University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学）

Robust 3D Alignment of Generative Reconstructions via Partial Monocular Observations

基于部分单目观测的生成式重建鲁棒3D对齐

Yuchen Zhang, Luanyuan Dai, Yiwei Wang, Xiwei Xu, Jianing Zhang, Johnny. r. zhang, Xianhui Meng, Yanbiao Ma, Jiayi Ma, Xiaoshuai Hao

机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学与技术学院） ； School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学计算机科学与工程学院） ； School of Engineering and Applied Science, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学工程与应用科学学院） ； School of Tech Electrical and Information Engineering, Tianjin University（天津大学电气与信息工程学院） ； Independent Researcher（独立研究员） ； School of Electronic Engineering and Information Science, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学电子工程与信息科学学院） ； Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学高瓴人工智能学院） ； School of Robotics, Wuhan University（武汉大学机器人学院） ； Xiaomi EV（小米汽车） 纠错

AI总结 针对生成式3D重建与部分单目观测对齐的挑战，提出无训练可解释几何对齐框架，通过Sim(3)变换恢复度量尺度与位姿，引入幻觉滤波抑制异常，在基准测试中显著优于传统和学习方法。

Interpretable vs Learned Encoders for High-Cardinality Fraud Detection

可解释编码器与学习型编码器在高基数欺诈检测中的对比

Xiao Han, Jingjing Liu, Moxuan Zheng, Zhen Zhang, Chenyu Wu

机构 * Goizueta Business School Emory University Atlanta, GA, USA（埃默里大学戈伊苏埃塔商学院） ； Computer Sciences University of California, Berkeley Kirkland, WA（加州大学伯克利分校计算机科学系） ； Stern School of Business New York University New York, NY, USA（纽约大学斯特恩商学院） ； School of Data Science University of Pennsylvania Philadelphia, PA, USA（宾夕法尼亚大学数据科学学院） ； Pratt School of Engineering Duke University Durham, NC, USA（达特茅斯大学普拉特工程学院） 纠错

AI总结 在IEEE-CIS欺诈数据集上比较7种分类编码方法，实体嵌入在AUC-ROC上最优（0.9612），与CatBoost（0.9602）无显著差异，优于其他编码器；CatBoost在AUC-PR上领先（0.822 vs 0.793），无编码器同时主导两个指标。