Multimodal-Wireless: A Large-Scale Dataset for Sensing and Communication
多模态无线:一种大规模数据集用于传感与通信
专题命中 仿真评测 :LiDAR(abstract)
AI总结 本文提出多模态无线数据集,用于多模态传感与通信研究,包含高分辨率CSI与多种传感器数据,支持通信与协同感知应用。
视觉与机器人
自动驾驶感知、规划、BEV、占用预测、激光雷达和仿真评测。
多模态无线:一种大规模数据集用于传感与通信
专题命中 仿真评测 :LiDAR(abstract)
AI总结 本文提出多模态无线数据集,用于多模态传感与通信研究,包含高分辨率CSI与多种传感器数据,支持通信与协同感知应用。
潜在安全约束策略方法用于安全离线强化学习
机构 * Iowa State University(爱荷华州立大学)
专题命中 仿真评测 :autonomous driving(abstract)
AI总结 本文提出了一种潜在安全约束策略方法,通过条件变分自动编码器和受约束奖励-回报最大化框架,实现了安全离线强化学习中的安全性和奖励优化的平衡。
Journal ref International Conference on Learning Representations (ICLR), 2025
爱因斯坦场:从计算广义相对论的角度看神经网络
机构 * LIT AI Lab, Institute for Machine Learning, JKU Linz, Austria(LIT AI实验室,机器学习研究所,JKU林茨,奥地利) ; University of Manchester, United Kingdom(曼彻斯特大学,英国) ; Emmi AI GmbH, Linz, Austria(Emmi AI GmbH,林茨,奥地利)
专题命中 仿真评测 :occupancy(abstract)
AI总结 爱因斯坦场通过神经网络方法实现四维时空的高效建模,提升计算效率和精度,推动数值相对论的发展。
Comments Accepted at ICLR 2026: 64 pages, 23 figures, 14 Tables, Github: https://github.com/AndreiB137/EinFields, added (i) EinFields applied to Oscillating neutron star NR simulation using Fixed Mesh Refinement (FMR) for four refinement levels from EinsteinToolkit, (ii) Jit-based query speeds of EinFields and its derivative over 17 Million simulation grid points, (iii) Bianchi Identity values
Journal ref The Fourteenth International Conference on Learning Representations 2026
自动驾驶与手动驾驶模式下注意力动态研究:驾驶模拟研究
专题命中 仿真评测 :autonomous driving(abstract)
AI总结 研究通过驾驶模拟分析不同驾驶模式下驾驶员注意力动态,揭示注意力分配依赖于驾驶模式,为自适应HMI设计和安全提升提供依据。
数据驱动的主动学习方法用于加速材料发现
专题命中 仿真评测 :self-driving(abstract)
AI总结 本文综述了数据驱动的主动学习方法在加速材料发现中的应用,探讨了其在不同数据环境下的效率提升及未来发展方向。
在EHMI中应允许善意欺骗吗?基于博弈论的机制解释
专题命中 仿真评测 :autonomous driving(abstract)
AI总结 本研究基于博弈论探讨了在自动驾驶中允许善意欺骗的合理性,通过实验发现欺骗在特定情况下可提升交互安全性。
Comments The paper is accepted by IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems
多占据氢水合物核化 dissociation 线及驱动力
专题命中 仿真评测 :occupancy(abstract)
AI总结 本研究通过计算方法确定了氢气水合物在185 MPa下的解离温度,并分析了其核化驱动力与过冷程度及占据状态的关系。
Journal ref Energy & Fuels 39, 15184 (2025)
对材料科学中主动学习工作流的批判性审视
机构 * The NOMAD Laboratory at the Fritz Haber Institute of the Max Planck Society(弗里茨·哈伯研究所的NOMAD实验室)
专题命中 仿真评测 :self-driving(abstract)
AI总结 本文批判性地评估了材料科学中主动学习工作流的设计与性能,探讨关键设计选择对工作流效果的影响,并提供实践指导。
关于公平实践的鲁棒性:一种系统评估的因果框架
专题命中 仿真评测 :autonomous driving(abstract)
AI总结 本文提出一种因果框架,用于系统评估公平实践的鲁棒性,探讨其在数据不完美情况下的有效性。
深度学习模型修复方法的全面研究
机构 * College of Intelligence and Computing, Tianjin University(智能与计算学院,天津大学) ; Kyushu University(九州大学)
专题命中 仿真评测 :autonomous driving(abstract)
AI总结 本文全面研究了深度学习模型修复方法,评估了不同层级方法的修复效果及对鲁棒性、公平性等属性的影响,指出模型级方法更优,但需关注副作用问题。
基于Simulink模型的并行代码生成用于事件驱动和定时驱动的ROS 2节点
专题命中 仿真评测 :autonomous driving(abstract)
AI总结 本文提出了一种基于MBD的框架,用于实现事件驱动和定时驱动的ROS 2节点的并行代码生成,解决了多输入场景下的并行化问题。
Journal ref Proceedings of the 50th Euromicro Conference on Software Engineering and Advanced Applications (SEAA), 2024, pp. 48-55
