Imperial College London（帝国理工学院）

2607.19178 2026-07-22 cs.CL 新提交

Automated Extraction of Techno-Economic Data from 76,000 Energy System Studies

从76000项能源系统研究中自动提取技术经济数据

Maxime Gorres, Jan Göpfert, Patrick Kuckertz, Noor Titan Putri Hartono, Heidi Heinrichs, Jochen Linßen, Iain Staffel, Jann Michael Weinand

机构 * Forschungszentrum Jülich GmbH（于利希研究中心有限公司）； University of Siegen（锡根大学）； Imperial College London（伦敦帝国理工学院）

AI总结该研究旨在从大量能源系统研究中自动提取技术经济数据，通过特定方法汇编海量数据点与元数据条目形成FAIR数据库，能展示学术假设与实证数据差异及研究重点变化，还通过交互式仪表板方便用户使用。

2607.19120 2026-07-22 cs.CV 新提交

Latent Riemannian Flow Matching for Geometry-Grounded 3D Foundation Models

用于几何基础3D基础模型的潜在黎曼流匹配

Lisa Weijler, Irene Ballester, Guofeng Mei, Tolga Birdal, Pedro Hermosilla

机构 * TU Wien（维也纳工业大学）； Fondazione Bruno Kessler（布鲁诺·凯斯勒基金会）； Imperial College London（伦敦帝国理工学院）

AI总结研究如何弥合几何基础模型与3D场景生成模型的范式差异，通过在VGGT潜在空间进行黎曼流匹配，利用其3D先验，不依赖明确下游表示，在多个数据集上取得良好性能，确立该方法为3D生成的可行范式。

2607.18354 2026-07-22 cs.LG cs.AI cs.IT eess.SP math.IT 新提交

Multi-layer MIMO Relay as Deep Physical Neural Networks: Power Amplifiers as Activation Functions

多层MIMO中继作为深度物理神经网络：以功率放大器作为激活函数

Meng Hua, Itsik Bergel, Deniz Gündüz

机构 * Department of Electrical and Electronic Engineering, Imperial College London（伦敦帝国理工学院电气与电子工程系）； Faculty of Engineering, Bar-Ilan University（巴伊兰大学工程学院）

AI总结本文提出用多跳MIMO中继网络构建深度无线物理神经网络，以功率放大器非线性为激活函数，实现可端到端训练的空中全连接网络，针对不同CSI场景开发两种收发器设计，仿真显示该架构能准确进行图像分类，凸显利用硬件非线性增强推理能力的优势。