Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）

Sensing Intelligence as a Trainable Metamaterial Property

感知智能作为可训练的元材料属性

Kyungmi Na, Yifei Li, Xinyi Yang, Bolei Deng

机构 * Daniel Guggenheim School of Aerospace Engineering, Georgia Institute of Technology（德鲁·福金斯航空航天工程学院，佐治亚理工学院） ； Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory, Massachusetts Institute of Technology（计算机科学与人工智能实验室，麻省理工学院） 纠错

AI总结 本文提出将感知智能作为可训练的元材料属性，通过可微仿真优化元材料几何结构，使神经网络能够训练其身体进行感知，从而显著提升感知精度或减少电子传感器数量。

Configurable Holography: Towards Display and Scene Adaptation

可配置全息术：面向显示与场景自适应

Yicheng Zhan, Liang Shi, Wojciech Matusik, Qi Sun, Kaan Akşit

机构 * University College London（伦敦大学学院） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； New York University（纽约大学） 纠错

AI总结 提出可配置全息框架，通过显式条件化使单一模型适应多种显示-场景参数，无需重新训练，实现与现有方法相当的重建质量并提升速度。

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