ICRA

Categorification in Representation Theory

表示论中的范畴化

Vanessa Miemietz

AI总结 本文作为综述介绍2-表示理论，阐述其对经典表示论重要对象的范畴化研究，并系统梳理成果以呈现特征0下有限Weyl群对应Soergel双模的单2-表示分类。

Comments survey article for Proceedings from ICRA 2024

DiffDef: A Diffusion Model for Generating Multimodal Goal Shapes From Demonstrations for Deformable Object Manipulation

DiffDef：一种用于从演示中生成可变形物体操纵的多模态目标形状的扩散模型

Bao Thach, Tanner Watts, Siyeon Kim, Britton Jordan, Mohanraj Shanthi, Shing-Hei Ho, James M. Ferguson, Tucker Hermans, Alan Kuntz

机构 * Robotics Center and Kahlert School of Computing, University of Utah（大学计算机学院和机器人中心，犹他大学） ； NVIDIA Corporation（英伟达公司） 纠错

AI总结 针对现有可变形物体操纵方法依赖不切实际的目标获取方式、无法处理多模态目标的问题，提出DiffDef扩散模型，学习可行目标形状分布，在仿真和两种物理机器人平台上验证其可提升任务性能。

Comments Published and presented at ICRA 2026. 8 pages, 20 figures