ACM MM

GS3LAM: Gaussian Semantic Splatting SLAM

GS3LAM: 基于高斯语义散射的SLAM

Linfei Li, Lin Zhang, Zhong Wang, Ying Shen

机构 * School of Software Engineering, Tongji University（同济大学软件工程学院） ； Department of Automation, Shanghai Jiaotong University（上海交通大学自动化系） 纠错

AI总结 GS3LAM通过多模态数据融合实现实时一致的语义密集地图，采用语义高斯场和多模态误差约束联合优化，引入深度自适应尺度正则化和随机采样关键帧映射策略，提升跟踪鲁棒性和渲染质量。

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POLY-SIM: Polyglot Speaker Identification with Missing Modality Grand Challenge 2026 Evaluation Plan

POLY-SIM：基于缺失模态的多模态说话人识别挑战2026评估计划

Marta Moscati, Muhammad Saad Saeed, Marina Zanoni, Mubashir Noman, Rohan Kumar Das, Monorama Swain, Yufang Hou, Elisabeth Andre, Khalid Mahmood Malik, Markus Schedl, Shah Nawaz

机构 * Institute of Computational Perception, Johannes Kepler University Linz, Austria（林茨约翰·开普勒大学计算感知研究所） ； University of Michigan-Flint, USA（密歇根大学弗林特分校） ； Sapienza University of Rome, Italy（罗马大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Fortemedia Singapore, Singapore（新加坡Fortemedia公司） ； IT:U Interdisciplinary Transformation University Austria（奥地利跨学科转型大学） ； University of Augsburg, Germany（奥格斯堡大学） ； Human-centered AI Group, AI Lab, Linz Institute of Technology, Austria（奥地利林茨理工学院人工智能实验室人本人工智能组） 纠错

AI总结 本文针对多模态说话人识别中缺失模态和跨语言条件下的鲁棒性问题，提出POLY-SIM 2026挑战，设计标准化基准和评估框架以推动更实用的系统发展。

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