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

In-Context Learning for the Imputation of Public Opinion Data with Large Language Models

基于上下文学习的民意数据插补方法

Tobias Holtdirk, Georg Ahnert, Joseph W Sakshaug, Anna-Carolina Haensch

机构 * LMU Munich（慕尼黑大学） ； Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心） ； University of Mannheim（曼海姆大学） ； Institute for Employment Research (IAB)（就业研究所（IAB）） ； University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） 纠错

AI总结 提出通过上下文学习（ICL）插补调查缺失数据，在150个意见变量上评估，相比MICE PMM方法，在所有缺失机制下绝对误差更低，尤其非随机缺失时优势显著。

ChinaHeritaQA: A Culturally-Grounded Visual Question Answering Dataset for World Heritage Sites in China

ChinaHeritaQA：面向中国世界遗产地的文化基础视觉问答数据集

Yi Zhang, Bolei Ma, Yong Cao, Chengyan Wu, Daniel Hershcovich, Anna-Carolina Haensch

机构 * LMU Munich（慕尼黑大学） ； FAU Erlangen-Nuremberg（埃尔朗根-纽伦堡大学） ； Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心） ； University of Tübingen & Tübingen AI Center（图宾根大学与图宾根人工智能中心） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； University of Copenhagen（哥本哈根大学） ； University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） 纠错

AI总结 提出ChinaHeritaQA多模态基准数据集，包含2279张图像和14133个双语多项选择题，覆盖七个认知维度，评估视觉语言模型在中国世界遗产上的文化推理能力。

Anchor-Conditioned Compositional Control for Landscape Image Generation

基于锚点条件的景观图像生成组合控制

Gadha Lekshmi P, Govind Arun, Rohith Syam, Ahmed Elgammal

机构 * Rutgers University–New Brunswick（罗格斯大学新布朗斯维克分校） ； University of Maryland–College Park（马里兰大学帕克分校） ； University of Technology Sydney（悉尼科技大学） 纠错

AI总结 提出锚点条件微调框架，通过解耦交叉注意力机制注入四维组合锚点向量，实现景观图像生成中的组合控制，在水平线检测和三分法对齐上取得最优性能。

Comments Accepted to the International Conference on Computational Creativity, ICCC 2026