University of California, San Diego（加州大学圣迭戈分校）

PASR: Pose-Aware 3D Shape Retrieval from Occluded Single Views

PASR：基于遮挡单视图的姿态感知3D形状检索

Jiaxin Shi, Guofeng Zhang, Wufei Ma, Naifu Liang, Adam Kortylewski, Alan Yuille

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； CISPA Helmholtz Center for Information Security（CISPA海德堡信息安全中心） 纠错

AI总结 PASR通过将2D基础模型知识蒸馏到3D编码器，解决单视图3D形状检索中姿态感知与遮挡问题，实现更鲁棒的检索与多任务能力。

Dynamically Extensible and Retractable Robotic Leg Linkages for Multi-task Execution in Search and Rescue Scenarios

可动态扩展和收回的多功能救援机器人腿部连杆机构

William Harris, Lucas Yager, Syler Sylvester, Elizabeth Peiros, Micheal C. Yip

机构 * Mechanical and Aerospace Engineering Department, University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校机械与航空航天工程系） ； Electrical and Computer Engineering Department, University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校电气与计算机工程系） 纠错

AI总结 本文提出了一种可动态扩展和收回的机器人腿部连杆机构，用于在搜索和救援任务中实现地形适应和高力输出。通过几何变换实现腿部配置的机械切换，实验验证了其在步长、力输出和稳定性方面的性能。

OT Score: An OT based Confidence Score for Prototype-Assisted Source Free Unsupervised Domain Adaptation

OT分数：一种基于最优传输的置信度分数用于原型辅助的无监督域适应

Yiming Zhang, Sitong Liu, Alex Cloninger

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

AI总结 本文提出OT分数，用于评估原型辅助无监督域适应中的分类性能和置信度，通过最优传输理论分析改进现有方法，实验表明其在域适应任务中表现更优。

Choosing with unknown causal information: Action-outcome probabilities for decision making can be grounded in causal models

在因果信息未知的情况下选择：决策中的行动-结果概率可以基于因果模型来确立

Mauricio Gonzalez Soto, David Danks, Hugo J. Escalante Balderas, L. Enrique Sucar

机构 * FSG NeuroInformatics, Faculty of Computer Science, University of Vienna（维也纳大学计算机科学系神经信息学研究所） ； Halicioglu Data Science Institute and Department of Philosophy, University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校Halicioglu数据科学研究所和哲学系） 纠错

AI总结 本文探讨在因果信息未知时，如何通过因果模型确立决策中的行动-结果概率，扩展了纳什均衡的概念，应用于战略游戏中考虑因果信息的情况。