University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学）

ECG-LDC: A Hardware-Efficient Low-Dimensional Computing Framework for ECG Arrhythmia Classification

ECG-LDC：一种用于心电图心律失常分类的硬件高效低维计算框架

Anh Tran, Khanh Tran, Cuong Do

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； VinUniversity（文大学） ； VinUni–Illinois Smart Health Center（文大学-伊利诺伊智能健康中心） 纠错

AI总结 针对可穿戴设备中心电图心律失常分类需求，提出软硬件协同设计框架ECG-LDC，采用双编码器架构及低维计算，经数据预处理、模型训练和硬件加速器架构原型实现，准确率高且内存占用低，适合资源受限可穿戴平台实时检测心律失常。

Comments 10 pages, 5 figures, 6 tables

Pix2Act: Image-Space Manipulation Policies with Equivariant Augmentation

Pix2Act：具有等变增强的图像空间操纵策略

Haojie Huang, Linfeng Zhao, Haotian Liu, Zhang Ye, Si-Yuan Huang, Mingxi Jia, Boce Hu, Fangzhou Lin, Yu Qi, Dian Wang, Robin Walters, Robert Platt

机构 * Northeastern University（东北大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Brown University（布朗大学） ； Texas A&M University（德州农工大学） 纠错

AI总结 研究针对将操纵动作表示为相机平面二维轨迹带来的挑战，提出Pix2Act模仿学习方法，通过生成图像空间关键点轨迹及三角测量恢复末端执行器姿态，将三维控制转为二维预测问题，提升泛化能力与性能，优于现有基线且抗相机扰动。

Comments Project Website: https://haojhuang.github.io/pix2act_page/

Learning Anatomy-Grounded CT Vision-Language Representations with Organ-Hierarchical Report Knowledge

利用器官分层报告知识学习基于解剖学的CT视觉语言表征

Guoliang You, Hongming Li, Yuanwang Zhang, Yong Fan

机构 * Department of Radiology, Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania（放射科，佩尔曼医学院，宾夕法尼亚大学） 纠错

AI总结 研究利用CT图像与放射学报告进行医学视觉语言预训练，提出OKA-CT框架，通过转化报告为器官条件知识，分阶段学习，在数据集上实现零样本异常诊断高AUROC，优于基线，提升报告-图像对齐。

Comments 9 pages, 6 figures, 4 tables

Learning Partition Trees for Nearest Neighbor Search

学习用于最近邻搜索的划分树

Sanjeev Khanna, Ashwin Padaki, Erik Waingarten

机构 * NYU（纽约大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

AI总结 从数据驱动算法设计角度研究最近邻搜索，专注平衡半空间树。在类似高斯边际条件下给出算法，能学习到\(o(nd)\)查询时间的树。核心是平衡半空间切割问题，设计非恰当学习算法规避NP难，输出特定平衡多项式阈值函数。

EgoSteer: A Full-Stack System Towards Steerable Dexterous Manipulation from Egocentric Videos

EgoSteer：一个用于从第一人称视角视频实现可控灵巧操作的全栈系统

Yifan Zhong, Zhang Chen, Tianrui Guan, Fanlian Zeng, Yuyao Ye, Tianjia He, Ka Nam Lui, Jiayi Li, Tingrui Zhang, Ruilin Yan, Xinhao Ji, Guangyu Zhao, Wenjie Lou, Jiayuan Zhang, Yuanpei Chen, Yaodong Yang

机构 * Institute for AI, PKU（北京大学人工智能研究院） ； PKU-PsiBot Joint Lab（北大-灵犀机器人联合实验室） ； UPenn（宾夕法尼亚大学） 纠错

AI总结 针对灵巧手系统因缺乏数据而无可控性的问题，提出全栈系统EgoSteer，集成EgoSmith数据管道等，通过人类数据预训练赋予语言引导操作先验，经机器人后训练强化，能执行多样任务，还开源相关内容。

WSqD: A Horizon-Free Learning Rate Schedule for Large Model Training

WSqD：一种用于大模型训练的与训练轮次无关的学习率调度方法

Jianhao Ma, Yuxin Chen

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

AI总结 研究提出WSqD学习率调度方法，受随机凸优化启发，用移位反平方根基础取代WSD恒定稳定阶段，保留最终线性冷却，其基础学习率调度与训练轮次无关且收敛速率最优，实验显示在语言模型预训练中表现良好。