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I-PHYRE：交互式物理推理
为了解决现有学习算法与人类表现之间的差距并强调增强代理人的交互式物理推理能力的重要性，我们介绍了 I-PHYRE 框架，该框架要求代理人同时展示直觉的物理推理、多步规划和原位干预，通过代表性场景的互动促进学习。
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7 months ago
动态物料处理的约束强化学习
本研究旨在针对动态物料搬运需求，提出了一种自适应受限强化学习算法，名为 RCPOM，并通过一个动态物料处理的模拟器 DMH-GYM，对其进行了实验评估，结果表明相较于其他 8 种受限和非受限强化学习算法以及广泛使用的作业规则，我们提出的方法
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a year ago
无约束多视角视频中动态事件的四维可视化
本文提出了一种数据驱动的方法，利用自监督的神经网络来构建 4D 时空图像，可通过手持多摄像头拍摄的视频进行可视化，并在视频中创建虚拟摄像机以探索时间和视角，在移动摄像头和编辑视频等方面得到验证。
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4 years ago
时刻数据集：百万事件视频用于事件理解
Moments in Time 数据集是一个包含 100 万短视频的大型人工注释集合，主要用于研究动态事件的空间 - 音频 - 时间动态建模，包括 339 个类别的活动标注，可作为发展至人类日常处理的复杂性和抽象推理水平的模型的新挑战。
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6 years ago
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