University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校）

A Robust Model-Based Approach for Continuous-Time Policy Evaluation with Unknown Lévy Process Dynamics

基于模型的鲁棒方法用于具有未知Lévy过程动力学的连续时间策略评估

Qihao Ye, Xiaochuan Tian, Yuhua Zhu

机构 * Department of Mathematics, University of California, San Diego, CA 92093, United States（加州大学圣地亚哥分校数学系） ； Department of Statistics and Data Science, University of California, Los Angeles, CA 90095, United States（加州大学洛杉矶分校统计学与数据科学系） 纠错

AI总结 针对含布朗和Lévy噪声的连续时间策略评估问题，提出基于模型的框架，通过最大似然估计与迭代尾部校正机制恢复未知系数，并建立策略评估误差的理论界。

Comments 32 pages, 10 figures

EchoFoley: Event-Centric Hierarchical Control for Video Grounded Creative Sound Generation

EchoFoley: 面向视频接地创意声音生成的事件中心层次化控制

Bingxuan Li, Yiming Cui, Yicheng He, Yiwei Wang, Shu Zhang, Longyin Wen, Yulei Niu

机构 * ByteDance Intelligent Creation（字节跳动智能创作） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of California, Merced（加州大学默塞德分校） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

AI总结 提出EchoFoley任务，通过事件级局部控制和层次化语义控制实现视频接地声音生成，构建EchoFoley-6k基准并设计EchoVidia框架，在可控性和感知质量上分别提升40.7%和12.5%。

Comments CVPR-2026 Main Conference

CrossFusion: A Multi-Scale Cross-Attention Convolutional Fusion Model for Cancer Survival Prediction

CrossFusion: 一种用于癌症生存预测的多尺度交叉注意力卷积融合模型

Rustin Soraki, Huayu Wang, Sitong Liu, Joann G. Elmore, Linda Shapiro

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

AI总结 提出CrossFusion多尺度特征融合框架，通过交叉注意力机制整合不同放大倍数下的病理图像块，显著提升六种癌症的生存预测准确性。

Comments Accepted at MIDL 2026