APO: Unsupervised Atomic Policy Optimization for 3D Structure Prediction of Atomic Systems
APO：面向原子系统三维结构预测的无监督原子策略优化
机构 * CMU（卡内基梅隆大学） ； NUS（新加坡国立大学）
AI总结 本研究提出无监督原子策略优化框架APO，通过双奖励机制实现原子系统三维结构预测，在晶体与抗体预测中优于全监督基线，提升了匹配率、结构保真度与推理效率。
高校专区
National University of Singapore（新加坡国立大学）
ENCORE: Event-Assisted Complementary Motion Refinement for Learned Video Compression
ENCORE：用于学习型视频压缩的事件辅助互补运动细化
机构 * School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机学院） ； School of Artificial Intelligence, Ningbo University（宁波大学人工智能学院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Zhejiang University of Technology（浙江工业大学） ； School of Information Engineering, Zhongnan University of Economics and Law（中南财经政法大学信息工程学院）
AI总结 ENCORE是结合事件相机与RGB帧的学习型视频压缩框架，通过CMR、SERIC、EAR模块细化运动，在多数据集上实现了BD-rate节省的性能提升。
DoTime: A Synthetic Benchmark Generator for Interventional and Counterfactual Time Series
DoTime：用于干预和反事实时间序列的合成基准生成器
机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学）
AI总结 DoTime是用于干预和反事实时间序列的合成基准生成器，具备现有工具没有的多项功能，附带评估套件与基线，经测试其干预训练的因果模型相比同容量观测模型有方向准确性优势。
