AI Agent

OmniLayout: A Schematic-Coupled Multimodal Benchmark for Constraint-Aware Geometric Reasoning in PCB Layout

OmniLayout：用于印刷电路板布局中约束感知几何推理的原理图耦合多模态基准测试

Taiting Lu, Kaiyuan Lin, Mingjia Wang, Haolin Ye, Runze Liu, Yuxin Tian, Vahe Melkonyan, Haoyu Wang, Muchuan Wang, Chufan Hong, Yifan Yang, Sung-Liang Chen, Yi-Chao Chen, Yicheng Jin, Mahanth Gowda

机构 * Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Binghamton University（宾汉姆顿大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(abstract)

AI总结 介绍OmniLayout基准测试，用于评估大语言模型在印刷电路板布局放置推理。含1681个工业级原理图耦合PCB布局及四项任务，揭示当前大语言模型在PCB布局放置上有诸多局限。

Emergence of Preferential Attachment and Glass-Ceiling Effects in Autonomous Networks of LLMs

LLM自主网络中优先连接与玻璃天花板效应的涌现

Yiming Zhang, Vikram Krishnamurthy

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 研究LLM代理自主选择合作者时网络结构的涌现，发现优先连接和类型依赖的玻璃天花板效应，通过平均场模型证明中心性收敛，实验验证了网络动态对集体性能的影响。

What is the Causal Effect of a Conversation? Estimands and Inference in AI Mediated Conversations

对话的因果效应是什么？人工智能介导对话中的估计量与推断

Adriane Fresh, Aiden Shin

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 研究人工智能介导对话的因果效应，提出潜在结果框架，区分多种因果对象，明确对应估计量与识别假设，为对话实验的设计等提供通用语言。

Comments 42 pages, 4 figures, 1 table

Optimal Base Station Placement for Beyond 5G Networks with Non-Convex Topology

非凸拓扑的超5G网络中毫米波基站的最优布局

Mohamed Shalma, Amr Mansour, Ahmed El-Mahdy

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 研究非凸拓扑U形环境中毫米波基站最优布局问题，将其建模为马尔可夫决策过程，提出两种深度强化学习技术，实现全覆盖且分区多空间DDPG效果更好、复杂度更低。

Deform360: A Massive Multi-view Visuotactile Dataset for Deformable World Models

Deform360：面向可变形世界模型的大规模多视图视觉触觉数据集

Hongyu Li, Wanjia Fu, Xiaoyan Cong, Zekun Li, Binghao Huang, Hanxiao Jiang, Xintong He, Yiqing Liang, Rao Fu, Tao Lu, Srinath Sridhar, Kevin A. Smith, George Konidaris, Yunzhu Li

机构 * Brown University（布朗大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 针对可变形物体世界建模缺乏大规模真实数据的问题，构建含多视图视觉与触觉信息的Deform360数据集，评估现有主流世界模型，为相关研究提供基准。

Comments Accepted by ECCV 2026

UNIVERSE: Unified Video Action Models for Autonomous Driving with Flexible Mask-Modulated Modality Generation

UNIVERSE：面向自动驾驶的基于灵活掩码调制模态生成的统一视频动作模型

Mengmeng Liu, Diankun Zhang, Jiuming Liu, Jianfeng Cui, Hongwei Xie, Guang Chen, Hangjun Ye, Francesco Nex, Hao Cheng, Michael Ying Yang

机构 * University of Twente（特温特大学） ； Xiaomi EV（小米汽车） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Bath（巴斯大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 针对现有方案难以将视频建模收益迁移至轨迹生成的问题，提出单掩码调制扩散Transformer的统一模型，通过模态解耦掩码实现直接的视频监督，大幅提升跨域动作泛化与推理效率。

