Chongqing University

深共熔溶剂由氢键受体、氢键给体与溶质共同构成多层氢键网络，其溶解度难以从单个组分的性质直接推断。TiNN把这一过程拆成先形成受体—给体环境、再容纳溶质的两级表示，并用学到的自由能通路约束温度与压力响应，在938条记录上取得测试集 $R^2$ 为0.917。在葡萄糖、木聚糖与Kraft木质素于酸性、碱性、中性深共熔溶剂中的新测量里，TiNN把溶解度的几何平均倍数误差从COSMO-RS的23倍以上降到约1.5倍。

深共熔溶剂由氢键受体、氢键给体与溶质共同构成多层氢键网络，其溶解度难以从单个组分的性质直接推断。TiNN把这一过程拆成先形成受体—给体环境、再容纳溶质的两级表示，并用学到的自由能通路约束温度与压力响应，在938条记录上取得测试集 $R^2$ 为0.917。在葡萄糖、木聚糖与Kraft木质素于酸性、碱性、中性深共熔溶剂中的新测量里，TiNN把溶解度的几何平均倍数误差从COSMO-RS的23倍以上降到约1.5倍。

在目标细胞系没有药物测量数据时，GRAFT把该细胞系的基因扰动响应与源细胞的药物响应联系起来，预测药物引起的转录变化。在五株LINCS癌细胞系留一交叉验证中，GRAFT-D0的Top20 Pearson相关均值为0.734，高于源均值0.493和最强对照PRnet的0.689；在五个外部细胞环境中，等权平均Top20相关为0.606，源均值为0.416。方法依赖目标基因响应相对源参考的差异构成的条件状态，当目标基因测量很少时预测仍可改善，但增益随数据质量与来源覆盖变化。

在目标细胞系没有药物测量数据时，GRAFT把该细胞系的基因扰动响应与源细胞的药物响应联系起来，预测药物引起的转录变化。在五株LINCS癌细胞系留一交叉验证中，GRAFT-D0的Top20 Pearson相关均值为0.734，高于源均值0.493和最强对照PRnet的0.689；在五个外部细胞环境中，等权平均Top20相关为0.606，源均值为0.416。方法依赖目标基因响应相对源参考的差异构成的条件状态，当目标基因测量很少时预测仍可改善，但增益随数据质量与来源覆盖变化。

当目标只占画面一小块时，整图质量评分会被背景主导，而公开基准又没有目标级人工评分。BiCG-Net把目标框向外扩成嵌套图块序列，用11个冻结的图像质量评估模型分别打分，再对同一图像内两块读数作差，从数学上消掉目标项与教师偏置。在CSIQ与LIVEC上，学生网络对人工MOS的PLCC分别为0.9009和0.9133，均高于最佳单教师与教师共识；冻结后从CSIQ零样本迁移到LIVEC，PLCC为0.8416，比共识高0.1947。

当目标只占画面一小块时，整图质量评分会被背景主导，而公开基准又没有目标级人工评分。BiCG-Net把目标框向外扩成嵌套图块序列，用11个冻结的图像质量评估模型分别打分，再对同一图像内两块读数作差，从数学上消掉目标项与教师偏置。在CSIQ与LIVEC上，学生网络对人工MOS的PLCC分别为0.9009和0.9133，均高于最佳单教师与教师共识；冻结后从CSIQ零样本迁移到LIVEC，PLCC为0.8416，比共识高0.1947。

RGB-D显著性检测长期在CNN的有限感受野与Transformer的二次开销之间取舍，Mamba以线性复杂度做全局建模，却因把二维特征摊平成一维序列而丢失局部结构。LWNet在VMamba主干上加入视觉液态时间常数模块，用输入相关的衰减速度恢复被扫描削弱的局部细节，再用跨模态小波融合把RGB与深度特征拆成低频与高频分量分别对齐。在STERE、NLPR、NJU2K、DUTLF、SIP五个基准上与18种方法比较，LWNet在五个数据集上的排名均为第一。

