New York University（纽约大学）

Parametric and Generative Forecasts of EPEX Day\char45 Ahead Energy Market Curves

EPEX日前能源市场曲线的参数化和生成式预测

Julian Gutierrez, Redouane Silvente

机构 * New York University Abu Dhabi（纽约大学阿布扎克分校） ； CREST, ENSAE, Institut Polytechnique de Paris（CREST、ENSAE、巴黎理工学院） 纠错

AI总结 研究EPEX日前能源市场曲线预测，提出参数化和生成式两种方法，参数方法用极端梯度提升，生成方法用条件去噪扩散概率模型，通过曲线重建和存储优化问题评估，生成式方法在存储应用中有更好表现。

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Physically Grounded Monocular Depth via Nanophotonic Wavefront Encoding

通过纳米光子波前编码实现物理基础的单目深度

Bingxuan Li, Jiahao Wu, Yuan Xu, Zezheng Zhu, Yunxiang Zhang, Kenneth Chen, Yanqi Liang, Nanfang Yu, Qi Sun

机构 * New York University（纽约大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

AI总结 研究旨在解决单目深度感知中度量尺度模糊问题，核心方法是用超透镜通过纳米光子学编码深度线索，结合DFMs与输入自适应策略及模拟管道，实验证明该方法有效提升单目度量深度传感精度。

Comments ECCV 2026

What's on My Network? Using Large Language Models to Identify Real-World IoT Devices at Scale

我的网络上有什么？使用大语言模型大规模识别现实世界中的物联网设备

Rameen Mahmood, Tousif Ahmed, Sai Teja Peddinti, Danny Yuxing Huang

机构 * New York University（纽约大学） ； Google（谷歌） 纠错

AI总结 研究共享环境中物联网设备识别难题，引入语义推理管道，用大语言模型构建高保真标签并指令微调模型，在众多供应商中取得高准确率，对多种问题保持稳健，为大规模可信设备识别提供基础。

Comments 18 pages, 3 figures

Journal ref Proc. ACM Netw. 4, CoNEXT2, Article 26 (2025)