用于量子模拟的单个锶原子在光学镊子阵列中
专题命中 仿真评测 :occupancy(abstract)
AI总结 该研究实现了用于量子模拟的单个锶原子在光学镊子阵列中的高效捕获、冷却和高保真度检测,为可扩展的量子模拟和信息处理奠定了基础。
Comments Version of record as published in MDPI Atoms 14 (1), 1 (2026)
Journal ref Atoms 2026, 14(1), 1
考虑概率执行时间的DAG任务分区调度
专题命中 仿真评测 :autonomous driving(abstract)
AI总结 本文提出了一种考虑概率执行时间的DAG任务分区调度方法,通过利用单处理器概率保证结果,提高了任务集的调度效率和分析性能。
Journal ref 2025 IEEE International Conference on High Performance Computing and Communications (HPCC), Exeter, United Kingdom, 2025, pp. 1-10
进一步比较MPS和TTNS用于激发子解离的非绝热动力学
专题命中 仿真评测 :occupancy(abstract)
AI总结 本文通过比较MPS和TTNS在非绝热动力学中模拟激发子解离的性能,发现结合维度不足是导致不一致的主要原因,并通过优化TTNS结构提高了计算精度。
CompARE:用于空中呼吸系统疾病评估的计算框架,整合流体动力学和人类行为
专题命中 仿真评测 :occupancy(abstract)
AI总结 CompARE框架整合流体动力学与人类行为,揭示室内空气传播疾病风险的双峰分布,通过CFD、ML和ABM分析,提供通风设计和社交距离政策的量化见解。
利用深度生成模型压缩传感器数据以实现自动驾驶车辆的远程协助
专题命中 仿真评测 :LiDAR(abstract)
AI总结 本文提出利用深度生成模型压缩传感器数据,以提高自动驾驶车辆在需要远程协助时的数据传输效率和重建质量。
Comments Daniel Bogdoll, Johannes Jestram, Jonas Rauch, Christin Scheib and Moritz Wittig contributed equally. Accepted for publication at NeurIPS 2021 ML4AD Workshop
专题命中 仿真评测 :autonomous driving(abstract)
专题命中 仿真评测 :occupancy(abstract)
Comments 16 pages, 14figures
Journal ref Int. J. Solids Struct., Volume 323, 113634, 2025
机构 * Clemson University(克莱姆森大学)
专题命中 仿真评测 :autonomous driving(abstract)
机构 * State Key Laboratory for Novel Software Technology Nanjing University China(新型软件技术国家重点实验室 南京大学 中国) ; University of Massachusetts Amherst United States(马萨诸塞大学阿姆赫斯特分校 美国)
专题命中 仿真评测 :autonomous driving(abstract)
专题命中 仿真评测 :self-driving(abstract)
机构 * Department of Electrical Engineering, KU Leuven, Belgium(电气工程系,卢森堡大学)
专题命中 仿真评测 :autonomous driving(abstract)
专题命中 仿真评测 :autonomous driving(abstract)
Comments Accepted by ICCAD 2025
专题命中 仿真评测 :autonomous driving(abstract)
专题命中 仿真评测 :occupancy(abstract)
专题命中 仿真评测 :autonomous driving(abstract)
Comments 12 pages, 20 figures, 1 algorithm
机构 * Center for Intelligent and Networked System (CFINS)(智能与网络化系统中心) ; Department of Automation(自动化系) ; Beijing National Research Center for Information Science and Technology(北京信息科学与技术国家研究中心) ; Beijing Key Laboratory of Embodied Intelligence Systems(北京具身智能系统重点实验室) ; Tsinghua University(清华大学)
专题命中 仿真评测 :autonomous driving(abstract)
Comments This article has been accepted for publication in IEEE Transactions on Automation Science and Engineering. This is the author's version, which has not been fully edited, and the content may change prior to final publication. \c{opyright} 2025 IEEE. All rights reserved, including rights for text and data mining and training of artificial intelligence and similar technologies
专题命中 仿真评测 :autonomous driving(abstract)
专题命中 仿真评测 :autonomous driving(abstract)
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