University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校）

Decoupling Vision and Language: Codebook Anchored Visual Adaptation

解耦视觉与语言：基于代码本的视觉适应

Jason Wu, Tianchen Zhao, Chang Liu, Jiarui Cai, Zheng Zhang, Zhuowei Li, Aaditya Singh, Xiang Xu, Mani Srivastava, Jonathan Wu

机构 * AWS ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

AI总结 CRAFT通过离散代码本解耦视觉与语言，实现无需修改其他部分的领域适应，提升LVLMs性能。

Comments 17 pages, accepted to CVPR2026 main conference

US-JEPA: A Joint Embedding Predictive Architecture for Medical Ultrasound

US-JEPA：一种用于医学超声的联合嵌入预测架构

Ashwath Radhachandran, Vedrana Ivezić, Shreeram Athreya, Ronit Anilkumar, Corey W. Arnold, William Speier

机构 * Biomedical AI Research Lab, University of California, Los Angeles, USA（生物医学人工智能研究实验室，加州大学洛杉矶分校） ； Department of Bioengineering, University of California, Los Angeles, USA（生物工程系，加州大学洛杉矶分校） ； Medical Informatics Home Area, University of California, Los Angeles, USA（医学信息学家庭区域，加州大学洛杉矶分校） ； Department of Electrical and Computer Engineering, University of California, Los Angeles, USA（电气与计算机工程系，加州大学洛杉矶分校） ； Department of Pathology, University of California, Los Angeles, USA（病理学系，加州大学洛杉矶分校） ； Department of Radiology, University of California, Los Angeles, USA（放射学系，加州大学洛杉矶分校） 纠错

AI总结 US-JEPA提出了一种自监督框架，通过静态教师不对称潜在训练目标，提升超声图像的稳健表示能力。

Online decoding of rat self-paced locomotion speed from EEG using recurrent neural networks

基于EEG的在线解码大鼠自控步态速度使用循环神经网络

Alejandro de Miguel, Nelson Totah, Uri Maoz

机构 * Schmid College of Science and Technology, Chapman University（施密特科学与技术学院，查普曼大学） ； LUCID-AI, Chapman University（LUCID-AI，查普曼大学） ； Helsinki Institute of Life Science, University of Helsinki（赫尔辛基生命科学研究所，赫尔辛基大学） ； Neuroscience Center, University of Helsinki（神经科学中心，赫尔辛基大学） ； Faculty of Pharmacy, University of Helsinki（药学院，赫尔辛基大学） ； Crean College of Health and Behavioral Sciences, Chapman University（克里安健康与行为科学学院，查普曼大学） ； Department of Biology and Bioengineering, California Institute of Technology（生物学与生物工程系，加州理工学院） ； Anderson School of Management, University of California Los Angeles（安德森管理学院，加州大学洛杉矶分校） 纠错

AI总结 本研究利用循环神经网络从大鼠EEG中非侵入性解码自控步态速度，实现高准确率的连续解码。

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