ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）

Global universal approximation of functional input maps on weighted spaces

函数输入映射在加权空间上的全局通用逼近

Christa Cuchiero, Philipp Schmocker, Josef Teichmann

机构 * Vienna University（维也纳大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

AI总结 本文提出了一种在加权空间上实现函数输入映射的神经网络结构，并利用加权Stone-Weierstrass定理证明了其在连续函数和路径空间函数逼近中的全局通用逼近能力，同时探讨了其在不确定性量化中的应用。

Comments 71 pages, 4 figures

HouseLayout3D: A Benchmark and Training-Free Baseline for 3D Layout Estimation in the Wild

HouseLayout3D: 一个用于野外3D布局估计的基准和无需训练的基线

Valentin Bieri, Marie-Julie Rakotosaona, Keisuke Tateno, Francis Engelmann, Leonidas Guibas

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Google（谷歌） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 HouseLayout3D提出一个无需训练的基线，通过现实世界数据推动多楼层建筑的3D布局估计研究。

Comments NeurIPS 2025 (Datasets and Benchmarks Track) Project Page: https://houselayout3d.github.io

hls4ml: A Flexible, Open-Source Platform for Deep Learning Acceleration on Reconfigurable Hardware

hls4ml：一种灵活、开源的深度学习在可重构硬件上加速平台

Jan-Frederik Schulte, Benjamin Ramhorst, Chang Sun, Jovan Mitrevski, Nicolò Ghielmetti, Enrico Lupi, Dimitrios Danopoulos, Vladimir Loncar, Javier Duarte, David Burnette, Lauri Laatu, Stylianos Tzelepis, Konstantinos Axiotis, Quentin Berthet, Haoyan Wang, Paul White, Suleyman Demirsoy, Marco Colombo, Thea Aarrestad, Sioni Summers, Maurizio Pierini, Giuseppe Di Guglielmo, Jennifer Ngadiuba, Javier Campos, Ben Hawks, Abhijith Gandrakota, Farah Fahim, Nhan Tran, George Constantinides, Zhiqiang Que, Wayne Luk, Alexander Tapper, Duc Hoang, Noah Paladino, Philip Harris, Bo-Cheng Lai, Manuel Valentin, Ryan Forelli, Seda Ogrenci, Lino Gerlach, Rian Flynn, Mia Liu, Daniel Diaz, Elham Khoda, Melissa Quinnan, Russell Solares, Santosh Parajuli, Mark Neubauer, Christian Herwig, Ho Fung Tsoi, Dylan Rankin, Shih-Chieh Hsu, Scott Hauck

机构 * Purdue University（普渡大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； California Institute of Technology（加州理工学院） ； Fermi National Accelerator Lab（费米国家加速器实验室） ； European Organization for Nuclear Research (CERN)（欧洲核子研究中心） ； University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； National Technical University of Athens（希腊国家技术大学） ； University of Geneva（日内瓦大学） ； Altera Corporation（阿尔特拉公司） ； Discovery Partners Institute（发现伙伴研究所） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； National Yang Ming Chiao Tung University（国立阳明交通大学） ； Northwestern University（西北大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Michigan（密歇根大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

AI总结 hls4ml是一种开源平台，用于将深度学习模型转换为可重构硬件上的HLS代码，以实现低延迟、低资源消耗的ML推理加速。

Sampling-Based Model Predictive Control for Dexterous Manipulation on a Biomimetic Tendon-Driven Hand

基于采样的模型预测控制在仿生腱驱动手的灵巧操作中的应用

Adrian Hess, Alexander M. Kübler, Benedek Forrai, Mehmet Dogar, Robert K. Katzschmann

机构 * Soft Robotics Lab, Department of Mechanical and Process Engineering, ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院机械与过程工程系软机器人实验室） ； School of Computer Science, University of Leeds（利兹大学计算机科学学院） 纠错

AI总结 本研究提出利用基于采样的模型预测控制实现仿生腱驱动手的灵巧操作，通过结合视觉语言模型与实时优化器，有效生成接触丰富的行为。

Comments For a video, see https://youtu.be/u4d6v3ohsOI

Journal ref 2025 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)