University of Oxford（牛津大学）

Computing Strategic Responses to Non-Linear Classifiers

计算非线性分类器的战略响应

Jack Geary, Boyan Gao, Henry Gouk

机构 * School of Informatics University of Edinburgh（信息学院爱丁堡大学） ； Department of Engineering Science University of Oxford（工程科学系牛津大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种通过优化拉格朗日对偶来计算非线性分类器战略响应的新方法，解决了现有方法在非线性设置中的局限性。

Rigor in AI: Doing Rigorous AI Work Requires a Broader, Responsible AI-Informed Conception of Rigor

AI中的严谨性：进行严谨的AI工作需要一种更广泛、负责任的AI导向的严谨性观念

Alexandra Olteanu, Su Lin Blodgett, Agathe Balayn, Angelina Wang, Fernando Diaz, Flavio du Pin Calmon, Margaret Mitchell, Michael Ekstrand, Reuben Binns, Solon Barocas

机构 * Microsoft Research（微软研究院） ； Cornell Tech（康奈尔科技学院） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； Hugging Face（Hugging Face公司） ； Drexel University（德雷塞尔大学） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

AI总结 本文提出AI研究需更广泛的严谨性观念，涵盖方法论、背景知识、规范标准、理论构念、报告方式及推论支持等方面，以提升AI工作的责任性和严谨性。

Comments 21 pages, 1 figure, 1 table, accepted at NeurIPS'25 position papers track

Image as an IMU: Estimating Camera Motion from a Single Motion-Blurred Image

图像作为IMU：从单张运动模糊图像估计相机运动

Jerred Chen, Ronald Clark

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； Department of Computer Science（计算机科学系） 纠错

AI总结 本文提出了一种利用运动模糊估计相机运动的方法，通过预测运动流场和深度图，结合线性最小二乘问题恢复相机速度，实现高精度姿态估计。

Comments Project page: https://jerredchen.github.io/image-as-imu/

AMLP: Adjustable Masking Lesion Patches for Self-Supervised Medical Image Segmentation

AMLP：可调掩码病变块用于自监督医学图像分割

Xiangtao Wang, Ruizhi Wang, Thomas Lukasiewicz, Zhenghua Xu

机构 * State Key Laboratory of Reliability and Intelligence of Electrical Equipment, School of Health Sciences and Biomedical Engineering, Hebei University of Technology, Tianjin, China（河北工业大学可靠性与智能电气设备国家重点实验室，健康科学与生物医学工程学院，中国天津） ； Department of Computer Science, University of Oxford, Oxford, United Kingdom（英国牛津大学计算机科学系） ； institute of Logic and Computation, Vienna University of Technology, Vienna, Austria（奥地利技术大学逻辑与计算研究所） 纠错

AI总结 AMLP通过可调掩码策略和改进的损失函数，提升医学图像分割的自监督建模性能。

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