Imperial College London（帝国理工学院）

UniDrive: A Unified Vision-Language and Grounding Framework for Interpretable Risk Understanding in Autonomous Driving

UniDrive: 面向自动驾驶可解释风险理解的统一视觉-语言与定位框架

Xiaowei Gao, Pengxiang Li, Yitai Cheng, Ruihan Xu, James Haworth, Stephen Law, Yun Ye

机构 * organization= Department of Earth Science \& Engineering, Imperial College London , city= London , postcode= SW7 2AZ , country= United Kingdom ； organization= SpaceTimeLab, Department of Civil, Environmental ； Geomatic Engineering, University College London , city= London , postcode= WC1E 6BT , country= United Kingdom ； organization= Department of Computing, The Hong Kong Polytechnic University , city= Hong Kong , country= China ； organization= Trinity College, University of Oxford , city= Oxford , postcode= OX1 3BH , country= United Kingdom ； organization= Department of Geography, University College London , city= London , postcode= WC1E 6BT , country= United Kingdom ； organization= Centre for Global Infrastructure Resilience, The Bartlett School of Sustainable Construction, University College London , city= London , postcode= WC1E 7HB , country= United Kingdom 纠错

AI总结 提出UniDrive框架，通过融合时序推理与高分辨率感知分支，联合生成风险描述和边界框定位，在DRAMA-Reasoning基准上超越现有方法，提升小目标定位和可解释性。

Lite Any Stereo V2: Faster and Stronger Efficient Zero-Shot Stereo Matching

Lite Any Stereo V2：更快更强的零样本立体匹配

Junpeng Jing, Ronglai Zuo, Zhelun Shen, Shangchen Zhou, Rolandos Alexandros Potamias, Stefanos Zafeiriou, Krystian Mikolajczyk, Jiankang Deng

机构 * Imperial College London（帝国理工学院） 纠错

AI总结 提出Lite Any Stereo V2超快模型系列，通过2D代价聚合框架和三阶段训练策略（合成监督、自蒸馏、真实知识蒸馏）实现高效零样本立体匹配，在保持低延迟的同时达到最先进精度。

Statistical validation and full-sphere extension of a Bayesian model for human static sound localisation

人类静态声源定位贝叶斯模型的统计验证与全空间扩展

Roberto Barumerli, Fabian Brinkmann, Emanuele Zanoni, Anton Hoyer, Lorenzo Picinali, Michele Geronazzo

机构 * Dyson School of Design Engineering, Imperial College London（帝国理工学院戴森设计工程学院） ； Audio Communication Group, Technische Universität Berlin（柏林工业大学音频通信组） ； Department of Industrial Systems Technology and Management, University of Padova（帕多瓦大学工业系统技术与管理系） 纠错

AI总结 提出贝叶斯声源定位模型的显式似然函数，通过参数恢复和行为数据拟合验证其可靠性，并比较四种HRTF模板插值方法，发现全空间覆盖和高频保真度是关键。

Comments 16 pages, 6 figures, 3 supplementary figures; submitted to Acta Acustica (special issue on Spatial and Binaural Hearing: From Neural Processes to Applications)

Low-power analogue neural networks with trainable nonlinear connections for continuous control

具有可训练非线性连接的低功耗模拟神经网络用于连续控制

Ian T. Vidamour, Fernando Aguirre, Thomas J. Hayward, Matthew O. A. Ellis, Charles Swindells, Alexander McDonnell, Martin Trefzer, Finley Robins, Luca Manneschi, Susan Stepney, Tony Kenyon, Oliver J. Sutton, Jack C. Gartside, Ivan Y. Tyukin, Adnan Mehonic, Eleni Vasilaki

机构 * School of Computer Science, University of Sheffield（谢菲尔德大学计算机科学学院） ； Intrinsic Semiconductor Technologies（Intrinsic Semiconductor Technologies公司） ； School of Chemical, Biological, and Materials Science Engineering, University of Sheffield（谢菲尔德大学化学、生物与材料科学工程学院） ； School of Physics, Engineering, and Technology, University of York（约克大学物理、工程与技术学院） ； Department of Computer Science, University of York（约克大学计算机科学系） ； Department of Electronic & Electrical Engineering, University College London（伦敦大学学院电子与电气工程系） ； King’s College London（伦敦国王学院） ； Blackett Laboratory, Imperial College London（帝国理工学院布莱克特实验室） 纠错

AI总结 受Kolmogorov-Arnold网络启发，在连接上放置可训练非线性函数，使每个物理连接成为可学习计算单元，通过现场可编程模拟阵列实现带通滤波器，在连续控制等任务上以更少节点和连接达到高效，预计CMOS实现功耗约30微瓦。

Comments Preprint. Further verification of all simulations is ongoing. Any resulting corrections will be incorporated in a revised version

Hessian-augmented Supervised Learning for Hamilton-Jacobi-Bellman PDEs

Hessian增强的Hamilton-Jacobi-Bellman偏微分方程监督学习

Matías Gómez-Aedo, Behzad Azmi, Yuyang Huang, Dante Kalise, Karl Kunisch

机构 * Department of Mathematics, Imperial College London, South Kensington Campus（帝国理工学院伦敦数学系，南肯辛顿校区） ； Department of Mathematics and Statistics, University of Konstanz（康斯坦茨大学数学与统计学系） ； RICAM and Institute of Mathematics and Scientific Computing, University of Graz（格拉茨大学RICAM与数学与计算科学研究所） 纠错

AI总结 提出一种数据驱动方法，利用最优控制问题中值函数的梯度与Hessian信息增强加权最小二乘回归，显著降低样本复杂度并提高近似精度，在高维问题中采用部分Hessian策略控制成本。

