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视觉与机器人

世界模型

面向环境建模、时序预测、仿真规划、具身智能和自动驾驶的世界模型方法与应用。

2026-02-06 至 2026-02-06 共收录 1 信号源:cs.AI, cs.LG, cs.CV, cs.RO, cs.MA

1. 模型式强化学习 1 篇

2602.05403 2026-02-06 cs.AI cs.CY cs.SI 53%

Advancing Opinion Dynamics Modeling with Neural Diffusion-Convection-Reaction Equation

用神经扩散-对流-反应方程推进意见动力学建模

Chenghua Gong, Yihang Jiang, Hao Li, Rui Sun, Juyuan Zhang, Tianjun Gu, Liming Pan, Linyuan Lü

机构 * University of Science and Technology of China(科学技术大学) Wuhan University(武汉大学) East China Normal University(华东师范大学)

专题命中 模型式强化学习 :dynamics model(title,abstract);分类 cs.AI

AI总结 本文提出OPINN框架,通过整合物理信息与神经网络,提升意见动力学建模的预测性能和物理可解释性。

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