Comments 18 pages, 7 figures, 8 tables

Double interior-point regularization for large-scale capacity expansion

大规模容量扩展的双重内点正则化

Leonard Göke, Giovanni Sansavini

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究针对大规模能源系统容量扩展问题，引入双重内点正则化（DIP-set）用于Benders分解，结合遍历解空间内部且接近参考解的优点，通过基准测试表明该方法在多种测试中性能优于其他正则化方法。

MergeSurv: Merging-Based Continual Learning for Survival Analysis on Whole-Slide Images

MergeSurv：用于全切片图像生存分析的基于合并的持续学习

Vu Minh Tran, Doanh C. Bui, Maï K. Nguyen, Khang Nguyen

机构 * University of Information Technology（信息技术大学） ； Viet Nam National University Ho Chi Minh City（胡志明市越南国立大学） ； ETIS (UMR 8051), CY Cergy Paris University, ENSEA, CNRS, France（法国CY Cergy巴黎大学、ENSEA、法国国家科学研究中心联合建立的ETIS实验室（UMR 8051）） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究针对全切片图像生存分析，提出MergeSurv框架，独立微调病理视觉语言基础模型参数后合并，还探究两种推理策略，实验表明其优于其他方法且能减少灾难性遗忘。

Comments 10 pages, 2 figures, 1 table

Large-Load Demand Flexibility as Virtual Storage

作为虚拟存储的大负荷需求灵活性

Chandan Chaudhary, Mohammed Ben-Idris, Joydeep Mitra

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究水电解厂等大负荷需求灵活性与电池储能系统联合采购价值未实现问题，通过虚拟存储等价建立联系，给出联合调度方法，验证表明虚拟存储可实现大部分联合采购节省。

Comments Submitted for 24th National Power System Conference NPSC 2026, 12-14 December, 2026

SurgAM: Surgical Affordance Map Prediction with Multimodal Feature Fusion for Robot Autonomy

SurgAM：用于机器人自主的多模态特征融合手术能力地图预测

Lei Song, Yonghao Long, Mengya Xu, Jiayi Geng, Xiuyuan Chen, Qi Dou

机构 * Department of Computer Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学计算机科学与工程系） ； Department of Thoracic Surgery, Peking University People’s Hospital（北京大学人民医院胸外科） ； Thoracic Oncology Institute, Peking University People’s Hospital（北京大学人民医院胸部肿瘤研究所） ； Research Unit of Intelligence Diagnosis and Treatment in Early Non-small Cell Lung Cancer, Chinese Academy of Medical Sciences（中国医学科学院早期非小细胞肺癌智能诊断与治疗研究组） ； Institute of Advanced Clinical Medicine, Peking University（北京大学先进临床医学院） ； Beijing Key Laboratory of Innovative Application of Big Data in Lung Cancer, Peking University People’s Hospital（北京大学人民医院肺癌大数据创新应用北京市重点实验室） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究如何通过视觉数据识别手术可操作区域，提出自适应特征融合框架、分层提示学习机制和场景引导注意力解码器，建立新数据集验证，在真实模型上验证框架对下游自动化的适用性。

Comments ICRA 2026

GPU-Accelerated Polygonal Signed Distance Functions for Real-Time Collision Avoidance

用于实时碰撞避免的GPU加速多边形符号距离函数

Taekwon Ga, Jongeun Choi

机构 * School of Mechanical Engineering, Yonsei University（延世大学机械工程学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究在密集障碍物环境中实时碰撞避免问题，提出多边形符号距离函数（PSDF），通过张量化几何管道实现GPU加速，嵌入模型预测控制，设计分离CPU/GPU计算，实验证明其有效性。

Comments 13 pages, 5 figures, 3 tables

Towards Effcient Low Altitude Sensing: A Dual Heterogeneous Graph Learning Method for UAV Task Allocation

迈向高效低空传感：一种用于无人机任务分配的双异构图学习方法

Guangyu Lei, Tianhao Liang, Bingyan Xie, Tingting Zhang

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 针对传统无人机任务分配方法难捕捉任务依赖与通信关系的问题，提出基于双异构图学习的方法，构建任务图与通信图，将分配问题转为结构匹配问题，用图注意力网络和交叉注意力机制优化匹配，提升任务完成率与效率。

