自动驾驶

GSRender: Deduplicated Occupancy Prediction via Weakly Supervised 3D Gaussian Splatting

GSRender: 通过弱监督的3D高斯点划法实现去重的占用预测

Qianpu Sun, Changyong Shu, Sifan Zhou, Runxi Cheng, Yongxian Wei, Zichen Yu, Dawei Yang, Sirui Han, Yuan Chun

机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Houmo AI ； Dalian University of Technology（大连理工大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） 纠错

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(title,abstract)；autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 GSRender通过弱监督3D高斯点划法和射线补偿模块，有效减少占用预测中的重复问题，提升户外自动驾驶的感知性能。

AMap: Distilling Future Priors for Ahead-Aware Online HD Map Construction

AMap: 通过未来先验知识进行前瞻意识的在线高精度地图构建

Ruikai Li, Xinrun Li, Mengwei Xie, Hao Shan, Shoumeng Qiu, Xinyuan Chang, Yizhe Fan, Feng Xiong, Han Jiang, Yilong Ren, Haiyang Yu, Mu Xu, Yang Long, Varun Ojha, Zhiyong Cui

机构 * State Key Lab of Intelligent Transportation System, China（中国智能交通系统国家重点实验室） ； Amap, Alibaba Group, China（阿里集团Amap） ； Newcastle University, England（新castle大学） ； Durham University, England（杜ham大学） 纠错

专题命中 BEV与占用 ：autonomous driving(abstract)；BEV(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 AMap通过未来先验知识提升在线高精度地图构建的前瞻能力，有效增强当前帧感知并在关键前方区域超越现有时序模型。

Comments 19 pages, 11 figures

BEVCooper: Accurate and Communication-Efficient Bird's-Eye-View Perception in Vehicular Networks

BEVCooper：车联网中准确且通信高效的鸟瞰图感知

Jiawei Hou, Peng Yang, Xiangxiang Dai, Mingliu Liu, Conghao Zhou

专题命中 BEV与占用 ：BEV(abstract)

AI总结 BEVCooper通过协作感知框架提升车联网中鸟瞰图感知的准确性和通信效率，减少延迟并优化特征融合。

Comments 10 pages, 11 figures, accepted by IEEE INFOCOM 2026

Shell model study of isobaric analog states for $T_z= \pm 2$ nuclei using isospin non-conserving interactions

利用不守恒同位旋相互作用研究 $T_z= \pm 2$ 核的同位态

Sakshi Shukla, Praveen C. Srivastava, Kazunari Kaneko

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(abstract)

AI总结 本研究通过不守恒同位旋相互作用，探讨了 $T_z= \pm 2 $ 核的同位态特性及实验数据对比。

Comments Journal of Physics G: Nuclear and Particle Physics (accepted)