Northeastern University（东北大学）

Den-TP: A Density-Balanced Data Curation and Evaluation Framework for Trajectory Prediction

Den-TP：一种基于密度平衡的数据整理与评估框架用于轨迹预测

Ruining Yang, Yi Xu, Yun Fu, Lili Su

机构 * Northeastern University, USA（东北大学） 纠错

AI总结 本文提出Den-TP框架，通过密度感知的数据整理和评估方法，平衡轨迹预测数据集的密度分布，提升模型鲁棒性。

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Contingency-Aware Planning via Certified Neural Hamilton-Jacobi Reachability

通过认证的神经哈密顿-雅可比可达性进行 contingency 意识规划

Kasidit Muenprasitivej, Derya Aksaray

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Northeastern University（电气与计算机工程系，东北大学） 纠错

AI总结 本文提出一种结合学习可达性与采样规划的多目标导航框架，利用FNO近似解算器解决高维HJ方程，提供理论安全保证并验证在Webots仿真中实时部署的性能。

Comments 9 pages, 4 figures

What on Earth is AlphaEarth? Hierarchical structure and functional interpretability for global land cover

什么是AlphaEarth？全球土地覆盖的分层结构和功能可解释性

Ivan Felipe Benavides-Martinez, Justin Guthrie, Jhon Edwin Arias, Yeison Alberto Garces-Gomez, Angela Ines Guzman-Alvis, Cristiam Victoriano Portilla-Cabrera, Somnath Mondal, Andrew J. Allyn, Auroop R. Ganguly

机构 * The Institute for Experiential Artificial Intelligence（体验式人工智能研究所） ； Northeastern University（东北大学） ； Gulf of Maine Research Institute（缅因湾研究机构） ； School of Engineering and Architecture（工程与建筑学院） ； Universidad Católica de Manizales（曼地拉天主教大学） ； Grupo de Investigación en Recursos Hidrobiológicos（水资源生物学研究组） ； Departamento de Ingeniería（工程系） ； Universidad Nacional de Colombia（哥伦比亚国家大学） 纠错

AI总结 本文提出功能可解释性框架，通过分析嵌入维度对土地覆盖结构的贡献，揭示AlphaEarth嵌入空间的分层功能组织，展示通过少量维度即可实现高精度土地覆盖分类。

Draft and Refine with Visual Experts

草稿与润色：借助视觉专家

Sungheon Jeong, Ryozo Masukawa, Jihong Park, Sanggeon Yun, Wenjun Huang, Hanning Chen, Mahdi Imani, Mohsen Imani

机构 * University of California, Irvine（加州大学尔湾分校） ； Northeastern University（东北大学） ； MOLOCO 纠错

AI总结 本文提出DnR框架，通过可视化专家反馈提升模型视觉利用能力，减少幻觉并提高多模态系统可解释性。

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