Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）

Zero-Splat TeleAssist: A Zero-Shot Pose Estimation Framework for Semantic Teleoperation

零溅远程协助：一种用于语义远程操作的零样本姿态估计框架

Srijan Dokania, Dharini Raghavan

机构 * Khoury College of Computer Sciences at Northeastern University（东北大学Khoury计算机科学学院） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

AI总结 Zero-Splat TeleAssist通过整合视觉-语言分割、单目深度、加权PCA姿态提取和3DGS，实现无需标记或深度传感器的多机器人远程操作中的零样本姿态估计。

Comments Published and Presented at 3rd Workshop on Human-Centric Multilateral Teleoperation in ICRA 2025

Worst-case generation via minimax optimization in Wasserstein space

通过Wasserstein空间中的minimax优化实现最坏情况生成

Xiuyuan Cheng, Yao Xie, Linglingzhi Zhu, Yunqin Zhu

机构 * Department of Mathematics, Duke University（杜克大学数学系） ； H. Milton Stewart School of Industrial and Systems Engineering, Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院H. Milton Stewart工业与系统工程学院） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于Wasserstein空间的minimax优化框架，通过神经网络参数化传输映射，实现高效的最坏情况生成方法。

Polynomiogram: An Integrated Framework for Root Visualization and Generative Art

多项式图：用于根可视化和生成艺术的集成框架

Hoang Duc Nguyen, Anh Van Pham, Hien D. Nguyen

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； University of Information Technology（信息技术大学） ； Vietnam National University（越南国家大学） 纠错

AI总结 Polynomiogram通过灵活的采样方案和双引擎架构，实现多项式根的科学探索与生成艺术的结合。

Gold-medalist Performance in Solving Olympiad Geometry with AlphaGeometry2

在解决奥数几何问题上超越金牌得主的AlphaGeometry2

Yuri Chervonyi, Trieu H. Trinh, Miroslav Olšák, Xiaomeng Yang, Hoang Nguyen, Marcelo Menegali, Junehyuk Jung, Junsu Kim, Vikas Verma, Quoc V. Le, Thang Luong

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Brown University（布朗大学） ； Seoul National University（首尔国立大学） 纠错

AI总结 AlphaGeometry2通过改进的语言模型和知识共享机制，显著提升了解决几何问题的能力，达到超越金牌得主的水平，并推动了自动系统在几何问题解决中的应用。

Comments 28 pages, 16 figures. V2: Clarified abstract, rewritten introduction, updated results on diagram generation, added acknowledgement section. V3: Added clarifications and a new section "Inequality rules", re-organized sections, added code link, now 34 pages

BeeTLe: An Imbalance-Aware Deep Sequence Model for Linear B-Cell Epitope Prediction and Classification with Logit-Adjusted Losses

BeeTLe: 一种面向不平衡数据的深度序列模型用于线性B细胞表位预测与分类及对数调整损失

Xiao Yuan

机构 * Georgia Institute of Technology, Atlanta, USA（佐治亚理工学院） 纠错

AI总结 BeeTLe通过深度学习模型和对数调整损失技术，解决线性B细胞表位预测与分类中的类别不平衡问题，提升预测性能。

Comments 19 pages, 3 figures, accepted at ECML PKDD 2023; v2: updated title and added an appendix