National University of Singapore（新加坡国立大学）

MMA: A Momentum Mamba Architecture for Human Activity Recognition with Inertial Sensors

MMA: 一种用于惯性传感器人体活动识别的动量Mamba架构

Thai-Khanh Nguyen, Uyen Vo, Tan M. Nguyen, Thieu N. Vo, Trung-Hieu Le, Cuong Pham

机构 * Falcuty of Information Technology, Dainam University, Hanoi University of Science and Technology（信息科技学院，达内姆大学，河内科学技术大学） ； Faculty of Artificial Intelligence, Posts and Telecommunications Institute of Technology（人工智能学院，邮电通信技术研究所） ； Department of Computer Science, University of Bath（计算机科学系，巴斯大学） ； Departments of Mathematics, National University of Singapore（数学系，新加坡国立大学） 纠错

AI总结 MMA通过引入动量增强的结构状态空间模型，改进了惯性传感器人体活动识别的稳定性和长序列建模能力，提升了准确率、鲁棒性和收敛速度。

Comments 14 pages, 5 pages

Differentiable Physics-Neural Models enable Learning of Non-Markovian Closures for Accelerated Coarse-Grained Physics Simulations

可微物理-神经模型使非马尔可夫闭合学习成为可能，以加速粗粒化物理模拟

Tingkai Xue, Chin Chun Ooi, Zhengwei Ge, Fong Yew Leong, Hongying Li, Chang Wei Kang

机构 * Department of Mechanical Engineering（机械工程系） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Institute of High Performance Computing（高性能计算研究所） ； Agency for Science, Technology and Research（科学、技术与研究局） ； Dept of Mechanical and Aerospace Engineering（机械与航空航天工程系） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种可微物理-神经模型，通过联合学习物理模型参数和非马尔可夫神经闭合模型，实现快速准确的粗粒化物理模拟代理。

CameraMaster: Unified Camera Semantic-Parameter Control for Photography Retouching

CameraMaster: 用于摄影修饰的统一相机语义-参数控制

Qirui Yang, Yang Yang, Ying Zeng, Xiaobin Hu, Bo Li, Huanjing Yue, Jingyu Yang, Peng-Tao Jiang

机构 * Tianjin University（天津大学） ； vivo Mobile Communication Co., Ltd（vivo移动通信有限公司） ； NUS（国立大学） 纠错

AI总结 CameraMaster通过统一相机感知框架实现精确摄影修饰，通过解耦相机指令和参数嵌入，提升多参数控制与语义-参数对齐能力。

DiffSeg30k: A Multi-Turn Diffusion Editing Benchmark for Localized AIGC Detection

DiffSeg30k: 一种用于局部AIGC检测的多轮扩散编辑基准

Hai Ci, Ziheng Peng, Pei Yang, Yingxin Xuan, Mike Zheng Shou

机构 * Show Lab, National University of Singapore（新加坡国立大学Show实验室） ； South China University of Technology（华南理工大学） 纠错

AI总结 DiffSeg30k通过引入多轮扩散编辑基准，推动AIGC检测从二元分类到语义分割的转变，提升局部编辑定位和模型识别的可靠性。

Comments 16 pages, 10 figures; typos corrected, references added

Systematic Evaluation and Guidelines for Segment Anything Model in Surgical Video Analysis

手术视频分析中Segment Anything模型的系统评估与指南

Cheng Yuan, Jian Jiang, Kunyi Yang, Lv Wu, Rui Wang, Zi Meng, Haonan Ping, Ziyu Xu, Yifan Zhou, Wanli Song, Hesheng Wang, Yueming Jin, Qi Dou, Yutong Ban

机构 * Global College（全球学院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Department of Automation（自动化系） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Department of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程系） 纠错

AI总结 本文评估了SAM2模型在手术视频分割中的零样本能力，揭示其在结构化场景中的表现与动态手术条件下的局限性，为手术数据科学提供未来研究方向。