图像生成

Secure Semantic Communication With Homomorphic Encryption

安全语义通信与同态加密

Rui Meng, Dayu Fan, Haixiao Gao, Yifan Yuan, Bizhu Wang, Xiaodong Xu, Mengying Sun, Chen Dong, Xiaofeng Tao, Ping Zhang, Dusit Niyato

专题命中 可控生成 ：image generation(abstract)

AI总结 本文提出HE-JSCC方案，利用同态加密保护语义通信中的信息，通过SIFT验证加密后语义信息的保留，并展示了图像分类和生成任务的仿真结果。

Comments 8 pages, 4 figures

Pointwise explicit estimates for derivatives of solutions to linear parabolic PDEs with Neumann boundary conditions

关于线性抛物型PDE带Neumann边界条件的解的导数的点wise显式估计

C Ciccarella

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文通过概率方法推导了具有Neumann边界条件的线性抛物型PDE解的导数显式点界，并应用于最优控制中的验证定理。

Stochastic Control Problems Motivated by Sailboat Trajectory Optimization

由帆船轨迹优化启发的随机控制问题

Carlo Ciccarella, Robert C. Dalang, Laura Vinckenbosch

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出两个随机控制问题，旨在快速到达圆形迎风目标，通过分析帆船在随机风场中的运动模型，探讨了冲击控制与奇异控制的数学特性及解的存在性。

Comments 28 pages, 9 figures

Optimality Conditions for Control Systems Governed by Monotone Stochastic Evolution Equations

单调随机演算方程控制系统中的最优性条件

Ioana Ciotir, Nicolas Forcadel, Piero Visconti, Hasnaa Zidani

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文研究了由单调随机演算方程支配的最优控制问题，推导了最优性条件并应用至随机孔隙介质方程。

A Flexible Field-Based Policy Learning Framework for Diverse Robotic Systems and Sensors

一种灵活的基于场的策略学习框架，适用于多样化的机器人系统和传感器

Jose Gustavo Buenaventura Carreon, Floris Erich, Roman Mykhailyshyn, Tomohiro Motoda, Ryo Hanai, Yukiyasu Domae

机构 * National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)（国家先进工业科学与技术研究院） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出一种灵活的基于场的策略学习框架，通过整合扩散策略控制与3D语义场景表示，实现跨机器人系统的高效泛化与任务成功率提升。

Comments 6 pages, 7 figures, conference: SII 2026. Cancun, Mexico

Controllable Probabilistic Forecasting with Stochastic Decomposition Layers

可控制的概率预报与随机分解层

John S. Schreck, William E. Chapman, Charlie Becker, David John Gagne, Dhamma Kimpara, Nihanth Cherukuru, Judith Berner, Kirsten J. Mayer, Negin Sobhani

机构 * NSF National Center for Atmospheric Research（国家大气科学研究中心） ； University of Colorado（科罗拉多大学） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 通过随机分解层将确定性天气模型转化为概率集合系统，提升预测的准确性和可解释性，降低计算成本。

Time Optimal Control Problem for the Landau-Lifshitz-Bloch equation

Landau-Lifshitz-Bloch方程的时间最优控制问题

Sidhartha Patnaik, Kumarasamy Sakthivel

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文研究了Landau-Lifshitz-Bloch方程的时间最优控制问题，通过推导优化条件，为磁态快速操控提供理论基础，并推动高速磁记忆技术发展。

Ultra fast, event-by-event heavy-ion simulations for next generation experiments

超快、事件级重离子模拟用于下一代实验

Manjunath Omana Kuttan, Kai Zhou, Jan Steinheimer, Horst Stoecker

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于概率扩散模型的新型框架，用于快速生成重离子碰撞事件的点云输出，能够高效模拟并再现UrQMD分布。

Comments Matches published version. 17 pages, 9 figures

Journal ref Phys.Rev.C 112 (2025) 5, 054907

Lyapunov-based Adaptive Transformer (LyAT) for Control of Stochastic Nonlinear Systems

基于李雅普诺夫的自适应变换器（LyAT）用于随机非线性系统的控制

Saiedeh Akbari, Xuehui Shen, Wenqian Xue, Jordan C. Insinger, Warren E. Dixon

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出LyAT控制器，通过基于李雅普诺夫的稳定性分析实现随机非线性系统的实时自适应控制，保证跟踪和参数估计误差的有界性。

