Cornell University（康奈尔大学）

Finding Common Ground in a Sea of Alternatives

在众多替代品中寻找共同点

Jay Chooi, Paul Gölz, Ariel D. Procaccia, Benjamin Schiffer, Shirley Zhang

机构 * Paulson School of Engineering and Applied Sciences, Harvard University（哈佛大学工程与应用科学学院） ； School of Operations Research and Information Engineering, Cornell University（康奈尔大学运筹学与信息工程学院） ； Department of Statistics, Harvard University（哈佛大学统计学系） 纠错

AI总结 本文研究在多样偏好下选择能找到共同点的声明问题，提出基于比例否决核心的社会选择模型，并设计高效采样算法以高概率返回近似核心声明，同时证明了查询次数的下界。

When the City Teaches the Car: Label-Free 3D Perception from Infrastructure

当城市教导汽车：从基础设施实现无标签的3D感知

Zhen Xu, Jinsu Yoo, Cristian Bautista, Zanming Huang, Tai-Yu Pan, Zhenzhen Liu, Katie Z Luo, Mark Campbell, Bharath Hariharan, Wei-Lun Chao

机构 * The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； Google（谷歌） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Boston University（波士顿大学） 纠错

AI总结 本文提出一种无标签的3D感知方法，利用道路设施作为无监督教师，通过固定视角和重复观测学习局部3D检测器，并广播预测作为伪标签监督，无需基础设施即可训练独立的车辆检测器。

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