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Gumbel Softmax
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机器人研究利用神经信念实现不确定性下的鲁棒抓取
研究人员开发了一种新的机器人鲁棒灵巧抓取方法，采用了变分神经信念参数化。该方法使用可微分的高斯混合模型来模拟接触参数和物体姿态中的不确定性，从而在不利条件下更有效地优化抓取成功率。仿真结果显示，与传统的粒子滤波方法相比，规划时间显著缩短，成功率有所提高；在机器人手臂上的实际测试也验证了其在不确定环境中的有效性。
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AI模型通过可解释规则从Wi-Fi信号中学习人类活动
研究人员开发了一种使用Wi-Fi信道状态信息（CSI）进行人类活动识别（HAR）的新方法。该方法旨在通过将原始CSI数据压缩为离散的潜在表示，使深度学习模型更具可解释性和可控性。然后，系统提取因果依赖关系，并将其转换为线性时序逻辑（LTL）规则进行分类，为传统的黑盒模型提供了一种符号替代方案。