AI Agent

Watershed vs. Region Growing for Individual Tree Segmentation from Airborne LiDAR: An Urban Case Study in Bologna

基于机载激光雷达的单木分割：分水岭算法与区域生长法的对比——以博洛尼亚城市区域为例

Aldo Canfora, Tommaso Rondini, Matteo Falcioni, Mirko Degli Esposti

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 该研究以博洛尼亚城市区域为案例，对比分水岭算法与区域生长法对机载LiDAR点云的单木分割效果，提取植被指标并构建交互式地图，为城市绿化规划提供可扩展基础。

Comments 26 pages, 21 figures

Covariate-Adaptive Sample Size Re-estimation for Population-Standardized Historical Control Designs in Single-Arm Trials

单臂试验中群体标准化历史对照设计的协变量自适应样本量重新估计

Keisuke Hanada, Masahiro Kojima

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 针对单臂试验中试验组与历史对照基线不平衡问题，提出群体标准化设计框架及协变量自适应样本量重新估计程序，该程序结合初始设计与顺序更新，模拟及示例结果显示其能维持功效，是实用设计策略。

Comments 27 pages, 6 tables, 2 figures

Hypothesis-Driven Shelf Generation for Personalised Recommendation

用于个性化推荐的假设驱动型货架生成

Aleksandr V. Petrov, Tarun Chillara, Matthew D. Moellman, Lucas de Haas, Yabai Song, Alina Susoykina, Melissa Crawford, Gabriel Negash, Erik Franco, Tasnim Rahman, Binal Jhaveri, Shubham Bansal, Hugues Bouchard, Roberto Mirizzi, Mounia Lalmas, Aloïs Gruson

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究针对个性化推荐中货架生成问题，提出内容假设驱动型系统，含假设生成等四个阶段，解耦货架规划与目录填充，支持独立优化，经生产管道结合多种操作，通过离线和在线评估，该系统能扩展个性化推荐供应，效果有竞争力。

Comments Accepted at ACM RecSys '26 (Industry Track)

Motion Generation With Environmental Constraints

具有环境约束的运动生成

Előd Páll, Oliver Brock

机构 * Robotics and Biology Laboratory, Technische Universität Berlin（机器人与生物学实验室，柏林工业大学） ； Science of Intelligence, Research Cluster of Excellence（智能科学卓越研究集群） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究针对机器人在高维及不确定环境中运动规划的挑战，提出环境约束利用（ECE）方法，将其集成到运动规划算法，通过与环境接触降维简化规划，用基于RRT的规划器评估优势，展示其在实际应用中的效益，增强复杂环境适应性和性能。

Integrated Eco-Driving and Powertrain Optimization for Hybrid Vehicles in Complex Urban Traffic

复杂城市交通中混合动力汽车的集成生态驾驶与动力总成优化

Milad Hasanzadeh, Amin Kargarian, Mehdi Farasat

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 针对城市混合动力汽车，提出集成有限时域生态驾驶规划框架，联合优化交通行为与动力总成运行，同时建模多方面驾驶行为及动力总成运行，模拟研究表明该方法能在维持合规驾驶计划时改善能源性能。

System optimality versus self-organization in metro networks: An optimal transport analysis

地铁网络中的系统最优性与自组织：最优传输分析

Tianyu Dong, Jiazu Zhou, Markus Schläpfer

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 该研究引入数据驱动框架，用几何比较和最优传输理论，比较自组织、系统最优及实际地铁网络。以新加坡地铁系统为例，发现实际网络更接近自组织基准，表明仅系统最优性不足以指导干预，框架可跨地区支持适应性规划。

Journal ref Computers, Environment and Urban Systems (2026) 129: 102479

RAISE: A Low-Frequency Space-Based Payload for Solar Radio and RFI Measurements on the SMiLE Mission

RAISE：用于SMiLE任务的基于太空的低频太阳射电和射频干扰测量载荷

Sangeetha A, Harsha Avinash Tanti, Abhirup Datta, Anshu Kumari, Rajesh Bodade

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 介绍用于SMiLE任务的RAISE低频无线电载荷，它能在低地球轨道运行，克服电离层影响，通过特定观测生成动态频谱测量，可用于空间天气研究等，为未来相关天基任务提供重要基础。

Comments Accepted manuscript of a paper presented at IEEE SPACE 2026; 4 pages, 1 figure

Wireless Intelligence Needs a Cerebellum: Score-Based Foundation Models Toward Real-Time Physical-Layer Inference

无线智能需要一个小脑：基于分数的基础模型实现实时物理层推理

Chang Cai, Boyu Teng, Xiaojun Yuan, Ying-Jun Angela Zhang

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究针对无线智能中物理层快速精确推理需求，提出轻量级ScoreFM基础模型。它学习可重复使用分数函数，推理时嵌入特定任务算法作去噪器，支持多样下游任务，案例研究验证其灵活性与有效性。

