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Esrat Farhana Dulia
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AI框架解决降级监控下的航空交通冲突
研究人员开发了一个使用深度Q网络的（Deep Q-Networks）多智能体强化学习框架，用于管理航空走廊内不同类型飞机之间的冲突，特别是在监控数据不可靠的情况下。该系统为无人机和电动垂直起降飞机（eVTOL）训练了独立的策略，并纳入了通信延迟和信息丢失等各种现实世界条件。评估表明，该框架能在1秒内有效解决大多数冲突，智能体大部分时间保持航线，并在冲突期间利用转向、速度控制和垂直机动。研究还通过帕累托最优配置（Pareto-optim…
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人工智能分析公众对先进空中交通的情绪
一项发表在arXiv上的新研究通过检查来自Reddit和Quora的超过30万条文本，分析了公众对先进空中交通（AAM）的情绪。研究人员评估了七种人工智能情绪分析方法，发现ModernBERT在对AAM相关讨论进行分类方面最有效。然后，使用潜在狄利克雷分配法识别了20个主题和六个关键情绪集群，包括劳动力发展、监管、技术性能、地缘政治应用、安全风险和噪音问题。这些见解旨在指导政策制定者和行业利益相关者解决公众关切，以负责任地部署AAM。