University of California, San Diego（加州大学圣迭戈分校）

In-N-On: Scaling Egocentric Manipulation with in-the-wild and on-task Data

In-N-On：通过野外和任务数据扩展眼动操控

Xiongyi Cai, Ri-Zhao Qiu, Geng Chen, Lai Wei, Isabella Liu, Tianshu Huang, Xuxin Cheng, Xiaolong Wang

机构 * UC San Diego（加州大学圣迭戈分校） 纠错

AI总结 本文提出In-N-On方法，通过结合野外和任务数据，扩展眼动操控策略，实现语言指令跟随、少样本学习和鲁棒性提升。

Comments Project webpage: https://xiongyicai.github.io/In-N-On/

Learning from the Right Patches: A Two-Stage Wavelet-Driven Masked Autoencoder for Histopathology Representation Learning

Raneen Younis, Louay Hamdi, Lukas Chavez, Zahra Ahmadi

机构 * PLRI Medical Informatics Institute（PLRI医学信息学研究所） ； CAIMed Reserch Center（CAIMed研究中心） ； Hannover Medical School（汉诺威医学院） ； Computer Science Institute（计算机科学研究所） ； Leibniz University Hannover（莱比锡大学汉诺威分校） ； Sanford Burnham Prebys Medical Discovery Institute（桑福医疗发现研究所） ； Rady Children’s Institute for Genomic Medicine（拉迪儿童基因医学研究所） ； University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

MMG: Mutual Information Estimation via the MMSE Gap in Diffusion

Longxuan Yu, Xing Shi, Xianghao Kong, Tong Jia, Greg Ver Steeg

机构 * University of California, Riverside（加州大学河滨分校） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

Comments Accepted to the SPIGM Workshop at NeurIPS 2025

Operator learning for energy-efficient building ventilation control with computational fluid dynamics simulation of a real-world classroom

Yuexin Bian, Oliver Schmidt, Yuanyuan Shi

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, University of California San Diego（电气与计算机工程系，加州大学圣地亚哥分校） ； Department of Mechanical and Aerospace Engineering, University of California San Diego（机械与航空航天工程系，加州大学圣地亚哥分校） 纠错

Comments The paper is accepted by Applied Energy