Huawei（华为）

SCAN: Enhance Time Series Anomaly Detection via Multi-Scale Neighborhood-Centered Clustering

SCAN: 通过多尺度邻域中心聚类增强时间序列异常检测

Xingze Zheng, Hanyin Cheng, Siyuan Wang, Yiting Hao, Peng Chen, Yuan Jun, Yang Shu

机构 * East China Normal University（东华大学） ； APPLab, Huawei（2012 APPLab，华为） ； Huawei（华为） 纠错

AI总结 提出SCAN方法，通过多尺度聚类增强重建型异常检测，在表示层集成正常模式聚类中心约束重建，在异常判据层结合聚类概率与重建误差，并利用邻域中心表示改进聚类性能，在多个真实数据集上达到最优。

OneCanvas: 3D Scene Understanding via Panoramic Reprojection

OneCanvas: 通过全景重投影实现3D场景理解

Bartłomiej Baranowski, Dave Zhenyu Chen, Matthias Nießner

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Huawei（华为） 纠错

AI总结 提出OneCanvas方法，将多视图补丁特征聚合到全景画布上，利用深度和相机位姿进行重投影，无需复杂几何编码器或大量训练，在SQA3D等基准上达到最先进精度。

Comments Project page: https://baranowskibrt.github.io/onecanvas/

Reasoning as Intersection: Consensus-Frame Alignment for Visual Focus in Video-MLLMs

推理即交集：视频多模态大语言模型中视觉焦点的一致性帧对齐

Chengwen Liu, Zhe Huang, Jisheng Dang, Hong Peng, Qi Tian, Tat-Seng Chua

机构 * School of Information Science and Engineering, Lanzhou University（兰州大学信息科学与工程学院） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Cloud and AI BU, Huawei（华为云与AI业务部） ； School of Computing, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机学院） 纠错

AI总结 提出无时间标注的过程级奖励框架CF-GRPO，通过视频内在线索构建一致性帧先验，并利用一致性帧奖励优化模型帧使用与先验的对齐，提升视频推理性能。

SafeClawBench: Separating Semantic, Audit-Evidence, and Sandbox Harm in Tool-Using LLM Agents

SafeClawBench: 区分工具使用LLM代理中的语义、审计证据和沙箱危害

Yuchuan Tian, Mengyu Zheng, Haocheng Mei, Ye Yuan, Chao Xu, Xinghao Chen, Hanting Chen, Yu Wang

机构 * Peking University（北京大学） ； Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； SUIBE（上海外国语大学） ； Huawei（华为） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 提出SafeClawBench基准，通过三个独立端点（语义攻击接受、审计可见危害证据、沙箱观察危害）评估工具使用LLM代理的安全性，揭示不同失败模式并支持可复现比较。

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