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Christian Lagemann
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HydroGym平台标准化流体动力学控制的强化学习
研究人员推出了HydroGym，这是一个新的强化学习平台，旨在标准化和加速流体动力学控制领域的研究。该平台提供了跨越各种流态和求解器类型的60多个经过验证的环境，能够开发可迁移的控制智能。HydroGym已证明强化学习智能体可以发现鲁棒的控制原理，实现显著的阻力降低，并能够将学到的策略零样本迁移到未见的配置中，从而大大降低优化成本。
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新的CADENCE框架可从稀疏数据预测个体动态
研究人员开发了CADENCE，一个新颖的概率框架，旨在从极其稀疏的数据快照中推断连续的个体轨迹。该方法克服了现有方法的局限性，这些方法要么需要密集的纵向数据，要么在分析横断面数据时会丢失个体动态。CADENCE将潜在动态锚定到静态的、个体层面的上下文，为单时间点轨迹推断提供了可识别性保证。该框架结合了基于分数的空间编码器和软专家混合路由器，以联合识别个体动态参数和路由函数。在包括生物数据在内的各种基准测试中，CADENCE的表现与在密…