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DTP-Attack: A decision-based black-box adversarial attack on trajectory prediction

DTP-Attack：一种基于决策的黑盒对抗攻击用于轨迹预测

Jiaxiang Li, Jun Yan, Daniel Watzenig, Huilin Yin

机构 * Tongji University（同济大学） ； Graz University of Technology（格拉茨技术大学） ； Virtual Vehicle Research（虚拟车辆研究院） 纠错

AI总结 本文提出DTP-Attack，一种针对轨迹预测系统的基于决策的黑盒对抗攻击方法，通过二进制决策输出实现高可控性和可靠性，有效提升攻击成功率并降低对模型内部信息的依赖。

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DRUM: Diffusion-based Raydrop-aware Unpaired Mapping for Sim2Real LiDAR Segmentation

DRUM：基于扩散的反射率感知无配对映射用于Sim2Real激光雷达分割

Tomoya Miyawaki, Kazuto Nakashima, Yumi Iwashita, Ryo Kurazume

机构 * Kyushu University（九州大学） ； Jet Propulsion Laboratory, California Institute of Technology（喷气推进实验室，加州理工学院） 纠错

AI总结 DRUM通过利用未标记真实数据预训练的扩散模型，结合反射强度和射线丢失噪声特性，提升Sim2Real激光雷达分割性能。

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4DRaL: Bridging 4D Radar with LiDAR for Place Recognition using Knowledge Distillation

4DRaL: 通过知识蒸馏将4D雷达与LiDAR结合用于地点识别

Ningyuan Huang, Zhiheng Li, Zheng Fang

机构 * Faculty of Robot Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, China（东北大学机器人科学与工程学院，沈阳，中国） 纠错

AI总结 本文提出4DRaL框架，利用知识蒸馏提升4D雷达的地点识别性能，通过高精度LiDAR-to-LiDAR模型指导训练，解决4D雷达数据噪声和稀疏性问题，实验表明在正常和恶劣天气下均取得最佳性能。

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Towards Automated Chicken Deboning via Learning-based Dynamically-Adaptive 6-DoF Multi-Material Cutting

通过基于学习的动态自适应6自由度多材料切割实现自动化去骨

Zhaodong Yang, Ai-Ping Hu, Harish Ravichandar

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Georgia Tech Research Institute（佐治亚理工学院研究所） 纠错

AI总结 本文提出基于学习的动态自适应6自由度多材料切割方法，通过自适应轨迹和力反馈控制，实现鸡肩去骨，提升成功率和骨避开性能。

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