在过去的几年中，流体力学界对深度加固学习（DRL）技术的兴趣在快速的步伐中增加了，从而导致了对该主题的参考书目的日益增长。尽管DRL解决复杂的决策问题的功能使其成为积极流量控制的有价值工具，但最近的出版物还向其他领域（例如形状优化或微流体学）展示了应用程序。目前的工作旨在提出对现有文献的详尽评价，并且是我们先前对该主题的审查的后续审查 ...

在许多科学和工程问题中，模拟物理系统的时间演变至关重要。模拟此类系统的一个开放挑战是它们的多分辨率动力学：系统的一小部分是非常动态的，需要非常细粒度的分辨率，而大多数系统的变化却缓慢，可以通过更粗的空间尺度来建模。典型的基于学习的替代模型使用统一的空间量表，该量表需要解决到最佳的规模，并可以浪费巨大的计算以达到所需的准确性 ...

先前的工作提供了在大脑中功能定位的证据。不同的解剖区域优先激活某些类型的视觉输入。例如，梭形面积优先激活包括面部的视觉刺激。但是，视觉语义的光谱是广泛的，到目前为止，在人脑中只发现了少数语义调整的皮质斑块 ...

估计模型对其产出的信心对于基于大语言模型（LLM）的会话AI系统至关重要，尤其是减少幻觉和防止过度依赖的幻觉。在这项工作中，我们对方法进行了详尽的探索，包括针对开放和关闭重量LLM提出的方法，旨在量化和利用模型的不确定性，以提高LLM生成的响应的可靠性，专门针对与任务为导向的对话系统（TOD）的对话状态跟踪（DST）。不管模型类型如何，精心校准的置信度得分对于处理不确定性至关重要，从而改善了模型性 ...

认为周围环境对于自动移动机器人至关重要。高程图为地面机器人提供了记忆效率且简单而功能强大的几何表示。机器人可以在未知环境中使用此信息进行导航，也可以对崎terrain的地形进行敏锐的运动控制 ...

视觉语言模型（VLMS）在处理各种多模式任务方面表现出了有希望的能力，但是它们在长篇文章的场景中挣扎，尤其是在涉及视频，高分辨率图像或冗长的图像文本文档的任务中。在我们的工作中，我们首先使用增强的长篇文化多模式数据集对VLM的长篇文化功能进行了经验分析。我们的发现表明，直接应用用于文本 Token 的位置编码机制为视觉 Token 是次优的，当编码的位置编码超过模型的上下文窗口时，VLM性能急剧降 ...

四足动物是由于其敏捷和动态设计而导致挑战性环境的强大候选人。本文提出了一种方法，该方法可以通过创建一个端到端导航框架来扩展四倍体机器人的探索范围，从而利用步行和跳跃模式。为了在避免障碍物的同时获得动态的跳跃操作，通过基于搭配的优化，在施加安全限制的情况下，通过基于搭配的优化优化了动态可行的轨迹 ...

文本生成已成为自然语言处理（NLP）中最重要但最具挑战性的任务之一。通过神经产生模型，尤其是审前的语言模型（PLM）的范式，深度学习的复兴极大地提高了这一领域。在本文中，我们概述了文本生成的PLM主题中取得的主要进步 ...