University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）

ViCo3D: Empowering LiDAR-based Collaborative 3D Object Detection with Vision Foundation Models

ViCo3D：利用视觉基础模型增强基于激光雷达的协作式3D目标检测

Haojie Ren, Songrui Luo, Lingfeng Wang, Yan Xia, Yao Li, Jing Li, Lu Zhang, Jiajun Deng, Yanyong Zhang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 研究针对V2X系统中基于激光雷达协作式3D感知的不足，提出ViCo3D框架。通过将点云投影为图像让VFM提取特征，引入融合模块及跨智能体融合策略，实现了先进的3D检测性能，提升了协作增益。

AdaPCLA: Adaptive Prior-Calibrated Logit Adjustment for Long-Tailed Longitudinal EHR Generation

AdaPCLA：用于长尾纵向电子健康记录生成的自适应先验校准逻辑调整

Shuai Cui, Chen Wenxuan, Wenjie Du, Jian Lou, Dan Li, Wenjie Feng

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） 纠错

AI总结 研究针对纵向电子健康记录生成中标准模型的不足，提出AdaPCLA框架，通过数据分布感知训练策略、模拟退火训练及零样本分布控制实现自适应拟合与生成，理论分析刻画相关界限，实验验证其在多方面有提升。

Comments 40 pages, 10 figures

UD-ASD: A Unified Diffusion Model for Anomalous Sound Detection

UD-ASD：一种用于异常声音检测的统一扩散模型

Pengxiang Gao, Yu Qiu, Yanzhi Song

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 研究针对异常声音检测，提出含轻量级模块的统一扩散模型，先将音频转对数梅尔频谱图，通过嵌入机器ID引导模型为特定机器重建数据，经高斯混合模型拟合误差分布，实验验证该模型在DCASE2022任务2中相比基线有显著提升。

Comments 5 pages, 3 figures, Interspeech 2026

SQuTR: A Robustness Benchmark for Spoken Query to Text Retrieval under Acoustic Noise

SQuTR：一种在语音噪声下 spoken query 到文本检索的鲁棒性基准

Yuejie Li, Ke Yang, Yueying Hua, Berlin Chen, Jianhao Nie, Yueping He, Caixin Kang

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Soochow University（苏州大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The University of Tokyo（东京大学） 纠错

AI总结 SQuTR通过大规模数据集和统一评估协议，评估语音检索系统在复杂噪声环境下的鲁棒性，揭示了极端噪声下检索性能显著下降的问题。

Comments Accepted by SIGIR 2026

Journal ref Proceedings of the 49th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR '26), July 20--24, 2026, Melbourne, VIC, Australia

CreatiParser: Generative Image Parsing of Raster Graphic Designs into Editable Layers

CreatiParser: 从位图图形设计生成可编辑的图层

Weidong Chen, Dexiang Hong, Zhendong Mao, Yutao Cheng, Xinyan Liu, Lei Zhang, Yongdong Zhang

机构 * School of Information Science and Technology, University of Science and Technology of China（科学技术大学信息科学与技术学院） ； ByteDance Intelligent Creation（字节跳动智能创作） ； School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology (Weihai)（哈尔滨工业大学（威海）计算机科学与技术学院） ； Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center（合肥综合国家科学中心人工智能研究院） 纠错

AI总结 本文提出CreatiParser框架，将位图图形设计分解为可编辑的文本、背景和贴纸图层，结合视觉语言模型和多分支扩散架构，提升生成质量与编辑灵活性，实验显示在Parser-40K和Crello数据集上性能优于现有方法。