Arup Kumar Sahoo
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1 天有情绪数据
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SpectONet：物理引导谱深度算子网络增强梁动力学分析
研究人员推出 SpectONet，这是一种新颖的物理引导谱深度算子网络，用于解决欧拉-伯努利梁振动问题。该框架通过整合物理信息约束和专门的 Chebyshev-Gauss-Lobatto 传感器放置策略，增强了 DeepONet 的算子学习能力。与使用均匀传感器分布的传统方法不同，SpectONet 采用非均匀谱位置，将传感器集中在域边界附近，以更少的输入更好地捕捉结构响应。在合成和真实世界数据集上的数值实验表明，SpectONet …
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新的物理引导AI增强水下航行器导航
研究人员开发了DVL-DeepONet，一个新颖的物理引导深度神经网络算子框架，旨在提高水下导航系统的弹性。该框架解决了自主水下航行器（AUV）在DVL传感器提供嘈杂或不完整数据，或惯性传感器缺失时面临的挑战。DVL-DeepONet学习将时间传感器观测直接映射到航行器速度，强制执行物理约束，以确保在传感条件下降的情况下也能进行鲁棒估计。来自覆盖约10,000米的真实世界AUV任务的实验结果表明，DVL-DeepONet在性能上比现有…
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新的PiDR框架在无GPS情况下提升自主导航能力
研究人员开发了PiDR，一种面向自主平台的新型框架，可在GPS等外部信号不可用时提高导航精度。PiDR将物理原理直接集成到其深度学习架构中，与传统的黑盒模型相比，提供了更高的透明度和鲁棒性。这种方法即使在传感器数据有限的情况下也能实现有效学习，并在移动机器人和水下航行器的数据集上展示了超过29%的定位精度提升，使其适用于在挑战性条件下需要实时导航的资源受限平台。