Beyond Random Sampling: Distribution-Aware Alignment for Semi-Supervised Medical Image Segmentation

超越随机采样：用于半监督医学图像分割的分布感知对齐

Weihao Yan, Yeqiang Qian, Yi Dong, Ming Yang

机构 * School of Automation and Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学自动化与智能感知学院） ； Department of Ultrasound, Xinhua Hospital Affiliated to Shanghai Jiao Tong University School of Medicine（上海交通大学医学院附属新华医院超声科） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究针对半监督医学图像分割中随机采样策略在低数据量时表征偏差的问题，提出基于分布对齐的高效框架，用分布感知样本选择策略和记忆引导复制粘贴模块，提升分割性能。

Comments 19 pages, 5 figures, accepted by ECCV 2026

Occluding the Solution Space: Planner-Agnostic Adversarial Attacks on Tolerance-Aware Manipulation

遮挡解空间：针对容错感知操纵的与规划器无关的对抗攻击

Keke Tang, Tianyu Hao, Weilong Peng, Hao Jiang, Feng Wu, Peican Zhu, Jianmin Ji, Zhihong Tian

机构 * Guangzhou University（广州大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出针对容错感知操纵的与规划器无关攻击框架，通过运动学占用热图刻画机器人能力，将攻击设为预算最大覆盖优化，实验表明该方法能可靠引发规划失败，优于基线。

Comments Accepted by IROS'2026

ROBOCYCLE: Autonomous Dual-Arm Robotic Manipulation and Coordination for Recycling Applications

ROBOCYCLE：用于回收应用的自主双臂机器人操作与协调

Rubén de J. Hilario-Cruz, Jesus A. García-González, Enrique Coronado, Arturo E. Cerón-López

机构 * Tecnologico de Monterrey, School of Engineering and Sciences, Department of Computer Science（墨西哥蒙特雷理工大学工程学院与科学学院计算机科学系） ； National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)（国家先进工业科学与技术研究院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 针对城市垃圾处理难题，介绍ROBOCYCLE平台，集成多视图RGB-D感知、基于变压器的实例分割及6自由度抓取规划，有效处理不规则和可变形垃圾，取得高成功率，为现实环境自主垃圾管理提供方案。

Interception-Driven Inverse Reachability for Engagement Zone Construction

用于交战区域构建的拦截驱动逆可达性

Grant Stagg, Cameron K. Peterson, Alexander Von Moll, Isaac Weintraub

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究在对抗环境中，自动驾驶车辆应对未知位置追击者的问题。核心方法是基于拦截事件构建框架，通过几何约束推断可行追击者发射区域。主要贡献是生成确定性交战区域及概率扩展模型，还介绍加速定位的信息驱动规划器。

Flex-Forcing: Towards a Unified Autoregressive and Bidirectional Video Diffusion Model

Flex-Forcing：迈向统一的自回归和双向视频扩散模型

Xinyin Ma, Julius Berner, Chao Liu, Arash Vahdat, Weili Nie, Xinchao Wang

机构 * NVIDIA（英伟达） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究针对现有视频生成方法推理范式僵化的问题，提出Flex-Forcing框架。核心是灵活分块机制，可依设备预算灵活分块，跨块双向推理与块内自回归生成，实验表明该框架提升了视频质量、稳定性并加快推理速度。

Comments Project page: https://research.nvidia.com/labs/genair/flex-forcing

LBTCap: A Lightweight Bilateral Transformer for Real-Time Remote Sensing Image Change Captioning

LBTCap：用于实时遥感图像变化描述的轻量级双边变换器

Licheng Zhang, Siew-Kei Lam, Naveed Akhtar

机构 * School of Computing and Information Systems, The University of Melbourne（墨尔本大学计算与信息系统学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出轻量级RSICC框架LBTCap，基于双边变换器联合建模变化前后特征。引入双边注意力机制，结合截断主干和分组查询注意力，参数少且推理速度快，在公共数据集实验中实现精度与效率平衡。

