Stanford University（斯坦福大学）

Navigating the Proximity-Safety Balance: Constraint Decomposition for Human Following in Pedestrian Crowds

权衡 proximity 与安全：人群中跟随目标行人的约束分解方法

Shiting Gong, Jianpeng Yao, Jinfeng Wang, Marco Pavone, Jiachen Li

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； University of California, Riverside（加州大学河滨分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； NVIDIA Research（英伟达研究院） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

AI总结 该研究针对人群中行人跟随的 proximity 与安全平衡问题，提出多约束强化学习框架，量化行人运动不确定性以增强安全性，经实验和真实机器人部署验证了方法的有效性。

Comments IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026); Project Website: https://nav-ps-balance.github.io/

ENCORE: Efficient Noise Context-Aware Representation for Low-Dose CT Denoising

ENCORE：面向低剂量CT去噪的高效噪声上下文感知表示

Minwoo Yu, N. Robert Bennett, Jongduk Baek, Adam S. Wang

机构 * Yonsei University（延世大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 针对低剂量CT去噪的传统模型未适配CT噪声特性的问题，提出ENCORE框架，含FlyingConv模块，实现去噪质量与效率提升，还可进行零样本条件去噪。