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Towards Resilient and Autonomous Networks: A BlueSky Vision on AI-Native 6G

迈向稳健和自主的网络：AI原生6G的BlueSky愿景

Liang Wu, Kelly Wan, Mayank Darbari, Liangjie Hong

机构 * Nokia（诺基亚） 纠错

AI总结 本文提出了一种AI原生6G的BlueSky愿景，旨在将人工智能原生整合到6G中，从'为AI的网络'转向'为网络的AI'，通过基础模型和协作多智能体系统，将网络管理转化为统一的多模态多任务优化问题，推动6G向智能自维持通信基础设施发展。

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HDMoE: A Hierarchical Decoupling-Fusion Mixture-of-Experts Framework for Multimodal Cancer Survival Prediction

HDMoE：一种用于多模态癌症生存预测的分层解耦-融合专家混合框架

Huayi Wang, Haochao Ying, Yuyang Xu, Qiyao Zheng, jun wang, Cheng Zhang, Ying Sun, Jian Wu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Xinjiang University（新疆大学） ； Hangzhou City University（杭州市大学） ； Sun Yat-sen University Cancer Center（中山大学肿瘤中心） 纠错

AI总结 本文提出HDMoE框架，通过分层解耦-融合专家混合方法，有效整合多模态医学数据以提高癌症生存预测的准确性，解决了传统方法中特征解耦和融合效果不佳的问题。

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ShadeBench: A Benchmark Dataset for Building Shade Simulation in Sustainable Society

ShadeBench: 一个用于可持续社会建筑阴影模拟的基准数据集

Longchao Da, Mithun Shivakoti, Xiangrui Liu, T Pranav Kutralingam, Yezhou Yang, Hua Wei

机构 * School of Computing and Augmented Intelligence, Arizona State University（计算与增强智能学院，亚利桑那州立大学） ； Global Futures Laboratory, Arizona State University（全球未来实验室，亚利桑那州立大学） 纠错

AI总结 本文提出ShadeBench，一个用于城市阴影理解的综合数据集和基准，通过多模态数据支持阴影生成、分割和3D建筑重建，并提供标准化评估协议和基线方法，为数据驱动的城市气候研究和热适应城市规划提供基础。

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