Patch-based全卷积GAN生成25×25 μm逼真HMX微结构，并控制孔隙形貌。

Sehyun Chun, Sidhartha Roy, Yen Thi Nguyen 等

提出各向异性卷积网络(AIC-Net)，在NYU-Depth-v2上提升3D语义场景完成精度。

Jie Li, Kai Han, Peng Wang 等

PointGroup通过双坐标集聚类实现3D点云实例分割，在ScanNet v2上达到63.6%的mAP50。

Li Jiang, Hengshuang Zhao, Shaoshuai Shi 等

提出CutBlur数据增强策略，结合低高分辨率区域剪切拼接，显著提升超分性能。

Jaejun Yoo, Namhyuk Ahn, Kyung-Ah Sohn

提出基于物理的光学非视角3D人体姿态估计方法，利用瞬态图像实现高精度重建。

Mariko Isogawa, Ye Yuan, Matthew O'Toole 等

TartanAir利用虚拟环境提供多模态高质量SLAM数据，挑战复杂场景。

Wenshan Wang, Delong Zhu, Xiangwei Wang 等

深度几何功能映射方法在形状对应中表现出色，使用较少训练数据实现高准确性。

Nicolas Donati, Abhishek Sharma, Maks Ovsjanikov

提出3D草图感知语义场景补全方法，提升NYU数据集上SSC任务性能7.8%。

Xiaokang Chen, Kwan-Yee Lin, Chen Qian 等

提出基于骨架语法的复杂问题语义解析方法SPARQA，显著提升长问句的解析准确率。

Yawei Sun, Lingling Zhang, Gong Cheng 等

提出支持多光谱通道的TensorFlow hyperspectral增强工具，提升遥感模型性能。

Mohamed Abdelhack

基于动力学相似性（ν-Gap）提出高效多源机器人迁移学习的经验选择算法，提升62%的目标机器人性能。

Michael J. Sorocky, Siqi Zhou, Angela P. Schoellig

提出基于CMOS传感器特性的物理噪声模型，有效提升极低光照条件下的RAW图像去噪性能。

Kaixuan Wei, Ying Fu, Jiaolong Yang 等

AiiDA 1.0实现高吞吐量自动化工作流与数据溯源，支持数万任务/小时。

Sebastiaan. P. Huber, Spyros Zoupanos, Martin Uhrin 等

提出TextCaps数据集，结合图像描述与阅读理解，挑战模型识别文本并推理，达成145k标注。

Oleksii Sidorov, Ronghang Hu, Marcus Rohrbach 等

利用对称性分析两层ReLU网络的临界点，构建k^{-1/2}级别的幂级数展开，揭示不同伪局部极小值的损失行为。

Yossi Arjevani, Michael Field

提出基于CVaR的子模优化算法，保障多机器人协作中的风险控制。

Lifeng Zhou, Pratap Tokekar

研究非参数设置下标签偏移问题的极小极大最优方法，揭示有监督和无监督场景的难度差异。

Subha Maity, Yuekai Sun, Moulinath Banerjee

SAC方法通过稀疏自适应连接加速自注意力，显著减少内存消耗。

Xiaoya Li, Yuxian Meng, Mingxin Zhou 等

提出SAPIEN环境，结合PhysX和PartNet-Mobility，支持复杂家居物体的细粒度交互与视觉任务，提升机器人操作的现实性与多样性。

Fanbo Xiang, Yuzhe Qin, Kaichun Mo 等

提出两波实验设计框架ELI，通过网络干扰优化估计方差，显著提升推断精度。

Davide Viviano