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Xinyu Li
Xinyu Li
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LLM进化的启发式组合增强作业车间调度的自适应性
研究人员开发了DSevolve，一个旨在增强动态柔性作业车间中实时自适应调度的创新框架。该系统利用大型语言模型（LLM）来进化互补调度规则的组合，超越了单一规则优化。DSevolve将离线规则库构建与在线状态条件规则选择分开，能够快速适应订单到达或机器故障等变化条件。实验表明，DSevolve通过实现更低的平均完工时间，同时保持调度规则的速度和可解释性，优于单独的LLM进化规则、经典调度规则和其他基于学习的基线。
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计算机视觉管道分析护理模拟以进行实践学习
研究人员开发了一种新的共址实践学习分析管道，特别是在护理模拟中，利用计算机视觉和多模态分析。该系统旨在通过分析固定摄像机录像来检测行为、将其与教师标记的结果相关联并保留房间区域上下文，从而减轻现场观察的负担。研究发现，手机使用率越高，任务表现越差，而在表现较好的会话中，在主要护理区域内的患者互动更为强烈。