Model Predictive Planner for UAV Navigation in Non-Convex Air Corridors

非凸空中走廊中无人机导航的模型预测规划器

Henrique Silva, Marcelo A. Santos, Guilherme V. Raffo

机构 * Universidade Federal de Minas Gerais（米纳斯吉拉斯联邦大学） ； University of Bergamo（贝加莫大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究无人机在非凸空中走廊的导航规划，核心方法是基于混合整数跟踪模型预测控制公式，嵌入特定成本与约束，主要贡献是生成满足约束且收敛目标的动态有效轨迹，无需外部全局规划。

Comments Accepted for publication at the 23rd IFAC World Congress (Busan, Korea)

Quality-Adaptive Multi-UAV 3D Reconstruction with Sparse Workload Redistribution

基于稀疏工作负载重新分配的质量自适应多无人机三维重建

Benjamin Sportich, Kenza Boubakri, Olivier Simonin, Alessandro Renzaglia

机构 * Inria, INSA Lyon, CITI（法国国家信息与自动化研究所、里昂国立应用科学学院、CITI） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 针对无人机三维重建中计算和能量受限及协调难问题，提出质量自适应分散决策策略，集成质量导向准则，采用两级协调，仿真显示该方法提高路径效率且实现更高保真度重建，代码公开。

BC-NMPC: Battery-Constrained NMPC with Propulsion Prediction and Replanning for High-Speed Flight

BC-NMPC：用于高速飞行的具有推进预测和重新规划的电池约束非线性模型预测控制

Parakh M. Gupta, Matej Mihulka, Matej Novosad, Robert Penicka, Martin Saska

机构 * Czech Technical University in Prague（捷克技术大学（布拉格）） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 针对高速飞行中无人机因电池问题致轨迹跟踪性能下降的问题，提出将电池和推进系统模型集成到NMPC框架的方法，能实时预测相关参数，通过轨迹规划算法提高性能，实验验证了模型准确性和算法有效性。

Comments [Submitted to Elsevier RAS]

Sensitivity Analysis of Dynamic Line Rating for ACSR Conductors using IEEE-738

使用IEEE - 738对ACSR导线动态线路额定值的灵敏度分析

Shashank Singh, Ashish Kumar Mishra, Vinod M. P., Christian Romeis

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究利用IEEE - 738标准对795 kcmil ACSR Drake导线的DLR进行参数灵敏度分析，涵盖多运行点。分析了风与温度对DLR的影响，通过皮尔逊相关分析和回归模型得出相关结论，为基于DLR的输电系统规划和评估提供指导。

MOJITO: Modal Joint Learning for Unified End-to-End Autonomous Driving

MOJITO：用于统一端到端自动驾驶的模态联合学习

Zhijing Cheng, Xuancheng Zhang, Donglin Di, Lei Fan, Baorui Ma, Hao Li, Xun Yang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Li Auto（理想汽车） ； University of New South Wales（新南威尔士大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究针对端到端自动驾驶系统问题，提出基于模态联合学习的MOJITO框架，去除级联接口，执行逐块模态联合注意力更新多模态特征，在数据集上取得新的最优成绩，展现出强大能力。

The Curse of Precision: A Data Scaling Law for High-Precision Robotic Manipulation

精度的诅咒：高精度机器人操作的数据缩放定律

Cuijie Xu, Yuanfan Xu, Min Xue, Jianjie Lin, Jian Wang, Xudong Zhang, Yu Wang, Jincheng Yu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； OpenMind (WuHu) Robotics Co., Ltd.（芜湖悟灵机器人有限公司） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 研究机器人装配等封闭世界任务中数据与精度的关系，提出新缩放定律log(N) ∝ 1/(P - c)，揭示极限精度c是系统涌现属性，经实验验证，为精度提供理论框架和评估指标，指导高精度操作系统开发调试。

Comments 8 pages, 4 figures. Accepted to the 2026 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2026)

The Semantic Least-Energy Principle: A Hypothesis for Intelligence

语义最小能量原理：一种关于智能的假设

Jie Zhang, Haoyuan Zhu, James Jinheng Zhang, Haonan Hu

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 针对智能系统潜在语义状态组织缺乏合理解释的问题，提出语义最小能量原理，通过变分框架阐述，统一语义相关过程并产生理论预测，为研究语义智能提供第一性原理基础，虽有待验证但意义重大。

SDE Guided Monte Carlo Reinforcement Learning: A Stochastic Maximum Principle Approach for Robust Decision Making in Noisy Environments

随机微分方程引导的蒙特卡罗强化学习：一种用于噪声环境中稳健决策的随机最大值原理方法

Juncai Wang

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 研究探讨SMP定性最优条件能否指导稳健表格型强化学习算法，提出SDE-MC-AC框架，通过建立对应关系及自适应温度调度整合多种方法，经实验验证了相关假设，揭示导航模式，为随机最优控制与强化学习搭建桥梁。

