AAAI

Hierarchical Schedule Optimization for Fast and Robust Diffusion Model Sampling

分层调度优化用于快速且稳健的扩散模型采样

Aihua Zhu, Rui Su, Qinglin Zhao, Li Feng, Meng Shen, Shibo He

机构 * School of Computer Science and Engineering, Macau University of Science and Technology（澳门科学技术大学计算机科学与工程学院） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种分层调度优化方法，通过改进的双层优化框架，在极低的函数评估次数下实现高效的扩散模型采样，显著提升了样本质量和计算效率。

Comments Preprint, accepted to AAAI 2026

PlantTraitNet: An Uncertainty-Aware Multimodal Framework for Global-Scale Plant Trait Inference from Citizen Science Data

PlantTraitNet: 一种考虑不确定性的多模态框架，用于从公民科学数据中进行全球尺度植物特性推断

Ayushi Sharma, Johanna Trost, Daniel Lusk, Johannes Dollinger, Julian Schrader, Christian Rossi, Javier Lopatin, Etienne Laliberté, Simon Haberstroh, Jana Eichel, Daniel Mederer, Jose Miguel Cerda-Paredes, Shyam S. Phartyal, Lisa-Maricia Schwarz, Anja Linstädter, Maria Conceição Caldeira, Teja Kattenborn

机构 * GeoSense-Freiburg（弗赖堡GeoSense） 纠错

AI总结 本研究提出PlantTraitNet，一种多模态、多任务且考虑不确定性的深度学习框架，通过弱监督从公民科学照片中预测四个关键植物特性（植物高度、叶面积、特定叶面积和氮含量），并利用空间聚合生成全球特性分布图，验证结果表明其在所有评估特性上均优于现有特性地图。

Comments Accepted at the 40th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-26). Link: https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/41272