IJCAI

How Users Understand Robot Foundation Model Performance through Task Success Rates and Beyond

用户如何通过任务成功率及其他方式理解机器人基础模型性能

Isaac Sheidlower, Jindan Huang, James Staley, Bingyu Wu, Qicong Chen, Reuben Aronson, Elaine Short

机构 * Brown University（布朗大学） ； Tufts University（塔夫茨大学） 纠错

AI总结 通过用户研究，探讨非机器人专家如何理解机器人基础模型（RFM）评估中的任务成功率（TSR）及其他信息，发现用户不仅按专家预期使用TSR，还重视未常报告的失败案例，并希望获取历史评估数据和机器人对新任务的性能估计。

Comments Submitted to IJCAI 2026

Satellite Image Tasking Under Orbit Prediction Uncertainty

卫星图像任务在轨道预测不确定性下的应用

Duncan Eddy, Mykel Kochenderfer

AI总结 本文提出了一种考虑轨道预测不确定性的卫星任务规划方法，通过马尔可夫决策过程框架，结合蒙特卡洛模拟生成可能的采集窗口分布，从而提高任务计划的鲁棒性和运行效率。

Comments 7 pages, 2 figures, 3 algorithms, 5 tables. Submitted to IJCAI 2019

Virtual-to-Real: Learning to Control in Visual Semantic Segmentation

虚拟到现实：学习在视觉语义分割中的控制

Zhang-Wei Hong, Chen Yu-Ming, Shih-Yang Su, Tzu-Yun Shann, Yi-Hsiang Chang, Hsuan-Kung Yang, Brian Hsi-Lin Ho, Chih-Chieh Tu, Yueh-Chuan Chang, Tsu-Ching Hsiao, Hsin-Wei Hsiao, Sih-Pin Lai, Chun-Yi Lee

机构 * Elsa Lab（Elsa实验室） ； Department of Computer Science（计算机科学系） ； National Tsing Hua University（国立清华大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种模块化架构，通过将感知模块和控制策略模块结合，利用语义图像分割作为元表示，解决虚拟到现实的迁移问题，并在障碍避让和目标跟随任务中展示了优越的性能。

Comments 7 pages, accepted by IJCAI-18

Learning Functions in Large Networks requires Modularity and produces Multi-Agent Dynamics

在大规模网络中学习函数需要模块化并产生多智能体动态

C. H. Huck Yang, Rise Ooi, Tom Hiscock, Victor Eguiluz, Jesper Tegnér

AI总结 本文研究了生物网络中是否存在更大的动态网络模组，并通过梯度下降机器学习和遗传算法来学习这些模组，发现学习能力受限于稳定性约束，从而强调了模块化在网络系统中的重要性。

Comments Accepted at the Joint ICML and IJCAI Workshop on Computational Biology (ICML-IJCAI WCB) to be held in Stockholm SWEDEN, 2018. Referring to accepted-papers?authuser=0" target="_blank" rel="noopener">https://sites.google.com/view/wcb2018/accepted-papers?authuser=0 update the team-learning figure

Accelerated and Inexact Soft-Impute for Large-Scale Matrix and Tensor Completion

加速与近似软插值用于大规模矩阵和张量补全

Quanming Yao, James T. Kwok

AI总结 本文提出了一种加速的软插值算法，通过近似奇异值阈值化方案降低迭代复杂度，实现低秩矩阵和张量补全的快速收敛。

Comments Journal version of previous conference paper 'Accelerated inexact soft-impute for fast large-scale matrix completion' appeared at IJCAI 2015

Compiling quantum circuits to realistic hardware architectures using temporal planners

利用时间规划器将量子电路编译到现实硬件架构

Davide Venturelli, Minh Do, Eleanor Rieffel, Jeremy Frank

机构 * NASA Ames Research Center, Quantum Artificial Intelligence Laboratory（美国国家航空航天局阿姆斯研究中心，量子人工智能实验室） ； USRA Research Institute for Advanced Computer Science (RIACS)（美国宇航局高级计算机科学研究所（RIACS）） ； Stinger Ghaffarian Technologies (SGT Inc.)（Stinger Ghaffarian技术（SGT公司）） ； NASA Ames Research Center, Planning and Scheduling Group（美国国家航空航天局阿姆斯研究中心，计划与调度组） 纠错

AI总结 本文研究了将量子电路编译到新兴量子硬件的时空规划方法，重点探讨了超导架构的最近邻约束，并通过QAOA电路的实验验证了时间规划在编译优化中的可行性。

Comments updated manuscript, more planners and results

Journal ref 2017 Quantum Sci. Technol. - also related to proceedings of IJCAI 2017, and ICAPS SPARK Workshop 2017

Single-Pass PCA of Large High-Dimensional Data

大规模高维数据的单次PCA处理

Wenjian Yu, Yu Gu, Jian Li, Shenghua Liu, Yaohang Li

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； Tsinghua National Lab of Information Science and Technology（清华大学信息科学与技术国家实验室） ； Tsinghua University（清华大学） ； Institute for Interdisciplinary Information Sciences（交叉信息科学与工程研究院） ； Department of Electronic Engineering（电子工程系） ； Institute of Computing Technology（计算技术研究所） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） ； Old Dominion University（老 Dominion 大学） 纠错

AI总结 本文提出一种单次随机算法实现大规模高维数据的PCA，适用于存储在慢速存储器或流式生成的数据，实验验证其准确性，比现有算法误差小多个数量级，可在24分钟内计算50个主成分。

Comments IJCAI 2017, 16 pages, 6 figures

Interdependent Scheduling Games

相互依赖的调度博弈

Andres Abeliuk, Haris Aziz, Gerardo Berbeglia, Serge Gaspers, Petr Kalina, Nicholas Mattei, Dominik Peters, Paul Stursberg, Pascal Van Hentenryck, Toby Walsh

AI总结 本文研究了相互依赖的调度博弈模型，探讨了在基础设施规划与协调中的应用，分析了福利最大化、纳什均衡的存在与计算等核心问题。

Comments Accepted to IJCAI 2016

Influence-Optimistic Local Values for Multiagent Planning --- Extended Version

多智能体规划中的影响乐观局部值---扩展版

Frans A. Oliehoek, Matthijs T. J. Spaan, Stefan Witwicki

AI总结 本文提出一种适用于非因子化价值函数的多智能体规划影响乐观上界方法，通过划分子问题并乐观假设系统影响，提供质量保证并改进启发式搜索效果。

Comments Long version of IJCAI 2015 paper (and extended abstract at AAMAS 2015)