HORIZON: A Read-Efficient Firmware for DNA Storage with Horizontal Layout
HORIZON：一种采用水平布局的高效读取DNA存储固件
专题命中 感知 ：occupancy(abstract)
AI总结 本文提出HORIZON策略，通过水平布局与活动感知分配降低DNA存储的读取放大，经模拟验证其在多种工作负载下性能优于现有方案。
视觉与机器人
自动驾驶
自动驾驶感知、规划、BEV、占用预测、激光雷达和仿真评测。
1. 感知 1 篇
2. 规划控制 2 篇
Where Entropy Is Measured Matters: Policy Geometry in Bounded Continuous-Control PPO
熵的测量位置很重要：有界连续控制PPO中的策略几何
机构 * Lancaster University（兰卡斯特大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Tsinghua University（清华大学）
专题命中 规划控制 ：occupancy(abstract)
AI总结 该研究发现熵的测量位置会影响PPO学习的有界连续控制策略几何，通过MyoLeg、Dog-Stand任务实验，表明熵测量空间是均值-方差耦合的设计选择，仅任务回报无法表征有界策略几何。
Comments 24 pages, 6 figures, 8 tables
The Flat Earth Error: Differential Geometry in Vehicle Dynamics
平面地球误差：车辆动力学中的微分几何
专题命中 规划控制 ：LiDAR(abstract)
AI总结 该研究针对车辆动力学模拟的平面地球误差，用微分几何建模曲面道路上的车辆运动，结合多体力学与最优控制，在纳斯卡椭圆形赛道模拟中验证了三维效应的动力学显著性。
Comments 38 pages, 12 figures, 3 tables
3. 端到端驾驶 2 篇
Variance-Guided Spatial Attention Fusion for Robust End-to-End Driving under Asymmetric Sensor Degradation
面向非对称传感器退化场景下鲁棒端到端驾驶的方差引导空间注意力融合
机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Anhui University（安徽大学） ； Shenzhen Research Institute of Northwestern Polytechnical University（西北工业大学深圳研究院）
专题命中 端到端驾驶 ：end-to-end driving(title)；LiDAR(abstract,abstract_cn)；分类 cs.RO、cs.CV
AI总结 提出VG-SAF框架，通过物理增强器、模态专家与混合注意力机制，在CARLA Longest6基准上提升非对称传感器退化下的端到端驾驶鲁棒性。
Comments 17 pages, 9 figures, and 4 tables, including supplementary material. Submitted to IEEE Transactions on Vehicular Technology
RoG-DAgger: Rollout-Guided Post-Training for End-to-End Driving
RoG-DAgger：面向端到端驾驶的基于回滚的后训练方法
机构 * CARIAD SE, Volkswagen Group（大众集团旗下CARIAD SE） ； Institute of Mathematics, Technical University of Berlin（柏林工业大学数学研究所）
专题命中 端到端驾驶 ：end-to-end driving(title,abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本研究针对端到端驾驶系统训练与推理不匹配的问题，提出 RoG-DAgger 后训练框架，通过回滚优化专家演示与监督，在多个驾驶基准上显著提升了模型的驾驶性能与成功率。
Comments preprint, under review
4. BEV与占用 3 篇
A Unified Exact Factorial-Moment Theory for Multi-set Allocation Occupancy (MAO) in Finite Populations
有限总体中多集合分配占用（MAO）的统一精确阶乘矩理论
专题命中 BEV与占用 ：occupancy(title,abstract)
AI总结 本文针对有限总体的多集合分配占用问题，建立统一精确阶乘矩理论，推导联合占用类别的精确表示式，经穷举枚举和蒙特卡洛模拟验证，为多集合占用统计提供严格有限总体基础。
Comments 33 pages
Bellman Calibration for Marginalized Importance Weighting in Offline Reinforcement Learning
离线强化学习中边缘化重要性加权的贝尔曼校准
机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Netflix（网飞） ； Cornell University（康奈尔大学）
专题命中 BEV与占用 ：occupancy(abstract)
AI总结 本文针对离线强化学习中边缘化重要性加权的残留占用平衡违反问题，提出等渗贝尔曼校准方法，可减少此类违反并保证下游策略价值估计等任务的性能。
Comments 43 pages, 1 figure, 4 tables
Dual-Based Weight Selection for Approximate Linear Programming
近似线性规划的对偶基权重选择方法
专题命中 BEV与占用 ：occupancy(abstract)
AI总结 针对近似线性规划权重选择的问题，提出基于对偶解投影占用信息的自适应权重更新方法，在更低计算成本下提升策略质量，且收敛性有保障。
Comments 20 pages, 9 figures
5. 激光雷达 1 篇
CARE: Camera-Residual Reserves for First Sightings in Adaptive LiDAR Sensing
CARE：自适应激光雷达感知中用于首次目标检测的相机残差储备
机构 * The University of Tokyo（东京大学） ； National Institute of Informatics（信息学研究所）
专题命中 激光雷达 ：LiDAR(title,abstract)；autonomous driving(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV
AI总结 本文提出CARE算法，通过预留部分激光雷达预算用于相机检测的未知方向，在nuScenes数据集上提升首次检测召回率，可更早检测被遮挡行人，保障自动驾驶安全。
6. 仿真评测 2 篇
SIREN-Bench: Behavior-Driven Generation and Evaluation of Emergency-Vehicle Interactions
SIREN-Bench：行为驱动的应急车辆交互生成与评估
机构 * Rochester Institute of Technology（罗切斯特理工学院） ； CVS Health（CVS健康公司） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； New York University（纽约大学）
专题命中 仿真评测 ：LiDAR(abstract,abstract_cn)；分类 cs.RO
AI总结 该研究提出行为驱动的SIREN协同仿真平台，构建SIREN-Bench-v1基准，经3类任务评估揭示不同行为模式下的失效特性，为自动驾驶与交通安全研究提供可扩展平台。
A Co-Simulation Platform Coupling Land Use, Transportation, and Building Energy: Development and Case Study
耦合土地利用、交通与建筑能源的协同仿真平台：开发与案例研究
专题命中 仿真评测 ：occupancy(abstract)
AI总结 该研究开发了集成UrbanSim、POLARIS、CityBES的协同仿真平台，以芝加哥大都市区为例验证其可评估交通与定价政策对土地利用、出行和能源的联合影响。
