University of Washington（华盛顿大学）

Cell Behavior Video Classification Challenge, a benchmark for computer vision methods in time-lapse microscopy

细胞行为视频分类挑战，一种用于时间延拓显微镜中计算机视觉方法的基准测试

Raffaella Fiamma Cabini, Deborah Barkauskas, Guangyu Chen, Zhi-Qi Cheng, David E Cicchetti, Judith Drazba, Rodrigo Fernandez-Gonzalez, Raymond Hawkins, Yujia Hu, Jyoti Kini, Charles LeWarne, Xufeng Lin, Sai Preethi Nakkina, John W Peterson, Koert Schreurs, Ayushi Singh, Kumaran Bala Kandan Viswanathan, Inge MN Wortel, Sanjian Zhang, Rolf Krause, Santiago Fernandez Gonzalez, Diego Ulisse Pizzagalli

机构 * Euler Institute, Faculty of Informatics, Università della Svizzera italiana（欧拉研究所，信息学院，瑞士大学） ； International Center for Advanced Computing in Medicine (ICAM), University of Pavia（国际医学先进计算中心（ICAM），帕维亚大学） ； Imaging Platform, ACRF INCITe Centre, Garvan Institute of Medical Research（成像平台，ACRF INCITe中心，嘉文医学研究所） ； Tacoma School of Engineering & Technology, University of Washington（塔科马工程与技术学院，华盛顿大学） ； Data Science, Institute for Computing and Information Sciences, Radboud University（数据科学，计算与信息科学研究所，拉德堡德大学） ； Imaging Core, Lerner Research Institute, Cleveland Clinic（成像核心，勒纳研究研究所，克利夫兰诊所） ； Institute of Biomedical Engineering, University of Toronto（生物医学工程研究所，多伦多大学） ； Center for Research in Computer Vision, University of Central Florida（计算机视觉研究中心，佛罗里达大学） ； Computational Biology Group, Data Science Platform, Garvan Institute of Medical Research（计算生物学小组，数据科学平台，嘉文医学研究所） 纠错

AI总结 本文提出细胞行为视频分类挑战，评估了三种方法在时间延拓显微镜视频分类中的性能，旨在推动计算机视觉在细胞动态研究中的发展。

Terrain-Adaptive Mobile 3D Printing with Hierarchical Control

地形自适应移动三维打印与分层控制

Shuangshan Nors Li, J. Nathan Kutz

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, University of Washington, USA（电气与计算机工程系，华盛顿大学） ； Department of Applied Mathematics, University of Washington, USA（应用数学系，华盛顿大学） 纠错

AI总结 本研究提出了一种结合人工智能与分层控制的地形自适应移动三维打印框架，通过多传感器融合和闭环控制实现高精度打印与移动性平衡。

Comments Submitted to the 43rd International Symposium on Automation and Robotics in Construction (ISARC 2026)

Is MT Ready for the Next Crisis or Pandemic?

在下一次危机或大流行病中，机器翻译准备好了吗？

Vipasha Bansal, Elizabeth Brown, Chelsea Kendrick, Benjamin Pong, William D. Lewis

机构 * University of Washington（华盛顿大学） 纠错

AI总结 本研究评估了四个商业MT系统在翻译低资源语言，特别是在危机或医疗领域时的效果，以评估应对下一次大流行病的准备程度。