Imperial College London（帝国理工学院）

Optically Sensorized Electro-Ribbon Actuator (OS-ERA)

光学传感电织带执行器（OS-ERA）

Carolina Gay, Petr Trunin, Diana Cafiso, Yuejun Xu, Majid Taghavi, Lucia Beccai

机构 * Soft BioRobotics and Perception Lab of the Istituto Italiano di Tecnologia（意大利技术研究院软生物机器人与感知实验室） ； Open University Affiliated Research Centre at Istituto Italiano di Tecnologia（意大利技术研究院开放大学附属研究中心） ； Department of Bioengineering, Imperial College London（伦敦帝国理工学院生物工程系） 纠错

AI总结 OS-ERA通过光学传感实现高精度弯曲状态分类，解决ERAs的传感精度瓶颈，实现快速且可重复的闭环控制

Comments 6 pages, 5 figures, accepted for 9th IEEE-RAS International Conference on Soft Robotics (RoboSoft 2026)

Attachment Anchors: A Novel Framework for Laparoscopic Grasping Point Prediction in Colorectal Surgery

附件锚点：一种用于结直肠手术腹腔镜抓取点预测的新框架

Dennis N. Schneider, Lars Wagner, Daniel Rueckert, Dirk Wilhelm

机构 * Technical University of Munich, TUM School of Medicine and Health, TUM University Hospital rechts der Isar, Department of Surgery, Research Group MITI（慕尼黑技术大学，TUM医学与健康学院，TUM慕尼黑大学医院rechts der Isar，外科部，MITI研究组） ； Technical University of Munich, TUM School of Medicine and Health, TUM University Hospital rechts der Isar, Chair for AI in Healthcare and Medicine Munich（慕尼黑技术大学，TUM医学与健康学院，TUM慕尼黑大学医院rechts der Isar，人工智能在医疗与健康中的chair） ； Department of Computing, Imperial College London（伦敦帝国学院计算系） 纠错

AI总结 本文提出附件锚点框架，通过编码组织与解剖附件的局部几何和机械关系，提升结直肠手术中抓取点预测的准确性。

Exact Certification of Data-Poisoning Attacks Using Mixed-Integer Programming

使用混合整数规划精确认证数据中毒攻击

Philip Sosnin, Jodie Knapp, Fraser Kennedy, Josh Collyer, Calvin Tsay

机构 * Department of Computing, Imperial College London（帝国理工学院伦敦分校计算机系） ； The Alan Turing Institute（阿兰·图灵研究院） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于混合整数规划的框架，用于精确认证神经网络训练期间的数据中毒攻击的鲁棒性。

Comments Accepted to the 23rd International Conference on the Integration of Constraint Programming, Artificial Intelligence, and Operations Research (CPAIOR)

Node Learning: A Framework for Adaptive, Decentralised and Collaborative Network Edge AI

节点学习：一种适应性、去中心化和协作的网络边缘AI框架

Eiman Kanjo, Mustafa Aslanov

机构 * Nottingham Trent University（诺丁汉特伦特大学） ； Imperial College London（帝国理工学院伦敦分校） 纠错

AI总结 Node Learning是一种去中心化的边缘AI框架，通过节点间的协作与自主学习，解决边缘计算中的资源约束和异构性问题。

Comments 16 pages, 3 figures, 3 tables, this paper introduces a new concept