University of Michigan（密歇根大学安娜堡分校）

RoEL: Robust Event-based 3D Line Reconstruction

RoEL: 基于事件的稳健3D线条重建

Gwangtak Bae, Jaeho Shin, Seunggu Kang, Junho Kim, Ayoung Kim, Young Min Kim

机构 * Dept. of Electrical and Computer Engineering, Seoul National University（电子与计算机工程系，首尔国立大学） ； Dept. of Future Automotive Mobility, Seoul National University（未来汽车移动系，首尔国立大学） ； Dept. of Mechanical Engineering, Seoul National University（机械工程系，首尔国立大学） ； University of Michigan（密歇根大学） 纠错

AI总结 RoEL通过稳健的3D线条重建方法，提升事件相机在复杂环境中的映射与姿态估计性能。

Comments IEEE Transactions on Robotics (T-RO)

MePoly: Max Entropy Polynomial Policy Optimization

MePoly：最大熵多项式策略优化

Hang Liu, Sangli Teng, Maani Ghaffari

机构 * University of Michigan, Ann Arbor（密歇根大学，安阿伯分校） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

AI总结 MePoly通过多项式能量模型实现最大熵策略优化，有效捕捉复杂非凸流形并在多种基准上优于基线方法。

Through the Judge's Eyes: Inferred Thinking Traces Improve Reliability of LLM Raters

通过裁判之眼：推断的思考轨迹提升LLM评分器的可靠性

Xingjian Zhang, Tianhong Gao, Suliang Jin, Tianhao Wang, Teng Ye, Eytan Adar, Qiaozhu Mei

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； University of Minnesota（明尼苏达大学） 纠错

AI总结 通过人与LLM协作框架推断思考轨迹，提升LLM评分器的可靠性及人类与LLM之间的一致性。

Fair Community Detection and Structure Learning in Heterogeneous Graphical Models

公平社区检测与异质图模型中的结构学习

Davoud Ataee Tarzanagh, Laura Balzano, Alfred O. Hero

机构 * Department of Electrical Engineering and Computer Science, University of Michigan（电气工程与计算机科学系，密歇根大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于ℓ₁正则化的伪似然方法，用于在异质图模型中实现公平的社区检测和结构学习。