Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学）

Few-Shot Specific Emitter Identification via Integrated Complex Variational Mode Decomposition and Spatial Attention Transfer

基于集成复变分模态分解与空间注意力迁移的少样本特定发射机识别

Chenyu Zhu, Zeyang Li, Ziyi Xie, Jie Zhang

机构 * School of Information Science and Technology, Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（信息科学与技术学院，哈尔滨工业大学（深圳）） ； Ranplan Wireless Network Design Ltd.（Ranplan无线网络设计有限公司） 纠错

AI总结 本文提出了一种结合复变分模态分解与空间注意力迁移的少样本特定发射机识别方法，通过有效特征提取和自适应加权提升识别性能，仅需10个符号即可达到96%的准确率。

Comments 14 pages, 12 Figures, 5 Table

A Token is Worth over 1,000 Tokens: Efficient Knowledge Distillation through Low-Rank Clone

一个标记值超过1000个标记：通过低秩克隆实现高效的知识蒸馏

Jitai Hao, Qiang Huang, Hao Liu, Xinyan Xiao, Zhaochun Ren, Jun Yu

机构 * School of Intelligence Science and Engineering, Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学智能科学与工程学院） ； Baidu Inc.（百度公司） ； Leiden University（莱顿大学） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

AI总结 本文提出低秩克隆方法，通过高效预训练实现小语言模型在训练效率和性能上的突破。

Comments NeurIPS 2025 Spotlight

Scaling Spatial Reasoning in MLLMs through Programmatic Data Synthesis

通过程序化数据合成提升大规模语言模型的空间推理能力

Zhi Helu, Huang Jingjing, Xu Wang, Xu Yangbin, Zhang Wanyue, Jiang Baoyang, Deng Shirui, Zhu Liang, Li Fangfang, Zhao Tiejun, Lin Yankai, Yao Yuan

机构 * Faculty of Computing, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学计算机学院） ； Tsinghua University（清华大学） ； Institute of Microelectronics of the Chinese Academy of Sciences（中国科学院电子学研究所） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Central South University（中南大学） 纠错

AI总结 SPRITE通过程序化数据合成生成高质量空间推理数据，提升大规模语言模型的空间推理能力，并在多个基准测试中取得显著性能提升。

ResDynUNet++: A nested U-Net with residual dynamic convolution blocks for dual-spectral CT

ResDynUNet++: 一种带有残差动态卷积块的嵌套U-Net用于双能CT

Ze Yuan, Wenbin Li, Shusen Zhao

机构 * School of Science, Harbin Institute of Technology, Shenzhen, Shenzhen, 518055, China（哈尔滨工业大学深圳校区科学学院） ； National Center for Applied Mathematics Shenzhen, Southern University of Science（南方科技大学深圳应用数学中心） ； Detection Institute for Advanced Technology Longhua-Shenzhen, Shenzhen 518000, China（深圳龙华-深圳先进技术检测院） 纠错

AI总结 ResDynUNet++通过结合OPMT与深度学习模型，提升双能CT重建的精度和效率。