AI Agent

MUST-PET: MUltimodal Self-supervised learning across Tracers for whole-body PET/CT-based lesion segmentation

MUST-PET：用于基于全身PET/CT的病灶分割的跨示踪剂多模态自监督学习

Bashirul Azam Biswas, Amartya Bhattacharya, Biratal Raj Wagle, Matthew E. Maeder, James B. Yu, Indrani Bhattacharya

机构 * Geisel School of Medicine at Dartmouth（达特茅斯盖泽尔医学院） ； Dartmouth Hitchcock Medical Center（达特茅斯-希区柯克医疗中心） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本研究提出MUST-PET多模态自监督学习框架，通过跨示踪剂的上下文感知掩码重建，实现全身PET-CT病灶的标注高效、可泛化分割，性能优于从头训练模型。

Comments Submitted to SPIE CAD 2027

HiTac-WAM: A Hierarchical Tactile World Action Model for Contact-Rich Robot Manipulation

HiTac-WAM：一种用于接触丰富型机器人操作的分层触觉世界动作模型

Chao Xue, Chaofan Zhang, Wenxuan Ma, Guocai Yao, Shaowei Cui, Shuo Wang

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； ImprintX Robotics（ImprintX机器人公司） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出HiTac-WAM这一分层触觉世界动作模型，通过分层结构建模触觉状态的物理依赖关系，在机器人接触操作任务中提升了预测精度与操作成功率。

Comments 8 pages, 7 figures, and 3 tables

Multi-Tier Mentorship with AI-Assisted Development: Authentic Engineering for K-12 and Undergraduates

结合AI辅助开发的多层级指导模式：面向K-12学生与本科生的真实工程实践

Kelly Yuan, Ronald Liu, Daniel Crawford, Weihao Qu

专题命中 规划决策 ：AI agent(abstract)

AI总结 本文提出结合AI辅助开发的多层级指导框架，让K-12学生与本科生协作开发LuckyTag系统，试点显示该模式可降低技术障碍、提升架构理解，为跨群体计算协作提供了新方案。

Comments 8 pages, 8 figures, 2 tables. Accepted to IEEE ISEC 2026

SceneGTMM: A Conformal Mapping-based Scene-Aware Transferable GNN-Transformer Dual-Graph Interaction Framework for Map Matching

SceneGTMM：一种基于保角映射的场景感知可迁移GNN-Transformer双图交互地图匹配框架

Yongliang Zhang, Feng Song, Ji Chen, Lishuai Guo, Yong Deng, Yue Zheng, Tianyi Liu, Zhixiong Chen, Qixin Zhang

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出SceneGTMM框架，通过保角映射场景策略、双图交互架构与CRF增强预测，提升地图匹配的噪声鲁棒性、跨区域迁移性与可解释性，在多源及跨城轨迹匹配中表现优于基线方法。

Architecture and Compilation Co-Design for High-Rate Quantum Product Codes on Neutral Atom Arrays

中性原子阵列上高速率量子乘积码的架构与编译协同设计

Adrian Liu, Wan-Hsuan Lin, Daniel Bochen Tan, Qian Xu, Jason Cong

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 针对中性原子阵列上qLDPC码编译的瓶颈，提出ONEX框架将二维计划分解为一维子问题，实现高时钟速率，可扩展至2500数据量子比特，适用于HGP及LP码族。

Comments 20 pages, 16 figures

Dataflows and Computational Patterns for Hybrid Quantum-Classical Scientific Computing

混合量子-经典科学计算的数据流与计算模式

Ryan Landfield, Jordan J. Winetrout, Michael A. Sandoval

专题命中 规划决策 ：workflow(abstract)

AI总结 该研究提出量子执行局部性框架（QELF），识别混合量子-经典工作流的五种计算模式，为混合量子-经典计算的推理及相关架构协同设计奠定基础。

Comments 4 pages. Accepted to the IEEE Quantum Week 2026 Workshop on Advancing Hybrid Computing Through Shared Challenges (WKS115)

Rural Commute Patterns

农村通勤模式

Mohamed Khalafalla, Doreen Kobelo, Thobias Sando, Janeroza Matyeni

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本研究基于2017年NHTS数据，用多项逻辑回归分析农村通勤模式，发现农村92.1%依赖私人车辆，社会人口、家庭及出行特征影响交通方式选择，为农村交通规划提供依据。

Comments This a brief submitted as a response to COMMUTING IN AMERICA 2022

Network-Scale Road Disruption from Liquefaction in Cascadia Subduction Zone Earthquakes