Machine Learning and Control: Foundations, Advances, and Perspectives

机器学习与控制：基础、进展与展望

Enrique Zuazua

机构 * Chair for Dynamics, Control, Machine Learning, and Numerics, Alexander von Humboldt-Professorship, Department of Mathematics, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg（动力学、控制、机器学习和数值学主席，亚历山大·冯·洪堡教授职位，数学系，弗里德里希-亚历山大-大学埃尔兰根-纽伦堡） ； Departamento de Matemáticas, Universidad Autónoma de Madrid（数学系，马德里自治大学） ； Chair of Computational Mathematics, Deusto University（计算数学教授，德图斯大学） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文探讨了控制理论与机器学习的交叉领域，提出混合协作学习方法，结合机械与数据驱动方法，并利用扩散过程性质解释生成式AI的成功。

GenAI-enabled Residual Motion Estimation for Energy-Efficient Semantic Video Communication

基于生成人工智能的残差运动估计用于节能语义视频通信

Shavbo Salehi, Pedro Enrique Iturria-Rivera, Medhat Elsayed, Majid Bavand, Yigit Ozcan, Melike Erol-Kantarci

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出PENME方法，通过残差运动估计和资源优化，提升语义视频通信的效率与质量。

How a Bit Becomes a Story: Semantic Steering via Differentiable Fault Injection

一位比特如何成为故事：通过可微分故障注入实现语义引导

Zafaryab Haider, Md Hafizur Rahman, Shane Moeykens, Vijay Devabhaktuni, Prabuddha Chakraborty

机构 * University of Maine（缅因大学） ； Illinois State University（伊利诺伊州立大学） 纠错

专题命中 可控生成 ：generative vision(abstract)

AI总结 通过可微分故障注入分析，研究比特级扰动对生成模型语义的影响，揭示低级变化如何引导高层语义。

Universal Equilibration Condition for Heavy Quarks

重子夸克的普遍平衡条件

Krishna Rajagopal, Bruno Scheihing-Hitschfeld, Urs Achim Wiedemann

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文推导出适用于任何量子场论的普遍平衡条件，揭示了动量转移概率分布中能量损失与获取的非对称性形式。

Comments 6 pages

Journal ref Phys.Rev.Lett. 135 (2025) 24, 242301

GLM-TTS Technical Report

GLM-TTS 技术报告

Jiayan Cui, Zhihan Yang, Naihan Li, Jiankun Tian, Xingyu Ma, Yi Zhang, Guangyu Chen, Runxuan Yang, Yuqing Cheng, Yizhi Zhou, Guochen Yu, Xiaotao Gu, Jie Tang

机构 * Zhipu AI（智谱AI） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 GLM-TTS通过优化的语音分词器和多奖励强化学习框架，实现高效可控的生产级语音生成系统，同时支持参数高效定制和混合输入方案。

Strong Global Convergence of the Consensus-Based Optimization Algorithm

基于共识的优化算法的强全局收敛性

Sabrina Bonandin, Konstantin Riedl, Sara Veneruso

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文证明了基于共识的优化算法在特定条件下对全局极小值的强收敛性，并给出了超参数选择和收敛速率的分析。

Mode Control and Dynamic Population Gratings in Quantum-Dot Lasers

量子点激光器中的模式控制与动态人口光栅

Xiangpeng Ou, Artem Prokoshin, Hongyan Yu, Xin Yao, Ying Shi, William He, Zhican Zhou, Yating Wan

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本研究提出利用动态人口光栅实现量子点激光器的单模操作，展示了其在高调谐范围和抗反馈性能上的优势，为片上光子系统提供了新的解决方案。

DMP-TTS: Disentangled multi-modal Prompting for Controllable Text-to-Speech with Chained Guidance

DMP-TTS: 解耦多模态提示的可控文本到语音系统 with 链式引导

Kang Yin, Chunyu Qiang, Sirui Zhao, Xiaopeng Wang, Yuzhe Liang, Pengfei Cai, Tong Xu, Chen Zhang, Enhong Chen

机构 * University of Science and Technology of China（科学技术大学） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 DMP-TTS通过解耦多模态提示和链式引导技术，实现了更强的文本到语音风格可控性，同时保持良好的可懂度和自然度。

Second-Order $Λ$-Sets and Extensions to Non-Smooth, Hybrid, and Stochastic Optimal Control

二阶Λ集及其在非光滑、混合及随机最优控制中的扩展

Mohammad H. M Rashid

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出二阶Λ集框架，用于非光滑、混合及随机最优控制问题，结合几何方法与变分方法，提供新的最优性条件和应用实例。

Robust pointwise second order necessary conditions for singular stochastic optimal control with model uncertainty

具有模型不确定性的奇异随机最优控制的鲁棒点wise二次必要条件

Guangdong Jing

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出了一种针对具有模型不确定性的奇异随机最优控制问题的鲁棒点wise二次必要条件，结合凸变分方法和极小极大定理，通过例子验证了方法的有效性。

