University of Oxford（牛津大学）

Reliable mechanistic operator recovery with biologically-informed neural networks: principles for architecture and optimisation design

基于生物信息神经网络的可靠机械算子恢复：架构与优化设计原理

Rebecca M. Crossley, Yuan Yin, Sarah L. Waters, Ruth E. Baker

机构 * Mathematical Institute, University of Oxford（牛津大学数学研究所） 纠错

AI总结 研究生物信息神经网络用于机械算子恢复时网络架构、优化策略等因素对其的影响，通过对典型偏微分方程模型实证研究，发现成功推理依赖平衡目标，给出架构、参数设置建议及失败模式诊断方法，为生物模型发现提供指导。

Comments 63 pages, 27 figures

Accurate, Interdisciplinary and Transparent Structure-property Understanding with Deep Native Structural Reasoning

通过深度原生结构推理实现准确、跨学科和透明的结构-属性理解

Chen Tang, Yizhou Wang, Jianyu Wu, Lintao Wang, Shixiang Tang, Pengze Li, Encheng Su, Jun Yao, Jiabei Xiao, Yuqi Shi, Jielan Li, Hongxia Hao, Zhangyang Gao, Fang Wu, Ben Fei, Xiangyu Yue, Pan Tan, Bozitao Zhong, Jinouwen Zhang, Aoran Wang, Yan Lu, Jiaheng Liu, Xinzhu Ma, Liang Hong, Mingyue Zheng, Phil Torr, Bowen Zhou, Wanli Ouyang, Lei Bai

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Fudan University（复旦大学） ； University of Sydney（悉尼大学） ； Nanjing University（南京大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； The University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Drug Discovery and Design Center, State Key Laboratory of Drug Research, Shanghai Institute of Materia Medica, Chinese Academy of Sciences（药物发现与设计中心、国家药物研究重点实验室、上海中医药材料医学研究所、中国科学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 研究聚焦利用人工智能解释结构-属性关系的挑战，提出多模态科学基础模型SciReasoner，通过离散化结构信息为可寻址单元进行推理，在多领域基准测试中表现出色，实现准确预测与可解释科学推理的结合。

PRoVeFL: Private Robust and Verifiable Aggregation in Federated Learning

PRoVeFL：联邦学习中的隐私保护、健壮且可验证的聚合

Harsh Kasyap, Anil Kumar Pradhan, Ugur Ilker Atmaca, Graham Cormode, Carsten Maple

机构 * Indian Institute of Technology (BHU)（印度理工学院（博帕尔）） ； Vaulttree ； University of Warwick（沃里克大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； Abdullah Gul University（阿卜杜勒·加勒大学） 纠错

AI总结 研究针对联邦学习中传统框架的安全问题，提出PRoVeFL框架，利用多服务器和多密钥全同态加密，兼容多种拜占庭健壮聚合算法并增强其可验证性，通过实验验证了该框架的可扩展性及相比现有工作在运行时的显著提升。

Comments 18 pages

MMDiff: Extending Diffusion Transformers for Multi-Modal Generation

MMDiff: 扩展扩散变换器用于多模态生成

Yagmur Akarken, Orest Kupyn, Christian Rupprecht

机构 * University of Oxford, Visual Geometry Group（牛津大学视觉几何组） 纠错

AI总结 提出MMDiff框架，利用冻结的扩散变换器通过轻量解码器联合生成图像及多种密集感知模态，发现多时间步特征融合与空间变化聚合权重是关键，在语义分割等任务上取得优异性能。

EgoExoMem: Cross-View Memory Reasoning over Synchronized Egocentric and Exocentric Videos

EgoExoMem: 跨视角记忆推理 over 同步的自身视角和外部视角视频

Ruiping Liu, Junwei Zheng, Yufan Chen, Di Wen, Shaofang Quan, Chengzhi Wu, Jiaming Zhang, Kailun Yang, Kunyu Peng, Rainer Stiefelhagen

机构 * Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； University of Oxford（牛津大学） ； Hunan University（湖南大学） 纠错

AI总结 本文提出EgoExoMem，首个跨视角记忆推理基准，通过同步自身视角和外部视角视频进行跨视角记忆推理，利用E$^2$-Select方法实现高效的帧选择，实验表明自身和外部视角提供互补的记忆线索，但现有模型在基准测试中表现有限。

Comments The source code and dataset can be found at https://github.com/RuipingL/EgoExoMem

GrandTour: A Legged Robotics Dataset in the Wild for Multi-Modal Perception and State Estimation

GrandTour: 一种用于多模态感知与状态估计的野外腿式机器人数据集

Turcan Tuna, Jonas Frey, Frank Fu, Katharine Patterson, Tianao Xu, Maurice Fallon, Cesar Cadena, Marco Hutter

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Stanford University（斯坦福大学） ； UC Berkeley（伯克利大学） ； Oxford University（牛津大学） 纠错

AI总结 GrandTour数据集为多模态感知与状态估计提供了大规模野外腿式机器人数据，支持SLAM和高精度状态估计的研究与开发。

Comments Turcan Tuna, and Jonas Frey contributed equally. Submitted to Sage The International Journal of Robotics Research

ROAD-Waymo: A Large-Scale Action Awareness Dataset for Autonomous Driving

ROAD-Waymo：一个用于自动驾驶的大规模动作感知数据集

Salman Khan, Izzeddin Teeti, Reza Javanmard Alitappeh, Mihaela C. Stoian, Eleonora Giunchiglia, Gurkirt Singh, Andrew Bradley, Fabio Cuzzolin

机构 * Oxford Brookes University（奥克斯福德布鲁克斯大学） ； MAZUST ； University of Oxford（牛津大学） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

AI总结 本文提出ROAD-Waymo数据集，用于道路场景中代理、动作等检测技术开发与基准测试，比现有数据集更大更具挑战性，含大量标注数据，通过新注释管道增强完整性，还能解决不同国家道路场景的域适应问题。