University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校）

SLAT-Phys: Fast Material Property Field Prediction from Structured 3D Latents

SLAT-Phys：从结构化3D潜在特征快速预测材料属性场

Rocktim Jyoti Das, Dinesh Manocha

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学学院公园分校） 纠错

AI总结 SLAT-Phys通过单张RGB图像直接预测3D资产的空间变化材料属性场，利用预训练的3D资产生成模型的结构化潜在特征，结合轻量级神经解码器，高效估计杨氏模量、密度和泊松比，实现比传统方法更快的材料属性预测。

Comments 8 page, 4 figures

Task-Space Singularity Avoidance for Control Affine Systems Using Control Barrier Functions

任务空间奇点避免：使用控制屏障函数控制仿射系统

Kimia Forghani, Suraj Raval, Lamar Mair, Axel Krieger, Yancy Diaz-Mercado

机构 * Department of Mechanical Engineering, University of Maryland, College Park（马里兰大学机械工程系，College Park分校） ； Division of Magnetic Manipulation and Particle Research, Weinberg Medical Physics, Inc.（Weinberg医学物理公司磁操控与粒子研究部） ； Department of Mechanical Engineering, Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学机械工程系） 纠错

AI总结 本文提出利用控制屏障函数避免控制仿射系统中任务空间奇点，通过分析输入输出映射矩阵的特征值识别奇异配置，并构建屏障函数以保持安全距离，实验表明可实现平滑轨迹跟踪并显著降低控制输入尖峰。

Geometry-Guided Camera Motion Understanding in VideoLLMs

基于几何的视频LLMs中相机运动理解

Haoan Feng, Sri Harsha Musunuri, Guan-Ming Su

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学College Park分校） ； Dolby Laboratories Inc.（杜比实验室） 纠错

AI总结 本文提出通过基准测试、诊断和注入框架，解决视频LLMs中相机运动表示不足的问题，通过CameraMotionDataset和CameraMotionVQA基准，提升模型对相机运动的识别能力。

Comments 10 pages, 7 figures, supplementary included CVPR2026 PVUW