University of Texas at Austin（得克萨斯大学奥斯汀分校）

Assembling the Mind's Mosaic: Towards EEG Semantic Intent Decoding

拼凑心灵的拼图：迈向EEG语义意图解码

Jiahe Li, Junru Chen, Fanqi Shen, Jialan Yang, Jada Li, Zhizhang Yuan, Baowen Cheng, Meng Li, Yang Yang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Shanghai Institute of Microsystem and Information Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院上海微系统与信息工程研究所） ； Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area Center for Brain Science and Brain-Inspired Intelligence, Southern Medical University（粤港澳大湾区脑科学与脑启发智能中心，南方医科大学） ； INSIDE Institute for NeuroAI（神经AI研究所） 纠错

AI总结 本文提出SID框架和BrainMosaic模型，通过语义组合和深度学习实现EEG信号的自然语言解码，提升脑机接口的可解释性和表达能力。

A Learning-based Framework for Spatial Impulse Response Compensation in 3D Photoacoustic Computed Tomography

一种基于学习的3D光电声成像中空间脉冲响应补偿框架

Kaiyi Yang, Seonyeong Park, Gangwon Jeong, Hsuan-Kai Huang, Alexander A. Oraevsky, Umberto Villa, Mark A. Anastasio

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, University of Illinois Urbana–Champaign（电气与计算机工程系，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Department of Bioengineering, University of Illinois Urbana–Champaign（生物工程系，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； TomoWave Laboratories, Inc.（TomoWave实验室，Inc.） ； Department of Biomedical Engineering, The University of Texas at Austin（生物医学工程系，德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于学习的3D光电声成像中空间脉冲响应补偿框架，通过数据域中的学习方法提升图像重建的分辨率和鲁棒性。

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Game-Theoretic Autonomous Driving: A Graphs of Convex Sets Approach

博弈论自动驾驶：基于凸集图的方法

Nikolaj Käfer, Ahmed Khalil, Edward Huynh, Efstathios Bakolas, David Fridovich-Keil

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

AI总结 本文提出基于凸集图的迭代最佳响应方法，用于多车辆自动驾驶中的战略互动与轨迹规划，通过高效凸松弛实现安全且一致的交互行为。

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Strategic Dialogue Assessment: The Crooked Path to Innocence

战略对话评估：通往无罪的曲折之路

Anshun Asher Zheng, Junyi Jessy Li, David I. Beaver

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

AI总结 本文提出SDA框架，通过分析对话中的战略性使用，评估LLM在处理战略语言时的不足，揭示模型在语用理解上的局限性。

Comments 53 pages. Title changed. Accepted by Dialogue and Discourse 17(1)