Nanjing University（南京大学）

Iterate to Differentiate: Enhancing Discriminability and Reliability in Zero-Shot TTS Evaluation

迭代以区分：增强零样本语音合成评估的判别性和可靠性

Shengfan Shen, Di Wu, Xingchen Song, Dinghao Zhou, Liumeng Xue, Meng Meng, Jian Luan, Shuai Wang

机构 * Nanjing University（南京大学） ； MiLM Plus, Xiaomi Inc.（小米公司MiLM Plus实验室） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

AI总结 本文提出I2D框架，通过递归合成语音提升零样本TTS评估的判别性和可靠性，实验显示其能提高系统级SRCC至0.464。

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Thinking with Tables: Enhancing Multi-Modal Tabular Understanding via Neuro-Symbolic Reasoning

基于表格的思考：通过神经符号推理增强多模态表格理解

Kun-Yang Yu, Zhi Zhou, Shi-Yu Tian, Xiao-Wen Yang, Zi-Yi Jia, Ming Yang, Zi-Jian Cheng, Lan-Zhe Guo, Yu-Feng Li

机构 * State Key Laboratory of Novel Software Technology, Nanjing University, China（新型软件技术国家重点实验室，南京大学，中国） ； School of Artificial Intelligence, Nanjing University, China（人工智能学院，南京大学，中国） ； School of Intelligence Science and Technology, Nanjing University, China（智能科学与技术学院，南京大学，中国） 纠错

AI总结 本文提出TWT框架，通过神经符号推理解决表格数据结构多样性、特征依赖复杂性及任务异质性问题，在八个数据集上验证了其在多模态表格理解任务中的优越性能。

Comments 20 pages, 6 figures

Rotor-Failure-Aware Quadrotors Flight in Unknown Environments

具有旋转故障意识的四旋翼在未知环境中的飞行

Xiaobin Zhou, Miao Wang, Chengao Li, Can Cui, Ruibin Zhang, Yongchao Wang, Chao Xu, Fei Gao

机构 * School of Robotics and Automation, Nanjing University（南京大学机器人与自动化学院） ； Institute of Cyber-Systems and Control, College of Control Science and Engineering, Zhejiang University（浙江大学控制系统研究所） ； Department of Aeronautical and Aviation Engineering, The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学航空工程系） ； School of Aeronautic Science and Engineering, Beihang University（北航航空科学与工程学院） 纠错

AI总结 本文提出一种具有旋转故障意识的四旋翼导航系统，通过复合故障检测与诊断非线性模型预测控制器和LiDAR平台，在未知复杂环境中实现旋转故障的快速检测与飞行稳定。

Memory-Augmented Potential Field Theory: A Framework for Adaptive Control in Non-Convex Domains

具有记忆的势场理论：非凸域中自适应控制的框架

Dongzhe Zheng, Wenjie Mei

机构 * Department of Computer Science and Engineering, School of Electronic Information and Electrical Engineering, Shanghai Jiao Tong University（计算机科学与工程系，电子信息与电气工程学院，上海交通大学） ； School of Robotics and Automation, Suzhou Campus, Nanjing University（机器人与自动化学院，南京大学苏福校区） 纠错

AI总结 本文提出一种结合历史经验的随机优化控制框架，通过动态构建记忆势场来识别状态空间的关键拓扑特征，提升非凸环境中控制器的自适应优化能力。

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