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SE-AGCNet：面向会议场景的联合语音增强与响度控制端到端框架
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Hunan University（湖南大学）
AI总结 提出SE-AGCNet端到端框架，联合优化语音增强和自动增益控制，通过协同作用保留低音量语音并实现目标响度，在会议场景中提升语音质量和ASR准确率。
Comments Accepted by Interspeech 2026
USS: 面向具身视觉跟踪的统一空间-语义提示与潜在动力学学习
机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学）
AI总结 提出统一空间-语义提示范式替代纯文本目标指示，设计端到端框架USS支持多种提示类型，通过潜在世界模型提升时序鲁棒性，在真实机器人实验中优于纯文本方法。
MIL-LC：一种鲁棒的磁力计-惯性-LiDAR融合多模态定位框架
机构 * School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学电气与电子工程学院） ； Centre for Advanced Robotics Technology Innovation (CARTIN)（先进机器人技术创新中心）
AI总结 提出MIL-LC框架，融合磁力计、惯性和LiDAR，解决GNSS缺失、几何重复或无纹理环境下的定位问题，通过磁地图与LiDAR退化检测实现鲁棒定位。
通信启发的图位置编码 (CIPE)
机构 * Division of Mathematical Sciences, School of Physical and Mathematical Sciences, Nanyang Technological University（南洋理工大学物理与数学科学学院数学科学部） ； School of Computing, University of Kent（肯特大学计算机学院） ； Department of Computer Science and Technology, University of Cambridge（剑桥大学计算机科学与技术系）
AI总结 提出通信启发的图位置编码(CIPE)，利用节点间通信性定义注意力兼容的几何结构，通过维度对齐实现高效Transformer训练，在七个基准上平均提升35.5%。
Comments 11 pages, 1 figure, 3 tables; supplementary material includes additional experiments and theoretical proofs
VolSplat: 重新思考基于体素对齐预测的前馈式3D高斯泼溅
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； GigaAI ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The University of Adelaide（阿德莱德大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Monash University（莫纳什大学）
AI总结 针对前馈式3D高斯泼溅中像素对齐预测的局限性，提出体素对齐的VolSplat方法，通过从预测的3D体素网格直接预测高斯，实现鲁棒的多视图一致性和更优的几何与渲染质量。
Comments ECCV 2026, Project Page: https://lhmd.top/volsplat, Code: https://github.com/ziplab/VolSplat
TIDAL: 时间交错扩散与动作循环用于高频VLA控制
机构 * Institute for Infocomm Research (I$^2$R), A*STAR, Singapore（信息通信研究所（I²R），A*STAR，新加坡） ； Tsinghua University, Beijing, China（清华大学，北京，中国） ； Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学，新加坡）
AI总结 提出TIDAL分层框架，通过双频架构解耦语义推理与高频执行，实现边缘硬件上约9Hz控制更新，在动态拦截任务中性能提升2倍。
RoDyn: 驯服交互式机器人动态2.5D世界模型用于机器人操作
机构 * Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学，新加坡） ； Tsinghua University, Beijing, China（清华大学，北京，中国）
AI总结 提出RoDyn，一种几何感知的2.5D世界模型，通过机器人动态分词器和掩码引导自回归架构，在高效潜在空间中建模环境动态，提升生成保真度并显著改善下游强化学习和模仿学习性能。
具有最优性和稳定性保证的安全学习控制
机构 * Shenzhen Key Lab for Advanced Motion Control and Modern Automation Equipments, School of Intelligence Science and Engineering, Harbin Institute of Technology, Shenzhen, Guangdong 518055, China（深圳先进 motion 控制与现代自动化装备重点实验室，智能科学与工程学院，哈尔滨工业大学，深圳，广东 518055，中国） ； School of Data Science, Lingnan University, Hong Kong（数据科学学院，岭南大学，香港） ； School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, Singapore（电气与电子工程学院，南洋理工大学，新加坡） ； MIT CSAIL
AI总结 针对非线性系统在高相对度状态约束和未知扰动下的强化学习控制，提出高阶倒数型控制障碍函数处理约束，并通过梯度相似性概念和自适应机制在保证安全的同时提升性能。
Comments 16 pages, 6 figures
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