Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）

Expresso-AI: Explainable Video-Based Deep Learning Models for Depression Diagnosis

Expresso-AI: 基于可解释视频的深度学习模型用于抑郁症诊断

Felipe Moreno, Sharifa Alghowinem, Hae Won Park, Cynthia Breazeal

机构 * Media Lab MIT Cambridge, USA（媒体实验室 MIT 摄影实验室 美国剑桥） 纠错

AI总结 提出一种可解释的深度学习框架，通过微调动作识别预训练的DCNN，分析面部视频中的时空特征，生成显著性图以解释模型决策，同时提升抑郁症严重程度预测性能。

Comments 8 pages. Accepted at the 2023 11th International Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction (ACII). Code: https://github.com/felmoreno1726/Expresso-AI

Journal ref 2023 11th International Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction (ACII), 2023, pp. 1-8

Commerge: Communication-Efficient, Robust, and Fast LiDAR Map Merging Framework for Multi-Robot Coordination in Resource-Constrained Scenarios

Commerge：面向资源受限场景的多机器人协调的高效通信、鲁棒且快速的LiDAR地图合并框架

Hogyun Kim, Jiwon Choi, Juwon Kim, Geonmo Yang, Seokhwan Jeong, Hyungtae Lim, Younggun Cho

机构 * Dept. of Electrical and Computer Engineering, INHA University, S.Korea（电气与计算机工程系，INHA大学，韩国） ； Laboratory for Information and Decision Systems (LIDS), Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, USA（信息与决策系统实验室（LIDS），麻省理工学院，美国马萨诸塞州剑桥） 纠错

AI总结 提出Commerge框架，通过图论选择性数据交换将多机器人LiDAR地图合并的通信量降低高达5000倍，同时保持对齐精度，实现MB级数据交换。

Comments 32 pages, 32 figures

Hitting a Moving Target: Test-Time Adaptation for AI Text Detection under Continual Distribution Shift

击中移动目标：持续分布漂移下AI文本检测的测试时适应

Kevin Ren, Manish Raghavan, Nikhil Garg

机构 * Cornell Tech（康奈尔科技） ； MIT（麻省理工学院） 纠错

AI总结 提出一种基于半监督学习的测试时适应方法，利用推理时未标记样本的同质性，应对AI文本检测中持续出现的分布漂移，显著优于现有监督检测器。

Neural Scaling Universality: If Exponents Are Fixed, Time to Understand Coefficients

神经缩放普适性：如果指数固定，是时候理解系数了

Yizhou Liu, Jeff Gore

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

AI总结 本文论证神经缩放定律中的幂律指数由通用机制固定，而系数对数据和架构细节敏感，理解系数是近期性能提升的关键。

Comments 17 pages, 6 figures