SuperFIRE: Concept evolution of a seeing-limited broadband spectrograph for the GMT

SuperFIRE：用于盖亚大望远镜的视场受限宽带光谱仪的概念演变

Gustav M. Pettersson, Gábor Fűrész, Nathan P. Lourie, F. Elio Angile, Jill Juneau, Gerardo Berlanga Molina, Robert A. Simcoe

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 介绍了为盖亚大望远镜开发的SuperFIRE概念，它基于FIRE光谱仪传统，是宽带中等分辨率单次拍摄自然视场光谱仪。设计因对微弱瞬变等的快速跟踪及与JWST观测互补而演变，利用相关技术实现高吞吐量等，将成实用跟踪光谱仪。

Comments 13 pages, 7 figures, SPIE Astronomical Telescopes + Instrumentation 2026

Bayesian Optimal Sample Design for Surveys with Heteroscedasticity

异方差调查的贝叶斯最优样本设计

Jonathan Mendelson, Michael R. Elliott

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究针对异方差总体分层抽样，开发贝叶斯最优样本分配方法，解决现有理论需已知设计参数的问题，通过在特定模型下优化设计并与其他方法比较，发现所提方法性能良好，还应用于分析公共慈善机构收入。

Comments 52 pages, 5 figures, 15 tables

From biodiversity modelling to conservation action: a spatial indicator for prioritising tropical forest protection, restoration, and management

从生物多样性建模到保护行动：一种用于优先考虑热带森林保护、恢复和管理的空间指标

Maïri Souza Oliveira, Maxime Lenormand, Sandra Luque

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究针对热带森林保护规划问题，开发综合空间指标，结合生物多样性与土地利用数据，以哥斯达黎加为例进行分析，揭示生物多样性 - 压力相互作用的空间组织，为保护规划提供决策支持工具。

Comments 35 pages, 7 figures + Appendix

StateFormer: A Multivariate Transformer for Learning History-Dependent Battery State Dynamics and Long-Horizon Health Forecasting

StateFormer：用于学习历史相关电池状态动态和长期健康预测的多变量变压器

Zhe Bai, Stephen Harris

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出多变量变压器StateFormer，用于预测大规模电池系统退化动态。它能跨时间尺度学习，在统一框架中表征多种电池过程，在合成与真实数据集上预测准确，性能不受噪声和温度影响，弥合实验室与现场差距，为电池相关决策提供智能。

Comments 5 pages, 3 figures, 2 tables

Geometric 2D Scene Graph Generation

几何二维场景图生成

Christoph Jahn, Urs Waldmann, Bastian Goldluecke

机构 * Mercedes-Benz AG（梅赛德斯-奔驰股份公司） ； Department of Computer and Information Science, University of Konstanz（康斯坦茨大学计算机与信息科学系） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 针对消费品生产及机器人装配中部件装配关系表示问题，提出不依赖语义数据、可处理小数据集的方法。利用Faster R-CNN输出经处理生成邻接矩阵，输入基于aGCN架构的暹罗网络表征连接，在玩具模型部件数据集上验证了该方法。

Comments Accepted at the 18th International Conference on Agents and Artificial Intelligence ICAART 2026, Marbella, Spain

Journal ref Jahn, C., Waldmann, U. and Goldluecke, B. (2026). Geometric 2D Scene Graph Generation. In Proceedings of the 18th International Conference on Agents and Artificial Intelligence - ICAART 2026

Music-JEPA: Learning a World Model of Sound from Action

Music-JEPA：从动作中学习声音的世界模型

Ziyu Wang, Kun Fang, Yann LeCun

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究提出Music-JEPA，将音乐构建为动作条件系统，用JEPA学习钢琴声音世界模型，在离线状态下用配对数据训练。实验表明模型能捕捉音乐动作与声音关系，其表示支持下游任务并能通过规划实现钢琴转录。

Approximation Algorithms for Inventory Problems with Decomposable Submodular Ordering Costs

具有可分解次模排序成本的库存问题的近似算法

Retsef Levi, Georgia Perakis, Emily Zhang

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究可分解次模排序成本函数族下的SJRP，提出通过新颖注水过程舍入线性规划松弛解的算法，实现O(k)近似，固定k时为该类次模排序成本提供首个常数因子保证，扩展了有保证的成本函数类别。

Comments 2 figures

Designing Eco-Efficient Biowaste Valorisation Systems: Effects of Transport Distance and Facility Scale

