自动驾驶

A Synthetic Benchmark for Collaborative 3D Semantic Occupancy Prediction in V2X-Enabled Autonomous Driving

用于V2X赋能自动驾驶的协作3D语义占用预测合成基准

Hanlin Wu, Pengfei Lin, Ehsan Javanmardi, Naren Bao, Bo Qian, Hao Si, Manabu Tsukada

机构 * The School of Information Science and Technology, The University of Tokyo（信息科学与技术学系，东京大学） ； National Institute of Informatics（信息机构） 纠错

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

AI总结 本文提出用于V2X赋能自动驾驶的协作3D语义占用预测合成基准，通过高分辨率传感器和基线模型提升预测性能。

FOF-X: Towards Real-time Detailed Human Reconstruction from a Single Image

FOF-X：从单张图像实现实时详细人体重建

Qiao Feng, Yuanwang Yang, Yebin Liu, Yu-Kun Lai, Jingyu Yang, Kun Li

机构 * College of Intelligence and Computing, Tianjin University（智能与计算学院，天津大学） ； Department of Automation, Tsinghua University（自动化系，清华大学） ； School of Computer Science and Informatics, Cardiff University（计算机科学与信息学院，卡迪夫大学） ； School of Electrical and Information Engineering, Tianjin University（电气与信息工程学院，天津大学） 纠错

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(abstract,comments)；分类 cs.CV

AI总结 FOF-X通过傅里叶占用场实现从单张图像的实时详细人体重建，提升重建质量和鲁棒性。

Comments Extended journal version of our previous conference paper: FOF: Learning Fourier Occupancy Field for Monocular Real-time Human Reconstruction (arXiv:2206.02194)

Towards Tensor Network Models for Low-Latency Jet Tagging on FPGAs

面向FPGA上的低延迟喷注标记的张量网络模型

Alberto Coppi, Ema Puljak, Lorenzo Borella, Daniel Jaschke, Enrique Rico, Maurizio Pierini, Jacopo Pazzini, Andrea Triossi, Simone Montangero

机构 * Dipartimento di Fisica e Astronomia "Galileo Galilei", University of Padua（伽利略·伽利莱物理与天文学系，帕多瓦大学） ； PlanQC GmbH（PlanQC公司） ； Institute for Complex Quantum Systems, Ulm University（复杂量子系统研究所，乌尔姆大学） ； European Organization for Nuclear Research (CERN)（欧洲核子研究中心） ； Padua Quantum Technologies Research Center, University of Padua（帕多瓦量子技术研究中心，帕多瓦大学） 纠错

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(abstract)

AI总结 本文提出基于张量网络模型的低延迟喷注标记方法，利用FPGA实现高效推理，展现其在高能物理实时触发系统中的应用潜力。

Comments 10 pages, 8 figures

A Polylogarithmic Competitive Algorithm for Stochastic Online Sorting and TSP

一个对数平方竞争算法用于随机在线排序和TSP

Andreas Kalavas, Charalampos Platanos, Thanos Tolias

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(abstract)

AI总结 该研究提出了一种随机在线排序和TSP的对数平方竞争算法，显著提高了近似精度。

Comments To appear at STACS 2026