BehavDT: A Behavioral Decision Tree Learning to Build User-Centric Context-Aware Predictive Model
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title,abstract);分类 cs.LG
Journal ref Journal: Mobile Networks and Applications, Springer, 2019
视觉与机器人
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。
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title,abstract);分类 cs.LG
Journal ref Journal: Mobile Networks and Applications, Springer, 2019
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title,abstract);分类 cs.LG
Comments 8 pages, 1 figure
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title,abstract);分类 cs.LG
Comments 5 pages, 4 figures
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title,abstract);分类 cs.LG
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title,abstract);分类 cs.LG
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title,abstract);分类 cs.LG
Comments Submitted to ACM ESEC/FSE 2018. Keywords: Maintaining software; Source code mining; Software defect identification; Automated software engineering; AI in software engineering
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title);分类 cs.AI、cs.CV
Comments IEEE Asia Pacific Conference on Circuits and Systems, 2018
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title,abstract);分类 cs.LG
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title,abstract);predictive models(abstract)
Comments 15 pages, 5 figures
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title,abstract);predictive models(abstract)
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title,abstract);predictive models(abstract)
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title,abstract);predictive models(abstract)
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title,abstract);predictive models(abstract)
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title,abstract);predictive models(abstract)
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title,abstract);predictive models(abstract)
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title,abstract);分类 cs.LG
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title,abstract);predictive models(abstract)
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title,abstract);分类 cs.AI
Comments PhD Thesis submitted and defended successfully at the Department of Computer Science at University College London
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title,abstract);分类 cs.RO
Journal ref International Journal of Human Factors Modelling and Simulation, Inderscience, 2015, 5 (1), pp.81-97
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title,abstract);分类 cs.LG
Comments 9 pages, 4 figures, technical report
基于李雅普诺夫监督的物理信息神经网络校正层的欠驱动航天器MPC控制
机构 * Politecnico di Torino(托斯纳理工学院) ; Argotec S.R.L.(Argotec公司)
专题命中 通用世界模型 :environment model(abstract);分类 cs.RO
AI总结 针对欠驱动航天器姿态控制,提出一种分层架构,结合非线性模型预测控制、物理信息神经网络和李雅普诺夫监督机制,在不确定性下降低稳态误差并保持鲁棒性。
Comments Accepted at SPAICE (AI in and for Space) 2026
搜索策略与学习策略的自适应混合
机构 * Stellenbosch University(斯泰伦博斯大学)
专题命中 通用世界模型 :environment model(abstract);分类 cs.AI
AI总结 研究针对强化学习中搜索耗时问题,提出Flexer架构自适应混合神经网络与MCTS策略,在三类玩具符号问题实验中性能优于AlphaZero、DQN和ADP。
Comments 23 pages, 16 figures
通过解构解耦解剖与对比来理解脑部MRI中人口预测性的来源
机构 * School of Biomedical Engineering \& Imaging Sciences, King’s College London, London, UK
专题命中 通用世界模型 :分类 cs.AI、cs.CV;predictive model(abstract);predictive models(abstract)
AI总结 本文通过解耦脑MRI中的解剖和对比特征,发现人口预测性主要源于解剖变异,而非成像依赖特征。
生成AI在基于仿真的测试环境中的大规模网络物理系统应用:一项工业研究
专题命中 通用世界模型 :environment model(abstract);simulation model(abstract)
AI总结 本文探讨了生成AI在大规模网络物理系统基于仿真测试中的应用,通过工业调研揭示了挑战与研究方向。
Comments This paper appears in the proceedings of the 26th International Conference on Product-Focused Software Process Improvement (PROFES 2025). For citations, please refer to the published version in the PROFES 2025 proceedings
Journal ref Product-Focused Software Process Improvement, PROFES 2025, Lecture Notes in Computer Science, vol. 16361, pp. 203-219 (2026)
如何验证概率断言的一致性
专题命中 通用世界模型 :分类 cs.AI、cs.LG;predictive model(abstract);predictive models(abstract)
AI总结 该研究针对概率预测器答案的自洽性验证问题,基于Nilsson的工作构造交互式PCP,为概率预测器自洽性证明提供复杂性理论基础,是训练模型证明自身一致性的第一步。
ControlRadio:用于跨模态无线电地图生成的提示驱动可控扩散模型
机构 * Pengcheng Laboratory(鹏城实验室) ; South China University of Technology(华南理工大学) ; Peking University(北京大学) ; Huazhong University of Science and Technology(华中科技大学) ; Harbin Institute of Technology, Shenzhen(哈尔滨工业大学(深圳))
专题命中 通用世界模型 :environment model(abstract);分类 cs.CV
AI总结 ControlRadio是一种可控生成框架,可根据自然语言描述和环境布局生成无线电地图,在不同城市场景中精度和泛化能力领先,计算时间较传统方法减少四个数量级以上,为无线环境建模提供新范式。
Comments 17 pages, 9 figures, 8 tables
强化学习中动态奖励塑造的统一框架
机构 * Dresden University of Applied Sciences(德累斯顿应用技术大学)
专题命中 通用世界模型 :分类 cs.AI、cs.LG;predictive model(abstract);predictive models(abstract)
AI总结 本研究提出统一分析框架,区分奖励塑造相关类型,分析12类方法族,明确最优性保证在当代深度强化学习流程中的存续条件,揭示适应率与学习器稳定性间未解决的关系。
面向可靠数据驱动时间使用优化的质量多样性方法
专题命中 通用世界模型 :分类 cs.AI、cs.LG;predictive model(abstract);predictive models(abstract)
AI总结 该研究针对时间使用优化中忽略预测不确定性的问题,提出不确定性量化质量多样性框架,平衡健康收益与模型置信度,生成更可靠的时间使用建议。
Comments To appear in the Proceedings of Parallel Problem Solving from Nature (PPSN 2026)
一种线性系统中强化学习-模型预测控制整合的系统综述与分类
机构 * Department of Electronics, Information and Bioengineering (DEIB), Politecnico di Milano(电子信息生物工程系(DEIB),米兰理工大学) ; Department of Applied Mathematics, Ferdowsi University of Mashhad(应用数学系,法尔德大学) ; Department of Mechanical Engineering, Politecnico di Milano(机械工程系,米兰理工大学) ; Department of Applied Mathematics, Faculty of Mathematical Sciences, University of Guilan(应用数学系,加林大学) ; Department of Robotics and Control Engineering, Shahrood University of Technology(机器人与控制工程系,沙霍德技术大学)
专题命中 通用世界模型 :分类 cs.AI、cs.RO;predictive model(abstract);predictive models(abstract)
AI总结 本文系统综述了线性系统中强化学习与模型预测控制整合的研究,通过多维分类揭示了整合策略、挑战及方法学趋势,为相关研究提供结构化参考。
CEL:综合反事实解释库与基准测试
机构 * Wrocław University of Science and Technology(弗罗茨瓦夫科技大学)
专题命中 通用世界模型 :分类 cs.AI、cs.LG;predictive model(abstract);predictive models(abstract)
AI总结 该研究针对可解释人工智能中反事实解释方法评估难的问题,引入CEL统一库与基准测试,包含多数据集及方法实现,通过标准化设置全面比较多种方法,为反事实解释方法评估提供统一框架,促进未来方法发展。
Comments 16 pages, 5 figures. Accepted for presentation at the XKDD and Beyond Workshop (non-archival)