CLEAR: Closed-Loop Reinforcement Learning at Scale for End-to-End Autonomous Driving

CLEAR：用于端到端自动驾驶的大规模闭环强化学习

Yunxiao Shi, Hong Cai, Mohammad Ghavamzadeh, Fatih Porikli

机构 * Qualcomm AI Research（高通人工智能研究中心） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究端到端自动驾驶，针对现有基于视觉语言动作模型的策略多采用模仿学习致闭环规划性能欠佳的问题，提出CLEAR系统，用强化学习进行闭环训练，设计异构管道增加并行模拟环境数量，性能优于先前方法。

Finite-Sample Closed-Loop Stability of Model Predictive Path Integral Control for Linear Time-Invariant Systems

线性时不变系统模型预测路径积分控制的有限样本闭环稳定性

Hyung-Jin Yoon, Hunmin Kim

机构 * Department of Mechanical and Nuclear Engineering, Tennessee Technological University（机械与核工程系，田纳西技术大学） ； School of Engineering, Department of Electrical and Computer Engineering, Mercer University（工程学院，电气与计算机工程系，梅森大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究离散时间线性时不变系统在加性高斯过程干扰下模型预测路径积分控制的有限样本闭环稳定性。通过关键观察将有限样本MPPI作为LQR随机扰动分析，证明控制律近似LQR反馈并给出误差分解，还用李雅普诺夫扰动论证证明期望下的实际指数稳定性。

Comments 11 pages. Companion papers extend the analysis to nonlinear MPPI and adaptive covariance estimation

A Static Mean Field Game for Optimal Renewable Energy Investment

用于最优可再生能源投资的静态平均场博弈

Deniz Sezer, Shanukie Vithana, Sara Hastings-Simon, Souren Iwazian

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 为加拿大阿尔伯塔省风能容量选址开发静态平均场博弈模型，基于预期风能及协方差构建收益模型，通过校准协方差结构纳入空间风依赖，将均衡投资问题化为二次规划求解不同政策情景。

Deep Learning Models for ADITYA-U MHD Equilibrium

用于ADITYA-U磁流体动力学平衡的深度学习模型

Udaya Maurya, Suman Aich, Indranil Bandyopadhyay, Daniel Raju

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究利用pyIPREQ Grad-Shafranov求解器生成数据集，用多种深度学习方法预测ADITYA-U托卡马克的磁流体动力学平衡参数和剖面，还开发逆模型，结果表明模型可准确估计关键参数，对实时等离子体控制等有帮助。

Comments 18 pages, 42 figures, 15 tables

Comparison of accuracy and efficiency of three-dimensional discrete ordinates and voxel-scoring Monte Carlo dose calculations for an $I^{125}$ seed

关于$I^{125}$种子三维离散纵标法与体素评分蒙特卡罗剂量计算的准确性和效率比较

George M. Daskalov, Randall S. Baker, David W. O. Rogers, Jeffrey F. Williamson

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究比较了均匀水模体中6702型$^{125}I$种子周围剂量分布的三维确定性离散纵标计算与基于体素的蒙特卡罗模拟效率，提出参数模型及评估方法，得出离散纵标模拟更高效的结论。

Comments This unpublished manuscript reports research performed in 2001-2003. While the Ms. was edited and revised in 2026 for clarity, the data, including the 8 figures and 5 tables, are unchanged. The manuscript consists of 17 full-text pages, including title page, abstract, and references

AI adoption induces divergent net energy changes across economic sectors

人工智能的采用引发各经济部门净能源变化的差异

Wei He, Daoping Wang, Hanqi Yan, Yang Wang, Sai Gu

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究将职业层面的人工智能暴露映射到部门能源使用，用蒙特卡洛联合供需分解法估算各部门净能源变化，揭示美国不同部门净能源变化有差异，且总量可观，在英国也有类似情况，强调需终端能源调查跟踪人工智能部署。