Bridging Language and Action: A Survey of Language-Conditioned Robot Manipulation

连接语言与行动：语言引导的机器人操作综述

Xiangtong Yao, Hongkuan Zhou, Oier Mees, Yuan Meng, Ted Xiao, Yonatan Bisk, Jean Oh, Edward Johns, Mohit Shridhar, Dhruv Shah, Jesse Thomason, Kai Huang, Joyce Chai, Zhenshan Bing, Alois Knoll

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Corporate Research, Robert Bosch GmbH（罗伯特·博世集团企业研究部） ； University of California Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Microsoft（微软） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Institute for Artificial Intelligence, University of Stuttgart（斯图加特大学人工智能研究所） ； The State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学新型软件技术国家重点实验室） 纠错

AI总结 本文综述了语言引导的机器人操作领域，探讨了语言如何与机器人系统整合，分析了现有方法的分类及最新进展，指出关键争议和未来研究方向。

HiPath: Hierarchical Vision-Language Alignment for Structured Pathology Report Prediction

HiPath: 用于结构化病理报告预测的分层视觉-语言对齐

Ruicheng Yuan, Zhenxuan Zhang, Anbang Wang, Liwei Hu, Xiangqian Hua, Yaya Peng, Jiawei Luo, Guang Yang

机构 * College of Computer Science and Electronic Engineering, Hunan University（湖南大学计算机科学与电子工程学院） ； Department of Bioengineering and Imperial-X, Imperial College London（帝国理工学院伦敦校区生物工程系） ； Department of Pathology, Xiangtan Maternal and Child Health Hospital（湘潭 maternal and child health hospital pathology department） ； Department of Pathology, The First People’s Hospital of Xiangtan City（湘潭市第一人民医院病理科） 纠错

AI总结 提出HiPath框架，通过分层补丁聚合器、对比学习和槽位掩码诊断预测，在冻结UNI2和Qwen3骨干上实现结构化病理报告预测，准确率达68.9%，安全率97.3%。

Comments 10 pages, 1 figures, 3 tables

Predicting brain tumour enhancement from non-contrast MR imaging with artificial intelligence: a multi-cohort retrospective diagnostic accuracy study

基于人工智能从非对比MR成像预测脑肿瘤强化：一项多队列回顾性诊断准确性研究

James K Ruffle, Samia Mohinta, Guilherme Pombo, Asthik Biswas, Alan Campbell, Indran Davagnanam, David Doig, Ahmed Hammam, Harpreet Hyare, Farrah Jabeen, Emma Lim, Dermot Mallon, Stephanie Owen, Sophie Wilkinson, Sebastian Brandner, Parashkev Nachev

机构 * Queen Square Institute of Neurology, University College London, London, UK（伦敦大学学院医院神经科学研究所） ； National Hospital for Neurology and Neurosurgery, London, UK（伦敦神经病学与神经外科医院） ； NVIDIA, UK（英国NVIDIA公司） ； Great Ormond Street Hospital for Children, London, UK（伦敦儿童医院） ； Royal National Orthopaedic Hospital, Stanmore, Middlesex, UK（斯坦莫尔皇家骨科医院，中西敏，英国） ； University College Hospitals NHS Foundation Trust, London, UK（伦敦大学学院医院 NHS 基础信托） ； Royal Free Hospital, London, UK（伦敦皇家自由医院） ； Imperial College Healthcare NHS Trust, London, UK（伦敦帝国学院医疗信托） ； Imperial College London, London, UK（伦敦帝国学院） 纠错

AI总结 本研究开发并验证了深度学习模型，仅从非对比MRI预测肿瘤对比增强，在多个数据集上达到83.0%的平衡准确率，有望减少神经肿瘤成像中对钆的依赖。

Comments 44 pages

RTFF: Random-to-Target Fabric Flattening Policy using Dual-Arm Manipulator

RTFF：使用双臂机械手的随机到目标织物展平策略

Kai Tang, Dipankar Bhattacharya, Hang Xu, Fuyuki Tokuda, Norman C. Tien, Kazuhiro Kosuge

机构 * Department of Electrical and Electronic Engineering, Faculty of Engineering, The University of Hong Kong（香港大学电子与电气工程系） ； Dyson School of Design Engineering, Imperial College London（帝国理工学院设计工程学院） ； Unprecedented-scale Data Analytics Center, Tohoku University（东北大学大规模数据分析中心） ； Graduate School of Information Sciences, Tohoku University（东北大学信息科学研究生院） ； Department of Mechanical Engineering, City University of Hong Kong（香港城市大学机械工程系） 纠错

AI总结 提出随机到目标织物展平任务，通过模板网格对齐和混合模仿学习-视觉伺服策略，实现双臂机器人对任意目标姿态的织物展平与对齐。

Comments 8 pages, 7 figures, conference

Impatient Bandits: Optimizing for the Long-Term Without Delay

不耐烦的赌博机：无需延迟地优化长期目标

Kelly W. Zhang, Thomas Baldwin-McDonald, Kamil Ciosek, Lucas Maystre, Daniel Russo

机构 * Imperial College London（帝国理工学院伦敦分校） ； University of Manchester（曼彻斯特大学） ； Spotify ； Reflection AI ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

AI总结 针对推荐系统中长期用户满意度优化问题，提出一种结合贝叶斯滤波的延迟奖励预测模型和赌博机算法，利用短期代理信号加速学习，理论证明遗憾界依赖于渐进反馈价值，在播客推荐A/B测试中显著优于基线方法。

Comments To appear in Journal of Machine Learning (JMLR)