University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校）

TIDE: Two-Stage Inverse Degradation Estimation with Guided Prior Disentanglement for Underwater Image Restoration

TIDE：基于引导先验解耦的两阶段逆退化估计用于水下图像恢复

Shravan Venkatraman, Rakesh Raj Madavan, Pavan Kumar S, Muthu Subash Kavitha

机构 * Mohamed bin Zayed University of AI（莫扎德·本·泽亚德人工智能大学） ； University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） ； University of Massachusetts, Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； Nagasaki University（长崎大学） 纠错

AI总结 TIDE通过引导先验解耦的两阶段逆退化估计方法，有效处理水下图像中的多种退化因素，提升恢复效果和感知质量。

Comments 21 pages, 11 figures, 5 tables

Attacking All Tasks at Once Using Adversarial Examples in Multi-Task Learning

在多任务学习中使用对抗示例同时攻击所有任务

Lijun Zhang, Xiao Liu, Kaleel Mahmood, Caiwen Ding, Hui Guan

机构 * University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿姆赫斯特分校） ； Amazon（亚马逊） ； University of Rhode Island（罗德岛大学） ； University of Minnesota - Twin Cities（明尼苏达大学双城分校） 纠错

AI总结 本文提出动态梯度平衡攻击方法，用于同时攻击多任务学习中的所有任务，并揭示了参数共享对模型鲁棒性的影响。

Comments Accpeted by Neurocomputing at 10 September 2025

The Impact of Data Characteristics on GNN Evaluation for Detecting Fake News

数据特征对GNN评估在检测假新闻中的影响

Isha Karn, David Jensen

机构 * University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） 纠错

AI总结 研究发现现有基准数据集不充分测试GNN对结构特征的建模能力，建议开发更丰富的图拓扑数据集。

Comments Preprint. Approximately 15 pages, 5 figures, 3 tables

GPU-GLMB: Assessing the Scalability of GPU-Accelerated Multi-Hypothesis Tracking

GPU-GLMB：评估GPU加速多假设跟踪的可扩展性

Pranav Balakrishnan, Sidisha Barik, Sean M. O'Rourke, Benjamin M. Marlin

机构 * Manning College of Information and Computer Sciences, University of Massachusetts Amherst（信息与计算机科学学院，马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； U.S. Army Combat Capabilities Development Command, Army Research Laboratory（美国陆军作战能力发展指挥部，陆军研究实验室） 纠错

AI总结 本文提出GPU-GLMB方法，通过改进GLMB滤波器的多检测能力，提升GPU加速多目标跟踪的并行可扩展性与效率。

GuideNav: User-Informed Development of a Vision-Only Robotic Navigation Assistant For Blind Travelers

GuideNav: 为盲人旅行者开发的基于视觉的机器人导航助手的用户导向开发

Hochul Hwang, Soowan Yang, Jahir Sadik Monon, Nicholas A Giudice, Sunghoon Ivan Lee, Joydeep Biswas, Donghyun Kim

机构 * University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿姆赫斯特分校） ； University of Maine（缅因大学） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

AI总结 GuideNav是一款基于视觉的导航系统，通过教然后重复的方式帮助盲人旅行者导航，无需依赖昂贵传感器，实现了千米级路径跟随。