University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校）

VideoLoom: A Video Large Language Model for Joint Spatial-Temporal Understanding

VideoLoom：一种用于联合空间-时间理解的视频大语言模型

Jiapeng Shi, Junke Wang, Zuyao You, Bo He, Zuxuan Wu

机构 * Fudan University（复旦大学） ； University of Maryland, College Park（马里兰大学学院公园分校） 纠错

AI总结 VideoLoom是一种用于联合空间-时间理解的视频大语言模型，通过LoomData-8.7k数据集和LoomBench基准测试，在多个视频理解任务中取得优异性能。

Robust Mean Estimation under Quantization

在量化下的鲁棒均值估计

Pedro Abdalla, Junren Chen

机构 * Department of Mathematics, University of California Irvine（加州大学尔湾分校数学系） ； Department of Mathematics, University of Maryland, College Park（马里兰大学学院市分校数学系） 纠错

AI总结 本文提出在量化和对抗性污染下最优的多变量鲁棒均值估计方法，分别针对单比特和部分量化设置。

SeePerSea: Multi-modal Perception Dataset of In-water Objects for Autonomous Surface Vehicles

SeePerSea：用于自主水面车辆的水下物体多模态感知数据集

Mingi Jeong, Arihant Chadda, Ziang Ren, Luyang Zhao, Haowen Liu, Monika Roznere, Aiwei Zhang, Yitao Jiang, Sabriel Achong, Samuel Lensgraf, Alberto Quattrini Li

机构 * Department of Computer Science, Dartmouth College（达特茅斯学院计算机科学系） ； IQT Labs（IQT实验室） ； Department of Computer Science, Columbia University（哥伦比亚大学计算机科学系） ； Department of Computer Science, University of Maryland College Park（马里兰大学计算机科学系） ； The Institute for Human and Machine Cognition and The University of West Florida（人机认知研究所与西佛罗里达大学） ； School of Computing, Binghamton University（宾夕法尼亚州立大学计算学院） 纠错

AI总结 SeePerSea数据集为自主水面车辆提供多模态水下物体感知数据，通过训练测试现有深度学习算法，推动海洋自主技术发展。

Comments Topic: Special Issue on ICRA 2024 Workshop on Field Robotics

Journal ref IEEE Transactions on Field Robotics 2 (2025) - 737-752

Accumulation of Sub-Sampling Matrices with Applications to Statistical Computation

子采样矩阵的积累及其在统计计算中的应用

Yifan Chen, Yun Yang

机构 * Departments of Mathematics and Computer Science, Hong Kong Baptist University（香港 Baptist 大学数学与计算机科学系） ； Department of Mathematics, University of Maryland, College Park（马里兰大学 College Park 分校数学系） 纠错

AI总结 本文提出积累子采样方法，通过累积多个子采样投影，提升统计效率并控制有效矩阵大小，应用于统计模型中实现计算效率的提升。