Nanyang Technological University（南洋理工大学）

StoryMem: Multi-shot Long Video Storytelling with Memory

StoryMem: 基于记忆的多镜头长视频叙事

Kaiwen Zhang, Liming Jiang, Angtian Wang, Jacob Zhiyuan Fang, Tiancheng Zhi, Qing Yan, Hao Kang, Xin Lu, Xingang Pan

机构 * S-Lab, Nanyang Technological University（南洋理工大学S实验室） 纠错

AI总结 StoryMem通过基于记忆的迭代镜头合成，实现了高质量多镜头视频叙事，提升了跨镜头一致性与审美质量。

Comments Project page: https://kevin-thu.github.io/StoryMem

Event Extraction in Large Language Model

大规模语言模型中的事件提取

Bobo Li, Xudong Han, Jiang Liu, Yuzhe Ding, Liqiang Jing, Zhaoqi Zhang, Jinheng Li, Xinya Du, Fei Li, Meishan Zhang, Min Zhang, Aixin Sun, Philip S. Yu, Hao Fei

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Sussex（苏塞克斯大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） ； University of Illinois at Chicago（伊利诺伊大学香槟分校） 纠错

AI总结 本文探讨了大规模语言模型中事件提取的系统组件，提出通过事件方案、结构和存储提升事件处理的可靠性与智能体准备性。

Comments 38 pages, 9 Figures, 5 Tables

NeSLAM: Neural Implicit Mapping and Self-Supervised Feature Tracking With Depth Completion and Denoising

NeSLAM: 基于深度补全与去噪的神经隐式映射与自监督特征跟踪

Tianchen Deng, Yanbo Wang, Hongle Xie, Hesheng Wang, Jingchuan Wang, Danwei Wang, Weidong Chen

机构 * Institute of Medical Robotics and Department of Automation, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学医疗机器人研究所和自动化系） ； Key Laboratory of System Control and Information Processing, Ministry of Education, Shang hai 200240, China（教育部系统控制与信息处理重点实验室，上海200240，中国） ； School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学电子与电气工程学院） 纠错

AI总结 NeSLAM通过深度补全与去噪网络和SDF表示，实现高精度的3D重建、鲁棒的相机跟踪和视点合成。

Journal ref IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, vol. 22, pp. 12309-12321, 2025

RecurGS: Interactive Scene Modeling via Discrete-State Recurrent Gaussian Fusion

RecurGS: 通过离散状态递归高斯融合实现交互式场景建模

Wenhao Hu, Haonan Zhou, Zesheng Li, Liu Liu, Jiacheng Dong, Zhizhong Su, Gaoang Wang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Horizon Robotics ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 RecurGS通过递归融合框架实现离散状态的交互式场景建模，提升3D环境的更新效率和逼真度。

Continual Learning for Acoustic Event Classification

连续学习用于音频事件分类

Yang Xiao

机构 * School of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程学院） ； NANYANG TECHNOLOGICAL UNIVERSITY（南洋理工大学） 纠错

AI总结 本研究提出了一种基于多样性意识的增量学习方法，用于设备端音频事件分类，有效解决灾难性遗忘问题，提升分类准确率和计算效率。

Comments Master project report

SWE-Synth: Synthesizing Verifiable Bug-Fix Data to Enable Large Language Models in Resolving Real-World Bugs

SWE-Synth：合成可验证的bug修复数据以使大语言模型能够解决现实中的bug

Minh V. T. Pham, Huy N. Phan, Hoang N. Phan, Cuong Le Chi, Tien N. Nguyen, Nghi D. Q. Bui

机构 * FPT Software AI Center, Viet Nam（越南FPT软件AI中心） ； Nanyang Technological University, Singapore（新加坡南洋理工大学） ； University of Texas at Dallas, US（美国德克萨斯大学达拉斯分校） 纠错

AI总结 SWE-Synth通过合成可验证的bug修复数据集，提升大语言模型在解决现实bug中的性能。

Comments Work in progress

Efficient Deep Learning Infrastructures for Embedded Computing Systems: A Comprehensive Survey and Future Envision

面向嵌入式计算系统的高效深度学习基础设施：全面综述与未来展望

Xiangzhong Luo, Di Liu, Hao Kong, Shuo Huai, Hui Chen, Guochu Xiong, Weichen Liu

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Norwegian University of Science and Technology（挪威科学技术大学） 纠错

AI总结 本文综述了面向嵌入式计算系统的高效深度学习基础设施，涵盖从训练到推理、从手动到自动化、从卷积神经网络到大语言模型的多种方法，旨在缩小计算资源差距以实现无处不在的嵌入式智能。

Comments ACM Transactions on Embedded Computing Systems (TECS) 2024