Comments 35 pages

Journal ref Volume 92, article number 66, (2025)https://link.springer.com/article/10.1007/s00245-025-10297-9

Homogenized limits of Stokes flow and advective transport in thin perforated domains

细薄孔隙域中斯托克斯流与对流输运的均质极限

Markus Gahn, Vlad Revnic

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究细薄孔隙域中斯托克斯流与对流输运的均质化模型，推导有效方程并分析不同扩散条件下的对流-扩散行为。

Bridging Simulation and Reality: Cross-Domain Transfer with Semantic 2D Gaussian Splatting

弥合仿真与现实：基于语义2D高斯点云的跨领域迁移

Jian Tang, Pu Pang, Haowen Sun, Chengzhong Ma, Xingyu Chen, Hua Huang, Xuguang Lan

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本研究提出语义2D高斯点云方法，通过提取领域不变特征提升机器人操作的仿真到现实迁移能力。

Rethinking Security in Semantic Communication: Latent Manipulation as a New Threat

重新思考语义通信中的安全问题：潜在操纵作为新的威胁

Zhiyuan Xi, Kun Zhu

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出两种攻击方法，揭示语义通信中潜在空间的安全漏洞，通过操纵潜在表示来改变传输语义，且不易被检测。

Comments 8 pages, 6 figures

Size control guidelines for chemically active droplets

化学活性液滴的尺寸控制指南

Guido Kusters, David Zwicker

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出了一种通过化学反应控制液滴尺寸的理论框架，揭示了两种不同类别的尺寸控制机制，并确定了液滴变小的参数范围。

Theory and Design of Extended PID Control for Stochastic Systems with Structural Uncertainties

随机系统中具有结构不确定性的扩展PID控制的理论与设计

Baoyou Qu, Cheng Zhao

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出了一种针对具有结构不确定性的非线性随机系统的扩展PID控制器设计方法，证明其在均方意义下的全局稳定性及跟踪误差可控性。

Vacancy Engineering in Metals and Alloys

金属与合金中的空位工程

Sreenivas Raguraman, Homero Reyes Pulido, Christopher Hutchinson, Arun Devaraj, Marc H. Weber, Michael L. Falk, Timothy P. Weihs

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文探讨了通过空位工程优化金属和合金性能的方法，强调了空位在微观结构调控中的关键作用。

Comments 21 pages, 5 display items

Ergodic Risk Sensitive Control of Diffusions under a General Structural Hypothesis

扩散过程在一般结构假说下的遍历风险敏感控制

Sumith Reddy Anugu, Guodong Pang

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文在一般结构假说下研究扩散过程的遍历风险敏感控制问题，通过引入inf-紧扰动和变分公式，刻画最优平稳马尔可夫控制并解决紧性问题。

Comments The manuscript is 57 pages long

A Variational Approach to Mean Field Type Control

一种变分方法用于均场类型控制

Alain Bensoussan, Ziyu Huang, Sheung Chi Phillip Yam

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于变分方法的均场控制理论新方法，替代传统耦合HJ-FP方程系统，扩展了控制问题的解决范围。

A Hamilton-Jacobi Framework in a Field-Road System with Unidirectional Advection under Wentzell-Type Boundary Condition

一个带有单向输运和Wentzell型边界条件的场-路系统中的Hamilton-Jacobi框架

Xinye Xiao, Haomin Huang

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出了一种用于分析场-路系统中单向输运和Wentzell型边界条件的Hamilton-Jacobi框架，通过变分方法和数值模拟揭示了传播行为的临界转变。

Bipotentiostatic Control Unlocks Flashing Ratchet Features in Ion Pumps

双电位控制解锁离子泵的闪烁马达特性

Eden Grossman, Alon Herman, Keren Shushan Alshochat, Dafna Amichay, Ilan Bijaoui, Gideon Segev

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 双电位控制解锁离子泵的闪烁马达特性，实现频率依赖的电流反转和设备不对称性调节，提升离子分离性能。

Adjoint Schrödinger Bridge Sampler

伴随施罗德inger桥采样器

Guan-Horng Liu, Jaemoo Choi, Yongxin Chen, Benjamin Kurt Miller, Ricky T. Q. Chen

机构 * FAIR at Meta（Meta 的 FAIR） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 ASBS是一种基于施罗德inger桥的新型扩散采样器，通过伴随匹配方法实现高效采样，无需估计目标样本，适用于多种能量函数和分子分布。

Comments NeurIPS 2025 (Oral presentation)