AAAI

Co-Layout: LLM-driven Co-optimization for Interior Layout

Co-Layout: 基于大语言模型的室内布局联合优化

Chucheng Xiang, Ruchao Bao, Biyin Feng, Wenzheng Wu, Zhongyuan Liu, Yirui Guan, Ligang Liu

AI总结 本文提出基于大语言模型和整数规划的联合优化方法，用于提升室内布局和家具摆放的自动化设计效率与质量。

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Exploring Socially Assistive Peer Mediation Robots for Teaching Conflict Resolution to Elementary School Students

探索用于向小学生教授冲突解决的社交辅助同伴调解机器人

Kaleen Shrestha, Harish Dukkipati, Avni Hulyalkar, Kyla Penamante, Ankita Samanta, Maja Matarić

AI总结 本研究探索了社交辅助机器人在小学冲突解决教学中的应用，发现机器人能有效提升学生自我认知和冲突调解能力。

Comments Published in Proceedings of the AAAI Symposium Series (2025)

Journal ref Proceedings of the AAAI Symposium Series (2025), 5(1), 405-414

SpaCRD: Multimodal Deep Fusion of Histology and Spatial Transcriptomics for Cancer Region Detection

SpaCRD：多模态深度融合组织学与空间转录组学用于癌症区域检测

Shuailin Xue, Jun Wan, Lihua Zhang, Wenwen Min

AI总结 SpaCRD通过多模态深度融合组织学与空间转录组学数据，实现跨样本、平台和批次的癌症区域检测，优于现有八种方法。

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Aligning the True Semantics: Constrained Decoupling and Distribution Sampling for Cross-Modal Alignment

对齐真实语义：基于约束解耦和分布采样的跨模态对齐

Xiang Ma, Lexin Fang, Litian Xu, Caiming Zhang

AI总结 本文提出CDDS算法，通过约束解耦和分布采样方法，解决跨模态对齐中的语义分离和模态差距问题，实验表明其优于现有方法。

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Model Change for Description Logic Concepts

描述逻辑概念的模型变更

Ana Ozaki, Jandson S. Ribeiro

AI总结 本文研究了描述逻辑概念在模型变更中的三种类型：移除、接收和修订，分析了EL和ALC逻辑中这些操作的兼容性及修订的复杂性。

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LLMTM: Benchmarking and Optimizing LLMs for Temporal Motif Analysis in Dynamic Graphs

LLMTM：动态图中基于时间 motif 分析的 LLM 评估与优化

Bing Hao, Minglai Shao, Zengyi Wo, Yunlong Chu, Yuhang Liu, Ruijie Wang

AI总结 本文提出 LLMTM 基准测试，评估 LLM 在动态图时间 motif 分析中的性能，并开发结构感知调度器以优化效率与精度的平衡。

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TrinityDNA: A Bio-Inspired Foundational Model for Efficient Long-Sequence DNA Modeling

TrinityDNA: 一种生物启发的高效长序列DNA建模基础模型

Qirong Yang, Yucheng Guo, Zicheng Liu, Yujie Yang, Qijin Yin, Siyuan Li, Shaomin Ji, Linlin Chao, Xiaoming Zhang, Stan Z. Li

AI总结 TrinityDNA通过生物启发的结构和多尺度注意力机制，实现了对长序列DNA的高效建模，提升了基因组分析的准确性与实用性。

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UniHR: Hierarchical Representation Learning for Unified Knowledge Graph Link Prediction

UniHR: 面向统一知识图谱链接预测的分层表示学习

Zhiqiang Liu, Yin Hua, Mingyang Chen, Yichi Zhang, Zhuo Chen, Lei Liang, Wen Zhang

AI总结 UniHR提出统一的分层表示学习框架，通过统一分层数据表示和结构学习模块，提升多类型知识图谱链接预测的性能和泛化能力。

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