingdom（斯旺西大学数学系，英国） 纠错

AI总结 本文提出了一种用于线性nilpotent系统时间最优反馈控制律合成的计算方法，通过将问题转化为二分类问题来构建时间最优深度神经网络。

StampFormer: A Physics-Guided Material-Geometry-Coupled Multimodal Model for Rapid Prediction of Physical Fields in Sheet Metal Stamping

StampFormer: 一种基于物理的材料-几何耦合多模态模型，用于快速预测冲压板料的物理场

Jiajie Luo, Mohamed Mohamed, Osama Hassan, Haosu Zhou, Yingxue Zhao, Haoran Li, Xinrun Li, Zhutao Shao, Yang Long, Nan Li, Jichun Li

机构 * Dyson School of Design Engineering, Imperial College London（帝国理工学院设计工程学院） ； School of Computing, Newcastle University（新castle大学计算机学院） ； Department of Computing, Imperial College London（帝国理工学院计算系） ； Multi-X Solution Limited（Multi-X解决方案有限公司） ； Department of Computer Science, Durham University（达勒姆大学计算机科学系） ； Department of Mechanical Engineering, Faculty of Engineering, Helwan University（Helwan大学工程学院机械工程系） 纠错

AI总结 本文提出StampFormer模型，通过结合材料和几何信息，实现对冲压板料物理场的快速准确预测，从而提高设计效率。