Soft Computing, Volume 29, Issue 1, January 2025
1）KMSBOT：使用AI驱动的语义搜索引擎和图形数据Atabaseauthor（S）增强教育机构：D。Venkata Subramanian，J。Chandrav。 rohinipages：1-152）涉及Caputo短期内存分数衍生菌的冲动模糊动态系统的稳定（S）：Truong Vinh An，Ngo Van Hoa，Nguyen Trang Trang Thaopages：17-363液压检查Valveauthor（S）：纳里曼·塞普里普斯（Nariman Sepehripages）：37-514）建造一种新颖的五维汉密尔顿保守性高chaoticative系统及其在Image Encry
Breaking Barriers: Brazilian Team Solves Hilbert’s 16th Problem After 124 Years
1900年，历史上最具影响力的数学家之一大卫·希尔伯特提出了23个影响数学未来的问题。其中，第16个问题是最具挑战性的问题之一，它解决了多项式微分方程描述的动态系统中极限环的有趣问题。经过一个多世纪的无人问津，数学家们终于找到了答案。[…]
A Guide To Linearity and Nonlinearity in Machine Learning
...以及它们在决策边界、嵌入、动态系统和下一代 LLM 中的作用继续阅读 Towards Data Science »
No Reform Or Leader Is Going To Save The Status Quo... We're On Our Own
任何改革或领导人都无法挽救现状……我们只能靠自己作者：Charles Hugh Smith，OfTwoMinds 博客，这里的关键要点是：不要指望一种过于简单的意识形态或改革或“最高领导人”来挽救因内部失败而导致的现状。人类喜欢简单而不是复杂。这就是为什么神话仍然能引起我们的共鸣，尽管我们自大地宣称自己理性并“遵循科学”。我们真正渴望的不是梳理高度复杂的相互关联的动态系统的挑战，其中每个子系统都会影响其他每个子系统。我们渴望的是一个简单的解释/答案和一个我们可以追随的领导者，因为他们不断重复这个简单的答案。因此，我们将社会和经济等复杂系统归结为“资本主义”或“社会主义”，并坚持用这些思想的简单
IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence, Volume 8, Issue 2, April 2024
1) 使用深度学习进行骨骼视频异常检测：调查、挑战和未来方向作者：Pratik K. Mishra、Alex Mihailidis、Shehroz S. Khan页数：1073 - 10852) 基于事件的复值非线性系统的 ADP 跟踪控制作者：Tao Dong、Kai Li、Tingwen Huang页数：1086 - 10963) EAYv3-CFC3：基于注意力机制的 Yv3 集成学习结合 CFC3 损失进行淫秽内容检测作者：Sonali Samal、Yu-Dong Zhang、Juan Manuel Gorriz Saez、Shui-Hua Wang、Bunil Kumar Balab
An introduction to weather forecasting with deep learning
几周前，我们展示了如何使用深度学习预测混沌动态系统，并通过从特定领域洞察中得出的自定义约束进行增强。全球天气是一个混沌系统，但其复杂度远高于许多通常用机器和/或深度学习解决的任务。在这篇文章中，我们提供了一个实用的介绍，介绍了一个简单的深度学习大气预报基线。虽然远非具有竞争力，但它可以说明更复杂和计算密集型的模型如何通过位于连续体“黑箱端”的方法来完成这项艰巨的任务。
Time series prediction with FNN-LSTM
在最近的一篇文章中，我们展示了如何使用由假最近邻 (FNN) 损失正则化的 LSTM 自动编码器来重建非线性混沌动态系统的吸引子。在这里，我们探讨了同样的技术如何帮助进行预测。与容量相当的“原始 LSTM”相比，FNN-LSTM 可以提高一组非常不同的真实世界数据集的性能，尤其是对于多步预测中的初始步骤。
MIPT 认知动态系统实验室的员工成为 MineRL 竞赛的获胜者。他们提出了一种新的基于演示的强化学习方法，可以快速有效地解决 Minecraft 环境中的分层问题：寻找资源并创建新工具。
Три робота, которые отлично держат равновесие (+ видео)
机器人可以通过不同的方式进行分类，标准之一是它们的平衡能力。有几个使用动态系统保持平衡的机器人的例子。
Робот Flying Ring может летать на боку (+видео)
Flying Ring 是苏黎世联邦理工学院动态系统与控制研究所开发的一种新型机器人飞机。
Летающий робот делает вертикальную петлю и легко меняет режимы зависания и полета (+ видео)
IDSC Tailsitter 飞行机器人由瑞士动态系统与控制研究所开发，作为测试新直升机控制算法的测试台。该项目的目标是开发控制器，提供灵活可靠的飞行模式，以充分发挥这些飞行器的全部潜力。
