Fudan University（复旦大学）

A Sensor-Aware Phenomenological Framework for Lidar Degradation Simulation and SLAM Robustness Evaluation

一种面向传感器的现象学框架用于激光雷达退化仿真和SLAM鲁棒性评估

Doumegna Mawuto Koudjo Felix, Xianjia Yu, Zhuo Zou, Tomi Westerlund

机构 * Turku Intelligent Embedded and Robotic Systems (TIERS) Lab , University of Turku（图尔库智能嵌入与机器人系统实验室，图尔库大学） ； School of Information Science and Technology, Fudan University（信息科学与技术学院，复旦大学） 纠错

AI总结 本文提出一种面向传感器的现象学框架，用于模拟激光雷达退化并评估SLAM系统的鲁棒性，通过保留点云结构并应用多种退化方法，实现可控的仿真测试。

UniPruning: Unifying Local Metric and Global Feedback for Scalable Sparse LLMs

UniPruning：统一局部度量和全局反馈以实现可扩展的稀疏大语言模型

Yizhuo Ding, Wanying Qu, Jiawei Geng, Wenqi Shao, Yanwei Fu

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

AI总结 UniPruning通过结合局部显著性度量和全局协调，提供一种高效且可扩展的后训练剪枝方法，支持多种稀疏度格式并提升LLM性能。

Domain-RAG: Retrieval-Guided Compositional Image Generation for Cross-Domain Few-Shot Object Detection

领域-RAG：跨领域少样本目标检测的检索引导组合图像生成

Yu Li, Xingyu Qiu, Yuqian Fu, Jie Chen, Tianwen Qian, Xu Zheng, Danda Pani Paudel, Yanwei Fu, Xuanjing Huang, Luc Van Gool, Yu-Gang Jiang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Fuzhou University（福州大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） 纠错

AI总结 Domain-RAG通过检索引导的组合图像生成方法，解决跨领域少样本目标检测中的领域对齐与背景生成问题，实现高质量样本生成。