University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校）

Sharp Stability Threshold and Certification for Designing Stable Residual Architectures

深度残差架构的尖锐稳定性阈值与认证

Hyemin Gu, Michael Tyrrell, Tuhin Sahai, Markos A. Katsoulakis

机构 * University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； SRI International（SRI国际公司） 纠错

AI总结 该研究为深度残差架构提出次线性增长原理，通过经典ODE理论和最优控制分析确定\(q \leq 1\)为稳定训练充要条件，阐明架构布局与稳定关系，构建函数空间并给出认证算法，实验证实相关变体训练稳定。

Communication-Efficient Relative Pose Estimation with Vision Foundation Models for Ephemeral Collaborative Perception

用于短暂协作感知的基于视觉基础模型的通信高效相对位姿估计

Qihang Li, Jo-Hao Huang, Jiewen Liu, Suyoung Kang, Hao Zhang, Peng Gao

机构 * North Carolina State University（北卡罗来纳州立大学） ； University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） 纠错

AI总结 针对现实中机器人短交互窗口及有限通信带宽下的相对位姿估计难题，提出通信高效相对位姿估计框架CERPE，利用固定大小描述符减少原始观测交换，通过自身运动传播相对位姿，提升了短暂协作感知中的6自由度相对位姿估计。

Comments 8 pages, 6 figures

Learning in Infinitesimal Non-Compositional Sketches

在无穷小非组合草图中学习

Sridhar Mahadevan

机构 * Adobe Research（Adobe研究院） ； University of Massachusetts, Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） 纠错

AI总结 研究如何通过LINCS框架修复机器学习中非组合性问题，将问题指定为草图，利用切提升和INC自函子，把机器学习表述为寻找余代数不动点，证明特定条件下最终INC余代数存在，正进行多场景实验评估。