自动驾驶

OccAnyScene: Towards Unified Indoor-Outdoor 3D Occupancy Prediction

OccAnyScene：面向统一的室内-室外三维占用预测

Junjie Liu, Wanshui Gan, Zitong Dai, Guiping Cao, Yan Li, Ke Chen, Dongmei Jiang, Xiangyuan Lan, Jianguo Zhang

机构 * SuSTech（南方科技大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； HITSZ（哈尔滨工业大学深圳校区） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

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

AI总结 该研究提出跨场景三维语义占用预测新任务，构建OccAnyScene框架实现室内外场景统一三维占用预测，在Occ-ScanNet和SurroundOcc-nuScenes数据集上取得最优mIoU结果。

Comments Corrected a typo in the title; manuscript unchanged

Machine Shape and Hierarchical Blocking: A Mathematics of Arrays Formalization, with an Open Problem in Hierarchical Shape Occupancy

机器形状与分层分块：基于数组数学的形式化，附分层形状占用中的一个开放问题

Lenore M Mullin

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

AI总结 本文针对稠密矩阵乘法分块大小在不同芯片上预测偏差的问题，基于数组数学（MoA）框架形式化提出分层分块与开放问题，扩展算子推导分块调度，测试假设并指出框架局限，尝试扩展框架预测吞吐量。

Integrated Surgical Scheduling with Weekend Bed Occupancy Management: A Column Generation Approach

结合周末床位占用管理的综合手术排程：一种列生成方法

Sara Cambiaghi, Saverio Basso, Davide Duma, Matteo Salani

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

AI总结 该研究针对周末床位约束下的综合手术排程与病例分配问题，提出联合优化框架，采用列生成算法求解，实验表明其性能优于直接MILP求解，为医院资源平衡提供管理见解。

Hand-Written PTX Tensor-Core GEMM Kernels: A Multi-Precision Study on NVIDIA L4

手写PTX张量核心GEMM内核：NVIDIA L4上的多精度研究

Matt J. Borowski, Blazej Osinski

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

AI总结 本文针对NVIDIA L4 GPU，对比手写PTX GEMM内核与WMMA基线，发现其在INT8、INT4精度下有显著加速，FP16下无增益，明确了手写PTX适用的精度与场景。

Comments 10 pages, 6 figures, 12 tables. Code and profiling data: https://github.com/MattJBorowski1991/TensorCorePTX (archived: https://doi.org/10.5281/zenodo.21815137)

Computing Absorbing-Frequency Centrality: Complexity, Estimators, and Scalable Algorithms for Stochastic Networks

在不确定性的中间节点：一种吸收马尔可夫链方法

Wencheng Bao, Eleftheria Kontou, Chrysafis Vogiatzis

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(abstract)

AI总结 本文提出一种针对随机网络的介数中心性度量方法，通过吸收马尔可夫链模型研究不确定环境下的节点重要性，并通过蒙特卡洛模拟进行估计。

MERGE: Next-Generation Item Indexing Paradigm for Large-Scale Streaming Recommendation

MERGE：面向大规模流媒体推荐的下一代物品索引范式

Jing Yan, Yimeng Bai, Zongyu Liu, Yahui Liu, Junwei Wang, Jingze Huang, Haoda Li, Sihao Ding, Shaohui Ruan, Yang Zhang

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(abstract)

AI总结 MERGE通过动态聚类和层次索引结构提升大规模流媒体推荐系统的物品索引效率和性能。

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