卡斯卡迪亚俯冲带地震中液化引发的路网级道路中断

M. D. Sanger, O. Blaze-Smith, B. W. Maurer, L. Wotherspoon, M. O. Eberhard, J. W. Berman

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 该研究构建力学数据驱动框架，模拟卡斯卡迪亚9级地震液化引发的路网中断，经空间蒙特卡洛模拟评估影响，为当地交通韧性规划提供可靠工具。

U.S. National Liquefaction Hazard Maps and their Implications for Engineering Practice and Policy

美国全国液化灾害图及其对工程实践和政策的启示

Morgan D. Sanger, Victoria P. Zdanovski, Brett W. Maurer

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本研究开发美国全国液化灾害图（NLHMs），结合地理空间机器学习模型与2023年美国全国地震灾害模型，分析震级选择、灾害形式差异及液化与社会经济脆弱性的叠加，为工程实践与政策提供支撑。

Mise-en-Scène: Implicit Layout Emergence in Diffusion Transformers for Human-AI Design Co-Creation

场景布置（Mise-en-Scène）：用于人机协同设计共创的扩散Transformer中隐式布局的涌现

Zipeng Xu, Ryan Murdock, Umberto Michieli

机构 * Canva Research（Canva研究院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出Mise-en-Scène框架，通过微调扩散Transformer实现隐式布局涌现，结合匹配放置步骤保证素材保真度，在PrismLayersPlus基准上生成的设计感知质量显著优于现有方法。

Comments Best Paper Award at ECCV Human-AI Co-Creation Workshop

X-LMC: Cross-View Spatiotemporal Collateral Circulation Scoring from DSA

X-LMC：基于DSA的跨视图时空侧支循环评分

Maedeh Hafezi Moghadas, Hakim Baazaoui, Lukas Bastian Otto, Susanne Wegener, Björn Menze, Ezequiel De la Rosa

机构 * Friedrich-Alexander-Universität, Erlangen-Nürnberg（弗里德里希-亚历山大-埃尔朗根-纽伦堡大学） ； University Hospital Zurich（苏黎世大学医院） ； University of Zurich（苏黎世大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 该研究提出X-LMC跨视图时空深度学习框架，自动从DSA进行ASITN/SIR侧支评分，在134例M1闭塞患者多中心数据上优于基线，性能接近临床评分者间一致性，为卒中血流表型分析提供可复现基础。

Comments 11 pages, 3 figures, 1 table. Accepted at SWITCH+ 2026, a MICCAI 2026 workshop

Scoring and Gamification to Encourage Sustainable Use of Compute Clusters

评分与游戏化设计以鼓励计算集群的可持续使用

Maximilian MacDonald, Chris McCaig, Sean MacAvaney, Matthew Barr, Lauritz Thamsen

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本研究提出整合碳强度等指标的可持续性评分系统，集成于集群管理界面并结合游戏化设计，拟通过12周研究评估其对研究人员使用计算集群的可持续行为的激励效果。

Comments 5 pages, 1 figures. Accepted at the 2nd International Workshop on Low Carbon Computing (LOCO 2026), Lancaster University, United Kingdom, 10-11 September 2026. Part of the LOCO 2026 proceedings, arXiv:LOCO2026/P01

Adaptive Nonlinear Control with Online Identification and Receding-Horizon Optimization

结合在线辨识与滚动时域优化的自适应非线性控制

Igor Ladnik

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 该研究提出结合滚动时域iLQR等技术的自适应非线性最优控制方案，通过AMIGO框架分三阶段计算，经多种非线性系统验证，为复杂控制场景提供有效方法。

Integrated Sensing and Communications over Hierarchical Cellular and Cell-Free MIMO Systems

分层蜂窝与无小区MIMO系统中的集成感知与通信

Wei Jiang, Hans D. Schotten

专题命中 规划决策 ：workflow(abstract)

AI总结 本文提出分层蜂窝与无小区MIMO系统的集成感知与通信架构，通过中央基站协同处理通信与感知、分布式AP作为双基地接收机，降低前传开销，同时提升总吞吐量与感知精度。

Comments IEEE Globecom 2026

A Framework for Enterprise Network Dimensioning

企业网络规划框架

Gourab Ghatak

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 该研究针对室内企业网络的无线节点部署问题，结合随机几何、优化与聚类方法，提出加权k-调和均值聚类策略及\texttt{SeqMinCut}算法，为企业5G规划提供了系统设计规则与策略。

Toward Realistic Energy Forecasting: A Delay-Enhanced Fractional-Order Supply-Demand Model

