自动驾驶

Doracamom: Joint 3D Detection and Occupancy Prediction with Multi-view 4D Radars and Cameras for Omnidirectional Perception

Doracamom：多视角4D雷达与摄像头联合3D检测与占用预测用于全方位感知

Lianqing Zheng, Jianan Liu, Runwei Guan, Long Yang, Shouyi Lu, Yuanzhe Li, Xiaokai Bai, Jie Bai, Zhixiong Ma, Hui-Liang Shen, Xichan Zhu

机构 * School of Automotive Studies, Tongji University（同济大学汽车学院） ； Momoni AI ； Department of Computer Science and Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学计算机科学与工程系） ； Chair of Automotive Engineering, Technische Universität Berlin（柏林技术大学汽车工程学系） ； College of Information Science and Electronic Engineering, Zhejiang University（浙江大学信息科学与电子工程学院） ； School of Information and Electrical Engineering, Hangzhou City University（杭州城市学院信息与电气工程学院） 纠错

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

AI总结 Doracamom通过融合多视角4D雷达与摄像头，实现3D物体检测与语义占用预测，提升自动驾驶环境感知能力。

Comments Accepted by IEEE TCSVT

SatMap: Revisiting Satellite Maps as Prior for Online HD Map Construction

SatMap: 重新审视卫星地图作为在线高精度地图构建的先验条件

Kanak Mazumder, Fabian B. Flohr

机构 * Munich University of Applied Sciences（慕尼黑应用科学大学） ； Intelligent Vehicles Lab (IVL) Munich（慕尼黑智能车辆实验室） 纠错

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

AI总结 SatMap通过整合卫星地图与多视角摄像头观测，提升在线高精度地图构建的性能和鲁棒性。

Comments This work has been submitted to the IEEE for possible publication

AI-Driven Spectrum Occupancy Prediction Using Real-World Spectrum Measurements

基于真实世界频谱测量的AI驱动频谱占用预测

Jiayu Mao, Ruoyu Sun, Mark Poletti, Rahil Gandotra, Hao Guo, Aylin Yener

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(title,abstract)

AI总结 本文提出基于真实世界频谱数据的AI驱动频谱占用预测方法，通过随机森林、XGBoost和LSTM模型，验证了轻量级学习模型在动态频谱共享中的有效性。

Comments 8 pages, 7 figures. This paper is under review at an IEEE conference

VRP-UDF: Towards Unbiased Learning of Unsigned Distance Functions from Multi-view Images with Volume Rendering Priors

VRP-UDF: 向多视图图像中通过体积渲染先验实现无偏的无符号距离函数学习

Wenyuan Zhang, Chunsheng Wang, Kanle Shi, Yu-Shen Liu, Zhizhong Han

机构 * School of Software, Tsinghua University（清华大学软件学院） ； China Telecom Wanwei Information Technology Co., Ltd.（中国电信万维信息技术有限公司） ； Kuaishou Technology（快手技术） ； Department of Computer Science, Wayne State University（韦恩州立大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 VRP-UDF通过引入体积渲染先验，解决多视图图像中无偏学习无符号距离函数的问题，提升表面重建的鲁棒性和可扩展性。

Comments Accepted by TPAMI 2026 and ECCV 2024. Project page: https://wen-yuan-zhang.github.io/VolumeRenderingPriors/ . v1 is the conference version, and v2 is the journal extension version

FlipFlop: A Static Analysis-based Energy Optimization Framework for GPU Kernels

FlipFlop: 一种基于静态分析的GPU内核能量优化框架

Saurabhsingh Rajput, Alexander Brandt, Vadim Elisseev, Tushar Sharma

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(abstract)

AI总结 FlipFlop通过静态分析预测GPU内核能耗，推荐帕累托最优线程块配置，实现高达79%的能耗节省和106%的吞吐量提升。

The Energy-Throughput Trade-off in Lossless-Compressed Source Code Storage

无损压缩源代码存储中的能耗吞吐量权衡

Paolo Ferragina, Francesco Tosoni

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(abstract)

AI总结 本文研究了无损压缩源代码存储中能耗与吞吐量的权衡，通过实验展示了不同压缩配置对资源效率的影响，并提出了可持续存储后端的可行指南。

Comments 8 pages, 5 figures. Camera-ready version for Greenvolve 2026 co-located at IEEE SANER 2026

Two-stage Online Reusable Resource Allocation: Reservation, Overbooking and Confirmation Call

两阶段在线可重复资源分配：预订、超订与确认电话

Ruicheng Ao, Hengyu Fu, David Simchi-levi

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(abstract)

AI总结 本文提出了一种两阶段在线资源分配策略，通过解耦安全库存和延迟确认电话，减少超订风险并提高资源利用率。

Comments 65 pages, 14 figures