设计生态高效的生物垃圾回收利用系统：运输距离和设施规模的影响

Christian Ottini, Gwenola Yannou-Le Bris, Sandra Domenek, Felipe Buendia

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究欧洲生物垃圾处理策略，开发统一框架量化运输限制和处理能力对生物垃圾回收利用系统的影响，评估堆肥和AD的三种设施规模，通过建模揭示规模与运输的非线性权衡，为基础设施规划提供定量指导。

Journal ref Chemical Engineering Transactions, 2026, 124, pp.325-330

A Dual Path Framework with Hotspot Guided Fusion for Three Dimensional CT to PET Synthesis in Head and Neck Cancer

一种用于头颈癌三维CT到PET合成的热点引导融合双路径框架

Mohd Maaz Khan, Oluwaseyi Oderinde

机构 * Advanced Molecular Imaging in Radiotherapy (AdMIRe) Research Laboratory, School of Health Sciences, Purdue University, West Lafayette, IN, 47907, USA（高级分子影像在放射治疗（AdMIRe）研究实验室，健康科学学院，普渡大学，西拉法叶，IN，47907，美国） ； Department of Radiation Oncology, Indiana University School of Medicine, Indianapolis, IN 46202, USA（放射肿瘤学部，印第安纳大学医学院，印第安纳波利斯，IN，46202，美国） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 针对头颈癌，提出从CT扫描合成PET图像的双路径框架，由回归U-Net和条件生成对抗网络组成，经热点引导融合输出，可提供代谢信息辅助成像和临床决策，重建PET体积有一定误差指标，能定位病变但高代谢区有SUV低估。

Comments 25 pages, 11 figures

Grasp, Handover, Rotate: Bimanual Object Reorientation via Compositional Diffusion and Energy-Based Optimization

抓取、交接、旋转：通过组合扩散和基于能量的优化实现双手物体重新定向

Wun Lam Yeung, Wenjun Liu, Yui Cheung Yu, Zhengyan Lambo Qin, Qijin She, Heng Li, Ziqi Wang, Ping Tan

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究双手物体重新定向问题，提出基于组合扩散和能量的BiCompoDiff框架，联合优化多方面任务，结合预训练模型与能量模型，通过梯度引导和采样优化抓取姿态，实验表明其成功率和轨迹平滑度优于基线，实现有效模拟到现实转移。

Comments IROS 2026

HGeo-TopoMap: Boosting Topological Mapping with Hierarchical Geometric Priors

HGeo-TopoMap：利用分层几何先验增强拓扑映射

Siyu Li, Kunyu Peng, Di Wen, Beiping Hou, Zhiyong Li, Kailun Yang

机构 * Zhejiang University of Science and Technology（浙江科技学院） ； Hunan University（湖南大学） ； Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 针对现实环境中心线检测难题，提出HGeo-TopoMap，利用显式先验地图和隐式空间关系，设计几何自适应和一致性学习模块增强拓扑映射，在OpenLane-V2数据集上评估，提高了精度与鲁棒性，优于基线方法。

Comments The source code and model weights will be made publicly available at https://github.com/lynn-yu/HGeo-TopoMap

Human-Inspired Framework for Robotic Craniotomy: Integrating Multimodal Fusion and Adaptive Trajectory Adjustment

用于机器人开颅手术的受人类启发框架：集成多模态融合与自适应轨迹调整

Renzhen Le, Xiao Zhang, Di Wu, Yuanyu Wei, Jiachen Zhu, Zhenzhi Ying, Pengfei Zhang, Liming Shu

机构 * Dalian University of Technology（大连理工大学） ； The University of Tokyo（东京大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 该研究针对机器人开颅手术问题，提出受人类启发的闭环框架，集成术前规划与术中执行。采用自适应双轮廓融合算法生成轨迹，利用多模态网络融合信号实现突破检测，通过原位投影策略调整轨迹，实验验证该框架能实现安全自主且高效闭环控制的开颅手术。

FSB-Net: Frequency-Spatial Boundary Network for Brain Stroke Lesion Segmentation in Non-Contrast CT

FSB-Net：用于非增强CT中脑卒病变分割的频率-空间边界网络

Linke Fan, Xianglong Li, Huixin Huang, Kai Shu

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究旨在解决非增强CT中脑卒病变分割难题。提出FSB-Net，利用频域分析，含小波边界检测头、频率-空间交叉注意力模块和频谱边界损失。在公共数据集上评估，性能优于多种方法，达当前最佳。

Flint: A Semantics-Driven Data Visualization Intermediate Language

Flint：一种语义驱动的数据可视化中间语言

Yunhai Wang, Kecheng Lu, Junhao Chen, Alper Sarikaya, Chenglong Wang

专题命中 规划决策 ：AI agent(abstract)

AI总结 Flint是一种语义驱动的数据可视化中间语言，通过分层数据语义模型，让作者从简洁规范创建高质量可视化，能生成并优化与库无关的配置，转化为多目标语法的可执行规范，简化创作过程且不损视觉质量。