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无监督物体本体运动动力学预测
我们提出了一种名为 Object-Centric Kinematics (OCK) 的动态预测框架，利用了对象为中心的表示方法，并通过各种转换机制进行综合，以实现有效的对象为中心的动态建模。该模型在处理复杂场景中的对象和背景时表现出卓越的性
PDF2 months ago
ChaosBench：适用于亚季节到季节气候预测的多渠道物理基准
为了提高灾害应对能力，降低经济风险并在气候变化下改善政策制定，对亚季节尺度的气候准确预测至关重要。然而，由于系统的混沌性质，亚季节尺度的预测仍然具有挑战性。为此，我们提出了一种基于物理模型的大规模混沌准则，ChaosBench，用于亚季节尺
PDF5 months ago
滚动轴承的动态建模的图神经网络方法
应用图神经网络（GNNs）框架来预测滚动轴承的动力学，将轴承组件表示为图中的节点，通过测试不同于训练配置的轴承配置，证明了基于 GNN 的方法准确预测滚动轴承动力学的效果，突出了其在旋转机械的实时健康监测方面的潜力。
PDF10 months ago
ICML基于视觉的长期动态预测在环境失配下的批判性观察
本文提出 RPCIN 模型，在已有的成功基础上，通过 SimB-Border，SimB-Split，BlenB-Border 和 BlenB-Split 等四个具有 Cross-Domain 和 Cross-Context 条件的数据集，探
PDFa year ago
物理推理中的学习机制
通过比较从动力学中学习（LfD）和从直觉学习（LfI）这两种不同的学习机制，我们研究设想：动力学预测对于物理推理是否不可或缺，研究发现在物理推理问题上，LfD 和 LfI 是同等有效的，并且直接提供理想情况下的动力学比模拟近似动力学能够取得
PDF2 years ago
ICML交互系统的神经关系推断
本文介绍了一种名为神经关系推断（NRI）模型的非监督学习算法，该模型可以在学习动态过程的同时推断系统组成部分之间的相互作用，通过真实场景的一系列实验表明该模型可以准确地预测从运动捕捉和运动追踪数据中推断出的社交网络组成部分之间的关系和运动的
PDF6 years ago