面向现实能源预测：一种时延增强的分数阶供需模型

S. Naveen, S. Noeiaghdam

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本研究提出带时延的分数阶能源供需模型，结合GL离散化方案，经理论分析与数值验证，为现实能源预测提供灵活框架，支撑能源政策与管理，还为后续研究奠定基础。

Plug-and-Play Traffic Element Awareness for End-to-End Autonomous Driving

用于端到端自动驾驶的即插即用交通元素感知

Zongzheng Zhang, Jijun Wang, Saining Zhang, Shuo Wang, Yiru Wang, Hai Yang, Yang Chen, Yuwen Heng, Hao Sun, Anqing Jiang, Hao Zhao

机构 * Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院（AIR）） ； Bosch Corporate Research（博世企业研究中心） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 该研究首次系统探究端到端自动驾驶的交通元素感知，通过补充标注构建统一基础设施，以即插即用方式集成信号，在多范式多数据集上提升性能，在NAVSIM-v2上达到新SOTA。

Comments Accepted by ECCV 2026; Project Page: https://zzongzheng0918.github.io/TE-Aware-E2E-AD/

Quo Vadis? Scientific Discovery in the Age of Artificial Intelligence

何去何从？人工智能时代的科学发现

Petr O. Jedlicka

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文梳理AI在科学发现中的作用，提出AI系统类型学，概述多学科近期成果，指出其存在的限制与风险，引发人机认知劳动分工的思考。

Comments To be published in Theory of Science

Once Generated, Ranked: End-to-End Generative Slate Recommendation with Unified Semantic-Collaborative IDs

生成即排序：基于统一语义-协同ID的端到端生成式 slate 推荐

Yang Hu, Jiayi Guo, Jingui Ma, Ning Li, Jiangling Qin, Yanming Li, Yang Deng, Xiaoshuang Chen, Kaiqiao Zhan

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究针对现有生成式 slate 推荐的缺陷，提出 OGR 框架，引入 TUSID 与 SPA 方法，在离线实验和快手在线测试中均取得显著性能提升。

Comments 18 pages, 3 figures

UniReflex: Plug-and-Play Force Control for Pretrained Generative Policies via Fast-Slow Reflex

UniReflex：基于快慢反射的预训练生成策略的即插即用力控制

Yan Huang, Shoujie Li, Ziwu Song, Wenbo Ding

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Shenzhen International Graduate School（深圳国际研究生院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； X Square Robot（X Square机器人公司） ； Xspark AI（Xspark人工智能公司） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 UniReflex是一种即插即用框架，通过快速反射网络和解耦的可变阻抗控制，为冻结的生成策略提升接触稳定性与成功率，同时保留位置精度且延迟大幅降低。

Bi-Layer Ant Colony Optimization for Multi-Robot Task Allocation and Routing in Delivery Applications

面向配送应用的双层蚁群优化算法（Bi-Layer Ant Colony Optimization），用于多机器人任务分配与路径规划

Le Na Nguyen, Thanh Long Nguyen, Thanh Thao Ton Nu, Quan Le, Manh Duong Phung

机构 * Fulbright University Vietnam（富布赖特越南大学） ； College of Engineering and Computer Science, VinUniversity（vinuniversity工程与计算机科学学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 针对配送应用的多机器人任务分配与路径规划问题，提出双层蚁群优化算法，实验表明其在总行驶距离和完成时间上优于MILP、PSO等基线方法，性能更优。

Comments 6 pages. Accepted at 2026 11th International Conference on Intelligent Information Technology (ICIIT 2026)

A higher-derivative model predicts a smoothness vs duration relationship in head-pointing movements

一个高阶导数模型预测头部指向运动中平滑度与持续时间的关系

N. Boulanger, F. Buisseret, J. Burny, F. Dierick, W. Estievenart, A. Teregulov, O. White

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 该研究采用Pais-Uhlenbeck振子模型，通过实验证实头部指向运动的平滑度与持续时间呈抛物线关系，为量化颈部运动规划提供非侵入性框架。

What Matters is the Prompt: Prompt Sensitivity and Prompt Generation in Foundation Models for Lung Nodule Segmentation

关键在于提示：用于肺结节分割的基础模型中的提示敏感性与提示生成

Jorge F. Lazo, Xixi Liu, Andreas Hallqvist, Mikael Johansson, Åse Johnsson, Jonas S. Andersson, Jennifer Alvén, Ida Häggström

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本研究针对肺结节分割的基础模型，分析其对提示的敏感性，提出合成提示生成模型，实验显示该方法戴斯系数达0.85，为相关分割提供了有前景的策略。

