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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。

2026-03-02 至 2026-03-02 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

2602.23285 2026-03-02 cs.AI 50%

ODEBrain: Continuous-Time EEG Graph for Modeling Dynamic Brain Networks

ODEBrain: 基于连续时间EEG图的动态脑网络建模

Haohui Jia, Zheng Chen, Lingwei Zhu, Rikuto Kotoge, Jathurshan Pradeepkumar, Yasuko Matsubara, Jimeng Sun, Yasushi Sakurai, Takashi Matsubara

机构 * Information Science and Techinology, Hokkaido University, Japan(信息科学与技术,北海道大学,日本) SANKEN, The University of Osaka, Japan(SANKEN,大阪大学,日本) Great Bay University, China(大湾大学,中国) Department of Computer Science, University of Illinois Urbana-Champaign, USA(计算机科学系,伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校,美国)

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

AI总结 ODEBrain通过整合时空频特征和神经ODE,提升EEG动态预测的鲁棒性和泛化能力。

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