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在线自适应
分布 医学影像与生物视觉1视频理解与时序1强化学习与具身智能1
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基于单次测量的潜空间运动跟踪的前瞻式动态3D MRI重建
Prospective Dynamic 3D MRI Reconstruction via Latent-Space Motion Tracking from Single Measurement
把形变矢量场（DVF）约束在离线学到的低维潜流形上，并用三平面编码实现几何感知、显存友好的3D运动表示，这一「低维运动流形+在线快速适配」思路可迁移到任何需要从稀疏观测快速估计稠密形变的视觉任务（如动态场景重建、非刚性配准、视频形变跟踪）。
面向多目标跟踪的双层适应：从经验与直觉构建测试时校准
Dual-level Adaptation for Multi-Object Tracking: Building Test-Time Calibration from Experience and Intuition
把 TTA 从逐帧适应扩展到跨帧、跨视频的时序与身份关联层面：用瞬时记忆做快速关联预测，再用历史测试视频积累的经验对预测做再校准，可直接迁移到任何在线跟踪器（如 ByteTrack、BoT-SORT）的推理阶段以缓解外观/运动/类别分布漂移。
AURA：面向城市导航的多模态共享自主
AURA: Multi-modal Shared Autonomy for Urban Navigation
把城市导航拆成高层人类指令与低层 AI 控制，并用空间感知指令编码器把语言指令对齐到视觉与空间上下文，这个「指令-空间对齐 + 在线自适应」的接口设计可直接迁移到视觉语言导航与具身智能体的共享控制中。