RGB-D显著性检测长期在CNN的有限感受野与Transformer的二次开销之间取舍，Mamba以线性复杂度做全局建模，却因把二维特征摊平成一维序列而丢失局部结构。LWNet在VMamba主干上加入视觉液态时间常数模块，用输入相关的衰减速度恢复被扫描削弱的局部细节，再用跨模态小波融合把RGB与深度特征拆成低频与高频分量分别对齐。在STERE、NLPR、NJU2K、DUTLF、SIP五个基准上与18种方法比较，LWNet在五个数据集上的排名均为第一。

端到端自动驾驶规划器ManeuverFlow把候选轨迹按八类运动机动组织，一次生成后借助共享未来BEV证据打分与局部修正，在NAVSIM v1/v2 navtest上取得90.58 PDMS与90.14 EPDMS。

端到端自动驾驶规划器ManeuverFlow把候选轨迹按八类运动机动组织，一次生成后借助共享未来BEV证据打分与局部修正，在NAVSIM v1/v2 navtest上取得90.58 PDMS与90.14 EPDMS。

把语言模型强化学习阶段的参数更新单独取出，只保留每个矩阵中最强的一个方向并按原幅度缩放，再注入视觉语言模型的语言模块，这种免训练迁移在三个模型家族、五个视觉推理基准的15组比较中有12组优于整段更新插值，Qwen接收方在MathVision上提升8.55个百分点。对照实验显示，仅匹配更新幅度或使用任意低秩方向都无法复现这一增益，说明后训练中获得的能力与可跨模型迁移的部分并不等同。

把语言模型强化学习阶段的参数更新单独取出，只保留每个矩阵中最强的一个方向并按原幅度缩放，再注入视觉语言模型的语言模块，这种免训练迁移在三个模型家族、五个视觉推理基准的15组比较中有12组优于整段更新插值，Qwen接收方在MathVision上提升8.55个百分点。对照实验显示，仅匹配更新幅度或使用任意低秩方向都无法复现这一增益，说明后训练中获得的能力与可跨模型迁移的部分并不等同。

该工作通过诊断分析指出视觉语言模型空间能力不足的瓶颈在于缺少视角一致的空间接口，而非视觉特征不足或推理能力弱，并提出 3ViewSense 框架，借助正交视图与「模拟—推理」机制把自我中心感知与异我中心参照对齐，从而支持显式心理旋转与重建，在空间推理基准上显著优于现有基线，并在遮挡密集计数与视角一致空间推理上取得稳定增益，同时提升空间描述的稳定性与一致性。

该工作通过诊断分析指出视觉语言模型空间能力不足的瓶颈在于缺少视角一致的空间接口，而非视觉特征不足或推理能力弱，并提出 3ViewSense 框架，借助正交视图与「模拟—推理」机制把自我中心感知与异我中心参照对齐，从而支持显式心理旋转与重建，在空间推理基准上显著优于现有基线，并在遮挡密集计数与视角一致空间推理上取得稳定增益，同时提升空间描述的稳定性与一致性。

研究者开发了一种基于25单元圆形氮化铝（AlN）压电微机械超声换能器（PMUT）阵列的柔性无线可穿戴听诊器，其封装后灵敏度达−167.5 dB、工作频带10 Hz–10 kHz、频响平坦度±0.5 dB，在多名受试者中于五个标准听诊部位采集心音并与参考心电图和胸廓运动信号在时间上对应，可在行走、爬楼梯等动态活动中连续追踪心率，并借助残差神经网络对清醒、睡眠、呼吸暂停、鼾音和喘鸣五种呼吸状态实现98.7%的分类准确率。

研究者开发了一种基于25单元圆形氮化铝（AlN）压电微机械超声换能器（PMUT）阵列的柔性无线可穿戴听诊器，其封装后灵敏度达−167.5 dB、工作频带10 Hz–10 kHz、频响平坦度±0.5 dB，在多名受试者中于五个标准听诊部位采集心音并与参考心电图和胸廓运动信号在时间上对应，可在行走、爬楼梯等动态活动中连续追踪心率，并借助残差神经网络对清醒、睡眠、呼吸暂停、鼾音和喘鸣五种呼吸状态实现98.7%的分类准确率。