Nanyang Technological University（南洋理工大学）

Multi-Grained Text-Guided Image Fusion for Multi-Exposure and Multi-Focus Scenarios

多粒度文本引导图像融合用于多曝光和多聚焦场景

Mingwei Tang, Jiahao Nie, Guang Yang, Ziqing Cui, Jie Li

机构 * Xidian University（西安电子科技大学） ； Nanyang Technological University（新加坡国立大学） ； Xi’an University of Technology（西安理工大学） 纠错

AI总结 本文提出MTIF方法，通过多粒度文本描述和跨模态调节模块提升多曝光和多聚焦图像融合性能。

Comments Accepted to WACV 2026

UrbanV2X: A Multisensory Vehicle-Infrastructure Dataset for Cooperative Navigation in Urban Areas

UrbanV2X: 一种用于城市区域协同导航的多感官车辆-基础设施数据集

Qijun Qin, Ziqi Zhang, Yihan Zhong, Feng Huang, Xikun Liu, Runzhi Hu, Hang Chen, Wei Hu, Dongzhe Su, Jun Zhang, Hoi-Fung Ng, Weisong Wen

机构 * Department of Aeronautical and Aviation Engineering, The Hong Kong Polytechnic University（航空与航空工程系，香港理工大学） ； Hong Kong Applied Science and Technology Research Institute (ASTRI)（香港应用科学和技术研究院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 UrbanV2X数据集通过多感官数据支持城市区域的协同导航研究，包含车辆和基础设施的同步传感器数据及算法评估

Comments 8 pages, 9 figures, IEEE ITSC 2025

Exploring Deep-to-Shallow Transformable Neural Networks for Intelligent Embedded Systems

探索用于智能嵌入式系统的深度到浅层可转换神经网络

Xiangzhong Luo, Weichen Liu

机构 * School of Computer Science and Engineering, Southeast University (SEU)（东南大学计算机科学与工程学院） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University (NTU)（南洋理工大学计算机科学与数据科学学院） 纠错

AI总结 Double-Win NAS通过深度到浅层可转换神经网络搜索提升嵌入式系统的精度与硬件效率。

Comments Accepted by IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems

ArcGen: Generalizing Neural Backdoor Detection Across Diverse Architectures

ArcGen: 在多样架构上实现神经后门检测的泛化

Zhonghao Yang, Cheng Luo, Daojing He, Yiming Li, Yu Li

机构 * Software Engineering Institute, East China Normal University（东华大学软件工程学院） ； School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； College of Integrated Circuits, Zhejiang University（浙江大学集成电路学院） 纠错

AI总结 ArcGen通过引入对齐层和损失函数，提升神经后门检测在不同架构上的泛化能力，实现42.5%的性能提升。

Comments 16 pages, 8 figures. This article was accepted by IEEE Transactions on Information Forensics and Security. DOI: 10.1109/TIFS.2025.3610254

Journal ref in IEEE Transactions on Information Forensics and Security, vol. 20, pp. 10082-10097, 2025

Trust Semantics Distillation for Collaborator Selection via Memory-Augmented Agentic AI

基于记忆增强代理AI的信任语义蒸馏用于协作者选择

Botao Zhu, Jeslyn Wang, Dusit Niyato, Xianbin Wang

机构 * Western University（西方大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 本文提出基于记忆增强代理AI的任务特定信任语义蒸馏模型，通过教师-学生架构实现高效协作者选择，提升信任评估的准确性和效率。

Towards Dataset Copyright Evasion Attack against Personalized Text-to-Image Diffusion Models

面向个性化文本到图像扩散模型的数据集版权规避攻击

Kuofeng Gao, Yufei Zhu, Yiming Li, Jiawang Bai, Yong Yang, Zhifeng Li, Shu-Tao Xia

机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； College of Computer Science and Software Engineering, Shenzhen University（深圳大学计算机科学与软件工程学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Tencent（腾讯） 纠错

AI总结 本文提出CEAT2I，一种针对文本到图像扩散模型中数据集版权验证机制的版权规避攻击方法，通过检测水印样本、识别触发令牌和移除水印三阶段实现绕过验证。

Comments Accepted by IEEE Transactions on Information Forensics and Security

Incremental Joint Learning of Depth, Pose and Implicit Scene Representation on Monocular Camera in Large-scale Scenes

单目相机在大规模场景中增量联合学习深度、姿态和隐式场景表示

Tianchen Deng, Nailin Wang, Chongdi Wang, Shenghai Yuan, Jingchuan Wang, Hesheng Wang, Danwei Wang, Weidong Chen

机构 * Institute of Medical Robotics and Department of Automation, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学医学机器人研究所和自动化系） ； Key Laboratory of System Control and Information Processing, Ministry of Education, Shanghai（系统控制与信息处理重点实验室，教育部，上海） ； 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 本文提出了一种增量联合学习框架，通过视觉Transformer提升大规模场景的深度、姿态估计和隐式场景表示能力。

Journal ref IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, vol. 22, pp. 22541-22552, 2025