University of Oxford（牛津大学）

Imaging-anchored Multiomics in Cardiovascular Disease: Integrating Cardiac Imaging, Bulk, Single-cell, and Spatial Transcriptomics

心血管疾病中的成像锚定多组学：整合心脏成像、批量、单细胞和空间转录组学

Minh H. N. Le, Tuan Vinh, Thanh-Huy Nguyen, Tao Li, Bao Quang Gia Le, Han H. Huynh, Monika Raj, Carl Yang, Min Xu, Nguyen Quoc Khanh Le

机构 * International Ph.D. Program in Medicine, College of Medicine, Taipei Medical University, Taipei, Taiwan ； AIBioMed Research Group, Taipei Medical University, Taipei, Taiwan ； Medical Sciences Division, University of Oxford, Oxford, United Kingdom ； Computational Biology Department, School of Computer Science, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA ； Department of Computer Science, Emory University, Atlanta, GA, USA ； Department of Chemistry, Emory University, Atlanta, GA, USA ； International Master Program for Translational Science, College of Medical Science ； Technology, Taipei Medical University, Taipei 110, Taiwan ； In-Service Master Program in Artificial Intelligence in Medicine, College of Medicine, Taipei Medical University, Taipei, Taiwan ； Translational Imaging Research Center, Taipei Medical University Hospital, Taipei, Taiwan 纠错

AI总结 本文提出通过整合心脏成像与多组学数据，推动心血管疾病研究的多模态融合方法，提升疾病诊断和治疗的精准性。

Permission Manifests for Web Agents

基于Web代理的权限声明

Samuele Marro, Alan Chan, Xinxing Ren, Lewis Hammond, Jesse Wright, Gurjyot Wanga, Tiziano Piccardi, Nuno Campos, Tobin South, Jialin Yu, Sunando Sengupta, Eric Sommerlade, Alex Pentland, Philip Torr, Jiaxin Pei

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； Institute for Decentralized AI（去中心化人工智能研究所） ； Centre for the Governance of AI（人工智能治理中心） ； Coral Protocol（珊瑚协议） ； Cooperative AI Foundation（协作人工智能基金会） ； Webair ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Witan Labs（Witan实验室） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Microsoft（微软） ； UT Austin（得克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

AI总结 本文提出 agent-permissions.json，一种轻量级声明，用于规范 Web 代理的交互权限，以提升自动化应用与网站所有者的协调性。

Comments Authored by the Lightweight Agent Standards Working Group https://las-wg.org/

Memory in the Age of AI Agents

人工智能代理时代的记忆

Yuyang Hu, Shichun Liu, Yanwei Yue, Guibin Zhang, Boyang Liu, Fangyi Zhu, Jiahang Lin, Honglin Guo, Shihan Dou, Zhiheng Xi, Senjie Jin, Jiejun Tan, Yanbin Yin, Jiongnan Liu, Zeyu Zhang, Zhongxiang Sun, Yutao Zhu, Hao Sun, Boci Peng, Zhenrong Cheng, Xuanbo Fan, Jiaxin Guo, Xinlei Yu, Zhenhong Zhou, Zewen Hu, Jiahao Huo, Junhao Wang, Yuwei Niu, Yu Wang, Zhenfei Yin, Xiaobin Hu, Yue Liao, Qiankun Li, Kun Wang, Wangchunshu Zhou, Yixin Liu, Dawei Cheng, Qi Zhang, Tao Gui, Shirui Pan, Yan Zhang, Philip Torr, Zhicheng Dou, Ji-Rong Wen, Xuanjing Huang, Yu-Gang Jiang, Shuicheng Yan

机构 * Core Supervisors. 0.5em Affiliations: National University of Singapore, Renmin University of China, Fudan University, Peking University, Nanyang Technological University, Tongji University, University of California San Diego, Hong Kong University of Science ； Technology (Guangzhou), Griffith University, Georgia Institute of Technology, OPPO, Oxford University 纠错

AI总结 本文系统梳理了人工智能代理记忆的现状与分类，提出了记忆的三种形式、功能分类及动态分析，为未来智能设计提供理论基础。

Global 3D Reconstruction of Clouds & Tropical Cyclones

全球对流层云和热带气旋的三维重建

Shirin Ermis, Cesar Aybar, Lilli Freischem, Stella Girtsou, Kyriaki-Margarita Bintsi, Emiliano Diaz Salas-Porras, Michael Eisinger, William Jones, Anna Jungbluth, Benoit Tremblay

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； Universitat de València（瓦伦西亚大学） ； National Observatory of Athens（雅典国家天文台） ； National Technical University of Athens（雅典技术大学） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） ； Massachusetts General Hospital（麻省总医院） ； European Space Agency（欧洲航天局） ； Environment and Climate Change Canada（加拿大环境与气候变化部） 纠错

AI总结 本文提出一种基于预训练-微调的框架，利用多颗卫星数据实现全球范围内热带气旋的三维云重建，首次实现对强风暴的高精度三维结构重建。

Learning-based Multi-View Stereo: A Survey

基于学习的多视图立体：综述

Fangjinhua Wang, Qingtian Zhu, Di Chang, Quankai Gao, Junlin Han, Tong Zhang, Richard Hartley, Marc Pollefeys

机构 * Department of Computer Science, ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院计算机科学系） ； Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo（东京大学信息科学与技术研究生院） ； Department of Computer Science, University of Southern California（南加州大学计算机科学系） ； Department of Engineering Science, University of Oxford（牛津大学工程科学系） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； School of Computer and Communication Sciences, EPFL（苏黎世联邦理工学院计算机与通信科学学院） ； Australian National University（澳大利亚国立大学） ； Microsoft, Zurich（微软（瑞士）） 纠错

AI总结 本文综述了基于学习的多视图立体方法，重点介绍了基于深度图的方法，并讨论了该领域未来的研究方向。

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