New York University（纽约大学）

Deep and Probabilistic Models for Gene Regulatory Network Inference

用于基因调控网络推断的深度和概率模型

Claudia Skok Gibbs

机构 * Center for Data Science（数据科学中心） ； New York University（纽约大学） 纠错

AI总结 研究针对基因调控网络重建的挑战，开发了PMF-GRN和GLM-Prior两个框架。前者将GRN推断作为概率图形模型，后者微调预训练模型预测基因相互作用，二者结合推动GRN重建的两阶段观点，改进了网络推断方法。

Comments PhD thesis

A Morphing-Designed Hexarotor Prototype combining Practical Resilience and Efficiency

一种兼具实用弹性和效率的变形设计六旋翼原型

Murat Bronz, Mahmoud Hamandi, Elgiz Baskaya, Chiara Gabellieri, Antonio Franchi

机构 * Ecole Nationale de l’Aviation Civile（法国国立民用航空学院） ； Center for Artificial Intelligence and Robotics, New York University Abu Dhabi（纽约大学阿布扎比分校人工智能与机器人中心） ； Sapienza University of Rome（罗马第一大学） ； Robotics and Mechatronics lab, Faculty of Electrical Engineering, Mathematics & Computer Science, University of Twente（荷兰屯特大学电气、数学与计算机科学学院机器人与机电一体化实验室） 纠错

AI总结 研究一种名为Opti-Hexa的六旋翼原型，利用开源变形平台，通过改变相邻螺旋桨夹角研究几何形状权衡，用数据拟合模型和对比评估效率与弹性，证实特定变形平台有可行性区域，还发布软硬件支持后续研究。

A zero-one law for one-shot system identification

一次性系统识别的零一律

Nicolas Boullé, Diana Halikias, Samuel E. Otto, Alex Townsend

机构 * Imperial College London（帝国理工学院） ； New York University（纽约大学） ； Cornell University（康奈尔大学） 纠错

AI总结 研究一次性系统识别问题，通过规定字典项线性参数化解析系统，证明零一律，将问题简化为关于退化输入的问题，能从单轨迹数据恢复多种系统并检测额外探测需求。

Comments 8 pages, 2 figures

Decoupled Alignment for Robust Plug-and-Play Adaptation

用于鲁棒即插即用适应的解耦对齐

Haozheng Luo, Jiahao Yu, Wenxin Zhang, Jialong Li, Chenghao Qiu, Yimin Wang, Eric Hanchen Jiang, Jerry Yao-Chieh Hu, Yan Chen, Binghui Wang, Xinyu Xing, Han Liu

机构 * Northwestern University（西北大学） ； New York University Abu Dhabi（纽约大学阿布扎克分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Texas A&M University（德克萨斯农工大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Illinois Institute of Technology（伊利诺伊理工学院） 纠错

AI总结 研究提出无需训练的大语言模型对齐方法，利用知识蒸馏提取对齐信号，经模型融合实现即插即用的对齐校正，采用增量调试识别关键知识组件，在有害问题数据集上显著提升防御成功率，且不损性能。

Comments Revised to correct the Acknowledgments section. Previous versions inadvertently included acknowledgments of NSF and NIH awards that did not support this work. Those funding acknowledgments have been removed. The technical content, results, and conclusions are unchanged