Rule-Constrained Assignment for Cue-Ball Identification in Broadcast Snooker
为解决广播斯诺克中准确识别母球的问题，本文提出一种基于规则约束的分配方法，通过联合分配检测到的候选球至有限库存以提高识别准确性。
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Selected work
Representative Papers
Budget-Independent Influence Maximization in Nearly Linear Time
本文提出了一种在几乎线性时间内解决独立级联模型中影响力最大化问题的新算法，消除了运行时间对种子预算k的依赖。
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D3GS: Depth, DINO, and RGB Diffusion Co-Guided 3D Gaussian Splatting for Sparse-View Reconstruction
为解决3D高斯点云从稀疏视角重建时的几何模糊、视图不一致和细节缺失问题，提出D3GS框架，通过深度-迪诺-扩散指导方法联合增强几何与外观。
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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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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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Rule-Constrained Assignment for Cue-Ball Identification in Broadcast Snooker
为解决广播斯诺克中准确识别母球的问题，本文提出一种基于规则约束的分配方法，通过联合分配检测到的候选球至有限库存以提高识别准确性。
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Budget-Independent Influence Maximization in Nearly Linear Time
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为解决3D高斯点云从稀疏视角重建时的几何模糊、视图不一致和细节缺失问题，提出D3GS框架，通过深度-迪诺-扩散指导方法联合增强几何与外观。
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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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