Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学）

Power Couple? AI Growth and Renewable Energy Investment

电力情侣？AI增长与可再生能源投资

Luyi Gui, Tinglong Dai

机构 * Paul Merage School of Business, University of California, Irvine（加州大学厄尔布雷希特商学院） ； Carey Business School, Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学卡里商学院） ； Data Science and AI Institute, Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学数据科学与人工智能研究院） 纠错

AI总结 通过博弈模型研究AI增长与可再生能源投资的均衡，发现当市场回报超模且性能提升近似线性时，可再生能源扩张主要缓解算力约束而非替代化石能源，导致“适应陷阱”；当回报递减时，则形成“适应路径”推动脱碳。

Comments 35 pages, 3 figures, 15-page appendix

Exploiting Completeness Perception with Diffusion Transformer for Unified 3D MRI Synthesis

利用扩散变换器的完整性感知实现统一的3D MRI合成

Junkai Liu, Nay Aung, Theodoros N. Arvanitis, Joao A. C. Lima, Steffen E. Petersen, Le Zhang

机构 * School of Engineering, University of Birmingham, UK（伯明翰大学工程学院） ； William Harvey Research Institute, Queen Mary University London, UK（女王玛丽大学伦敦威廉·哈里维研究所） ； Barts Heart Centre, St Bartholomew’s Hospital, Barts Health NHS Trust, UK（巴特勒心脏中心，圣巴塞洛缪医院，巴特勒健康 NHS信托） ； Division of Cardiology, Johns Hopkins University School of Medicine, US（约翰霍普金斯大学医学院心脏病科） 纠错

AI总结 本文提出CoPeDiT模型，通过完整性感知机制提升3D MRI合成的语义一致性与鲁棒性。

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Silhouette-based Gait Foundation Model

基于轮廓的步态基础模型

Dingqiang Ye, Chao Fan, Kartik Narayan, Bingzhe Wu, Chengwen Luo, Jianqiang Li, Vishal M. Patel

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Shenzhen University（深圳大学） 纠错

AI总结 FoundationGait是首个可扩展的自监督预训练框架，用于步态理解，通过大规模预训练在多个数据集上实现稳健的步态识别性能。