Transferable inference of turbulence models for urban flows with the Parameter-Regularised Ensemble Kalman Filter

基于参数正则化集合卡尔曼滤波器的城市流动湍流模型的可转移推断

Emanuele Bombardi, Andrea Nóvoa, Luca Magri, Alessandro Parente

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究城市流动中雷诺平均纳维-斯托克斯（RANS）模拟参数推断的可转移性问题，提出参数正则化集合卡尔曼滤波器（PR-EnKF）方法，可快速收敛，减少参数不确定性和重建误差。

Comments 32 pages, 13 figures

Medical Physics and Biomedical Engineering Education, Training and Professional Development

医学物理与生物医学工程教育、培训及职业发展

Emily Simpson-Page, Naasiha Cassim, Dominika Firth, Emma Spelleken, Suzanne Lydiard

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 为满足澳大利亚医学物理与工程学院新成员及早期职业成员需求，2021年成立特殊兴趣小组。通过成员网络协作及调查数据驱动，该小组旨在为成员提供机会与举措，补充现有培训指导项目。

Comments 7 pages, 3 figures, accepted for publication in the IFMBE Proceedings on the World Congress on Medical Physics and Biomedical Engineering 2022

A Square Kilometre Array Pulsar Census

平方公里阵列脉冲星普查

E. F. Keane, V. Graber, L. Levin, C. M. Tan, O. A. Johnson, C. Ng, C. Pardo-Araujo, M. Ronchi, D. Vohl, M. Xue

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 规划用平方公里阵列（SKA）进行全天空盲脉冲星巡天，考虑脉冲星群体、在建SKA元件性能等，用两种互补方法预测巡天产量，发现最佳策略及不同阵列组合的产量，普查将为中子星物理特性设新约束。

Comments Published in Advancing Astrophysics with the SKA II (AASKAII), 2026 (arXiv:2606.20366). Report-no: AASKAII/Keane01. Advancing Astrophysics with the SKA II (AASKA II) outlines the transformative scientific advances that will be enabled by the SKA telescopes. An earlier version of this chapter was published in The Open Journal of Astrophysics with arXiv ID: arXiv:2512.16153

Conditional Normalizing Flow for Gas-Surface Scattering from Thermal to Hypersonic Velocities

条件归一化流用于从热速度到高超声速的气体-表面散射

Miklas Schütte, Stephen Hocker, Hansjörg Lipp, Johannes Roth, Stefanos Fasoulas, Marcel Pfeiffer

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出基于条件归一化流和物理约束的散射核模型，覆盖热速度到高超声速范围，实现多弹跳准确建模，用于极低地球轨道气动分析。

City landscape in sight: A crowdsourced framework for unlocking urban-scale window view perceptions from real estate imagery

城市景观在望：一种从房地产图像解锁城市尺度窗景感知的众包框架

Chucai Peng, Sijie Yang, Ang Liu, Yang Xiang, Zhixiang Zhou, Filip Biljecki

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出一种利用房地产平台真实窗景图像（WVI）进行大规模感知映射的方法，通过混合神经网络模型预测六维感知并分析空间分布，发现楼层高度和窗景组成（如天空、树木比例）对感知有非线性影响。

Journal ref Landscape and Urban Planning, 275, 105734 (2026)

DC-Motion: Decoupling Structure and Details via Discrete-Continuous Tokens for Human Motion Generation

DC-Motion: 通过离散-连续令牌解耦语义与细节以生成人体运动

Hequan Wang, Xuean Chen, Jiaxu Zhang, Zhengbo Zhang, Zhigang Tu

机构 * Wuhan University（武汉大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出DC-Motion框架，通过离散-连续VAE将运动分解为语义离散令牌和细节连续残差，结合掩码自回归模型和残差扩散模型，实现复杂文本指令下的高质量运动生成。