本文提出了MCTS-Report框架，利用蒙特卡洛树搜索（MCTS）将表格数据到多模态报告的生成过程视为结构化搜索空间中的渐进式构建。通过将报告生成分解为章节规划、可视化任务识别、图表生成、洞察组织和叙述优化等原子动作，每一步都由大型语言模型（LLM）基于当前报告状态动态推理执行。设计了多维度奖励函数综合评估数值事实一致性、图表质量、图文对齐及结构完整性，并通过多样性惩罚和有效性检查提升生成质量。同时构建了涵盖六个领域的MMRBench基准，实验结果显示MCTS-Report在结构完整性、数字准确率、图文对齐和洞察新颖性方面明显优于强基线，总体得分达到77.9。
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该方法通过将报告生成拆解为细粒度动作并结合蒙特卡洛树搜索的动态决策，突破了传统固定线性流水线及子任务孤立处理的限制，实现了事实准确性、视觉质量与叙述连贯性的联合优化，显著提升了多模态报告生成的质量和实用价值。
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本文介绍了一种深度学习框架，用于自动检测、分割和估计木质公用电杆的倾斜角度，以及分类附着的电气警告标志。系统基于修改的检测变换器（DETR）模型，使用由4570张含模糊特征木杆的谷歌街景图像组成的定制数据集训练。该模型在杆和标志检测的平均精度上分别达到90.43%和88.26%，优于传统检测器。扩展模型添加了分割头用于生成实例掩模，成功实现倾斜角度的精确估计，平均误差仅为1.01度。此外，所用定制数据集已公开，作为基准数据供研究使用。
密集图像匹配实现像素级对应，是计算机视觉和摄影测量的基础。面对遥感图像在时间、季节、视角、分辨率及地表状态等方面的差异，直接密集匹配因大幅几何偏移、部分重叠及不可匹配区域而低效且不可靠。该工作将密集匹配重构为先定位匹配区域和仿射变换，再在对齐框架内精细注册。提出LoRetta模型，结合可匹配性感知的仿射定位与引导式密集配准，并构建包含10.3万个对齐对、82.7万个扩增对的全球多时相遥感匹配基准LEVIR-GM。统一评测稀疏、半密以及密集匹配器。LoRetta在LEVIR-GM上AUC达83.3%，超越RoMa v2 1.6个百分点，1和2像素内正确关键点率提升6.5与8.2个百分点，推理速度提升47.8%。通过航天员-卫星及无人机-卫星地理定位实验，验证其可迁移性和复用性。
本文提出了基于冗余调整人工年龄分数（AAS）的AI系统长期持久性框架，将AAS从静态评估指标扩展为周期级的年龄函数，量化结构老化并证明在多次迭代操作中结构年龄保持有界，排除了爆炸性老化。定义了多种渐近持久性状态，并证明在一定条件下AI系统可无限循环运行而不引发无界老化，甚至边际老化消失。该理论为分析长期AI系统持久性提供了结构负担有界而非不可避免退化的形式基础。