Aligned Consensus Teaching for Label-Efficient Oriented Object Detection in Weakly-Aligned Visible-Infrared Imagery
提出Aligned Consensus Teacher方法，通过区域对齐、跨模态共识和实例增强技术解决弱对齐可见-红外图像中目标检测的标签效率问题。
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Selected work
Representative Papers
Improved Bounds for the Bilu--Linial Conjecture via Spectral Recovery from Mixed Determinantal Polynomials
该研究通过构建基于混合行列式多项式的谱恢复方法，改进了Bilu-Linial猜想中关于正则图边签名的谱半径上界。
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LLM-Anchored Paralinguistic Enrichment for Alzheimer's Disease Detection
本文提出LAPE方法，通过整合语调事件文本化、词汇-语调单元化及基于文本的副语言融合，以增强LLM在阿尔茨海默病检测中的表现，利用言语特征提高识别准确性。
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Do Input-Level Defenses Transfer to Observation-Level Attacks on VideoLLMs?
研究探讨了输入级防御措施是否能有效抵御针对视频大语言模型的观察级攻击，发现现有方法效果有限且不一致，需开发系统级鲁棒机制。
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RouteRelay: Event-Triggered Cross-Layer Route Reuse for Efficient Dynamic Sparse Attention
本文提出RouteRelay方法，通过跨层复用路由元数据减少动态稀疏注意力中的重复计算，提高效率。
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Improved Bounds for the Bilu--Linial Conjecture via Spectral Recovery from Mixed Determinantal Polynomials
该研究通过构建基于混合行列式多项式的谱恢复方法，改进了Bilu-Linial猜想中关于正则图边签名的谱半径上界。
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LLM-Anchored Paralinguistic Enrichment for Alzheimer's Disease Detection
本文提出LAPE方法，通过整合语调事件文本化、词汇-语调单元化及基于文本的副语言融合，以增强LLM在阿尔茨海默病检测中的表现，利用言语特征提高识别准确性。
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Do Input-Level Defenses Transfer to Observation-Level Attacks on VideoLLMs?
研究探讨了输入级防御措施是否能有效抵御针对视频大语言模型的观察级攻击，发现现有方法效果有限且不一致，需开发系统级鲁棒机制。
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RouteRelay: Event-Triggered Cross-Layer Route Reuse for Efficient Dynamic Sparse Attention
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