University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学）

Detecting Transportation Mode Using Dense Smartphone GPS Trajectories and Transformer Models

基于密集智能手机GPS轨迹和Transformer模型的交通模式检测

Yuandong Zhang, Othmane Echchabi, Tianshu Feng, Wenyi Zhang, Hsuai-Kai Liao, Charles Chang

机构 * University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； McGill University（麦吉尔大学） ； Mila - Quebec AI Institute（魁北克人工智能研究所） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Duke Kunshan University（杜克昆山大学） 纠错

AI总结 本文提出SpeedTransformer模型，利用速度输入从密集GPS轨迹中检测交通模式，实验表明其优于传统深度学习模型，并在不同地理区域表现出良好的迁移学习能力。

Comments Accepted for publication in the International Journal of Geographical Information Science, February 2026. This is the accepted manuscript. The final version of record will appear in IJGIS (Taylor and Francis)

Journal ref International Journal of Geographical Information Science (2026)

OnlineHMR: Video-based Online World-Grounded Human Mesh Recovery

OnlineHMR：基于视频的在线世界坐标人体网格恢复

Yiwen Zhao, Ce Zheng, Yufu Wang, Hsueh-Han Daniel Yang, Liting Wen, Laszlo A. Jeni

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

AI总结 本文提出OnlineHMR，一种在线处理框架，通过因果键值缓存和滑动窗口学习策略实现在线世界坐标人体网格恢复，适用于AR/VR等交互场景。

Comments Accepted by CVPR 2026

Tabular LLMs for Interpretable Few-Shot Alzheimer's Disease Prediction with Multimodal Biomedical Data

用于多模态生物医学数据的可解释少样本阿尔茨海默病预测的表格LLMs

Sophie Kearney, Shu Yang, Zixuan Wen, Weimin Lyu, Bojian Hou, Duy Duong-Tran, Tianlong Chen, Jason H. Moore, Marylyn D. Ritchie, Chao Chen, Li Shen

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Stony Brook University（石溪大学） ； University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Medical University of South Carolina（南卡罗来纳医科大学） ； Cedars-Sinai Medical Center（西格拉姆山医疗中心） 纠错

AI总结 本文提出TAP-GPT框架，利用预训练的大语言模型进行少样本阿尔茨海默病分类，展示了其在多模态生物医学数据中的优越性能和可解释性。