The University of Hong Kong（香港大学）

Efficient Resource Optimization for Split Federated Learning

Wei Wei, Xianhao Chen

机构 * the University of Hong Kong（香港大学） 纠错

MoRAX: Mobility-based Representation Augmentation for Geospatial Foundation Models

MoRAX：面向地理空间基础模型的基于移动性的表示增强方法

Ya Wen, Jixuan Cai, Yulun Zhou, Alec Kirkley

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 MoRAX是增强地理空间基础模型的轻量级框架，利用人类移动性数据补充区域功能结构，其教师模型在多国多城市的八项预测任务中优于基线，学生模型性能接近教师，可实现零样本部署与跨国家迁移。

Fourth-Moment Geometry of Rademacher Sums

拉德马赫和的四阶矩几何

Peigan Gao, Jian Qian

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 该论文研究拉德马赫和的四阶矩几何，结合矩包络与凸性阈值论证得到高斯稳定性不等式，解决相关猜想并证明p=3时的二次稳定性估计，所得边界可应用于拉德马赫随机投影等领域。

Repurposing 3D Generative Model for Autoregressive Layout Generation

将3D生成模型重新利用于自回归布局生成

Haoran Feng, Yifan Niu, Zehuan Huang, Yang-Tian Sun, Yuxin Peng, Lu Sheng

机构 * School of Software, Beihang University（北航软件学院） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Hong Kong（香港大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯文英） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 本文提出LaviGen框架，利用3D生成模型直接在3D空间中生成布局，通过自回归过程建模几何关系和物理约束，提升3D场景的物理合理性与效率。

Comments https://fenghora.github.io/LaviGen-Page/

MoRA: Mobility as the Backbone for Geospatial Representation Learning at Scale

MoRA：以移动性为核心的大规模地理空间表示学习

Ya Wen, Jixuan Cai, Qiyao Ma, Linyan Li, Xinhua Chen, Chris Webster, Yulun Zhou

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； WeChat, Tencent（微信、腾讯） ； City University of Hong Kong（城市大学） 纠错

AI总结 MoRA通过移动图为核心骨架，融合多种数据模态，实现大规模地理空间表示学习，提升预测性能。