University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学）

HTC-SGA Former: A Hybrid Transformer-CNN Network with Self-Guided Attention and a New Boundary-Weighted Adaptive Loss for Coronary DSA Vessel Segmentation

HTC-SGA Former: 一种结合自引导注意力与新型边界加权自适应损失的混合Transformer-CNN网络用于冠状动脉DSA血管分割

Rayan Merghani Ahmed, Marwa Omer Mohammed Omer, Mohamed Elmanna, Shijie Li, Bin Li, Shoujun Zhou

机构 * Shenzhen Institutes of Advanced Technology (SIAT)（深圳先进技术研究院） ； University of Chinese Academy of Sciences (UCAS)（中国科学院大学） ； Department of Biomedical Engineering and Systems, Faculty of Engineering（工程学院生物医学工程与系统系） ； Cairo University（开罗大学） 纠错

AI总结 提出HTC-SGA Former混合网络，通过CNN编码器提取局部血管形态、Transformer解码器建模上下文、MS-GLWA模块实现全局-局部注意力、SGFA模块增强弱血管响应及BWACL损失函数优化边界，在0.81M参数下超越14种方法，提升细血管恢复与连续性。

Comments 20 pages, 10 figures, 3 tables. Submitted for journal review

Are GUI Agents Focused Enough? Automated Distraction via Semantic-level UI Element Injection

GUI代理是否足够专注？通过语义层面的UI元素注入实现自动化干扰

Wenkui Yang, Chao Jin, Haisu Zhu, Weilin Luo, Derek Yuen, Kun Shao, Junxian Duan, Huaibo Huang, Jie Cao, Ran He

机构 * SAIS, UCAS（中国科学院大学人工智能学院） ； SIST, ShanghaiTech University（上海科技大学信息科学与技术学院） 纠错

AI总结 本文提出语义层面UI元素注入方法，通过在截图上叠加安全对齐且无害的UI元素来误导代理的视觉基础。实验显示，该方法在五个受害者模型上提升了攻击成功率，并证明注入元素可作为持久吸引器。

Comments Accepted by ECCV 2026, public code at https://github.com/HashTAG00002/UI-Injection