Interactive Whole Slide Images for RL-based Tumour Segmentation

用于基于强化学习的肿瘤分割的交互式全切片图像

Mohamad Mohamad, Francesco Ponzio, Maxime Gassier, Nicolas Pote, Xavier Descombes

机构 * Université Côte d’Azur（蔚蓝海岸大学） ； Inria（法国国家信息与自动化研究所） ； CNRS（法国国家科学研究中心） ； INSERM（法国国家健康与医学研究院） ； IBV（生物信息研究所） ； Politecnico di Torino（都灵理工大学） ； Bichat Hospital（比沙医院） ； Assistance Publique–Hôpitaux de Paris（巴黎公共医疗集团） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 该研究针对全切片图像分析的计算挑战，提出端到端强化学习框架，将WSI建模为交互式分层多分辨率环境，经PPO训练的智能体可直接完成全切片肿瘤分割，推理速度快且效果与基于图像块的方法相当，为计算病理学提供新方向。

OccamView: Object-Conditioned View Selection for Frame-Budgeted Active 3D Gaussian Reconstruction

OccamView：面向帧预算约束下主动式3D高斯重建的物体条件视角选择方法

Hongbo Gao, Wei Zhang, Zeyu Ni, Dihao Zhu, Ruifeng Li, Yunke Wang, Chang Xu

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 针对帧预算紧张时现有主动3D高斯重建方法易漏重建物体的问题，提出OccamView框架，通过物体条件视角选择与Geo-Floor机制优化规划，在多数据集上提升了重建表现。

Comments 7 pages, 5 figures. Preprint

Observation-Constrained Joint-Space Viewpoint Optimization for Robotic Inspection of Cylindrical Cavities

面向圆柱腔体检修的观测约束关节空间视点优化

Yuezhong Wang, Rongshen Yin, Bichi Zhang, Sören Schwertfeger

机构 * ShanghaiTech University（上海科技大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出一种机器人关节空间中观测约束圆柱腔体检修的自主优化方法，通过多起点无导数搜索优化关节构型，在 Isaac Sim 实验中表现优于基准方法，完成 92%目标构型且平均底部可见度达 91.65%。

KC-BFPRL: Knowledge-Guided Multi-UAV Collaboration for Grassland Restoration via Bilevel Formerpointer-Based Reinforcement Learning

KC-BFPRL：基于知识引导的多无人机草原修复协作方法——通过 bilevel Formerpointer 强化学习实现

Dongbin Jiao, Xianyi Wang, Yuchen Yuan, Weibo Yang, Peng Yang, Peng Zhao, Zhanhuan Shang, Shi Yan

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 KC-BFPRL 是一种知识引导的 bilevel Formerpointer 强化学习框架，可解决多无人机草原修复的 RAMP 问题，性能优于现有方法，适用于大规模自动化生态修复。

TR-GS: High-Fidelity Sparse-View CT Volumetric Rendering via t-Distribution Gaussian Splatting and Ray-Confidence Modeling

TR-GS：基于t分布高斯溅射和射线置信度建模的高保真稀疏视图CT体积渲染

Zedong Xiao, Yiren Wang, Zhou Liu, Xiaolin Liu, Zhangji Lu

机构 * Shenzhen University（深圳大学） ； Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (SZ)（广东省人工智能与数字经济实验室（深圳）） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 TR-GS用学生t分布基元与射线置信度模型优化3D高斯溅射，实现高保真稀疏视图CT体积渲染，在多数场景优于基线，可支撑下游医学多媒体应用

Journal ref ACM Multimedia 2026

Tabletop Pen Manipulation With a Vision-Guided 4-DoF Arm

基于视觉引导的4自由度机械臂的桌面钢笔操作

Anirudh Rangarajan, Bibit Bianchini

机构 * Dougherty Valley High School（多切蒂谷高中） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 该研究利用感知与运动规划，让无腕部旋转关节的4自由度Waveshare RoArm-M2-S机械臂，通过YOLO11n-OBB等算法，实现了桌面书写工具的检测、校正与颜色分类，补偿了缺失的自由度。

Comments 19 pages, 8 figures

Counterfactual Sensitivity Is Not Repairability: Auditing Replay Probes for Video Evidence

反事实敏感性不等于可修复性：针对视频证据的重播探针审计

Rama AlHamidi, Rasul Khanbayov, Erchin Serpedin, Hasan Kurban

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 本研究提出黑盒反事实探针 CARVE，通过对比 SHAM 与 DESTROY 重播下的答案变化，审计视频智能体的证据依赖，在 LVBench 上取得准确率提升，验证了反事实敏感性与可修复性的差异。

Comments 23 pages, 2 figures. Code: https://github.com/KurbanIntelligenceLab/CARVE