本文提出了一个新颖的框架，该框架使现实世界中的人形机器人在执行类似人类运动的同时保持稳定性。当前方法训练一项政策，该政策允许人形机器人通过强化学习的大规模重新定位人体跟随人体。但是，由于人类机器人运动之间的异质性，直接使用重新定位的人类运动降低了训练效率和稳定性 ...
加强学习的最新进展（RL）证明了基于生成扩散的政策的强大探索能力和多模式。尽管在离线RL和非政策RL设置中已经取得了很大的进步，但将扩散策略集成到PPO等政策框架中仍然没有遭到反感。考虑到大规模平行的GPU加速模拟器（例如Isaaclab）广泛使用，该差距尤其显着，这些模拟器（例如Isaaclab）对policy rl算法进行了优化，并可以快速培训复杂的机器人任务 ...
海报通过增强视觉传达和品牌知名度，在营销和广告中发挥着至关重要的作用，为工业设计做出了重大贡献。随着可控 T2I 扩散模型的最新进展，越来越多的研究集中在合成图像中渲染文本。尽管文本渲染精度有所提高，但自动海报生成领域仍未得到充分探索 ...
现代工业广告系统通常采用多阶段级联体系结构（MCA）来平衡计算效率与排名准确性。但是，这种方法提出了两个基本挑战：（1）阶段之间的优化目标和能力差异以及（2）未能说明广告外部性 - 排名中候选广告之间的复杂相互作用。这些限制最终损害了系统的有效性并降低了平台的盈利能力 ...
Transformer 体系结构在各个领域（例如自然语言处理和计算机视觉）中取得了巨大的成功。在图形学习方面，不仅需要 Transformer 捕获节点对之间的相互作用，还需要保留图形结构，该结构意味着它们之间的基本关系和邻近性，从而表明表达能力捕获不同的图形结构。因此，已经提出了各种具有结构的图形 Transformer ，并广泛用于各种任务，例如生物信息学和化学信息学中的图形级任务 ...
机器人基金会模型，尤其是视觉语言动作（VLA）模型，由于其增强机器人策略学习的能力，极大地改善了机器人的概括和鲁棒性而引起了极大的关注。 OpenAI最近的模型O1通过利用广泛的推理链展示了令人印象深刻的解决复杂问题的能力。这提示了一个重要的问题：机器人模型能否通过审查先前的观察结果，然后提供特定于任务的推理来指导行动预测，可以在多任务，复杂的环境中实现更好的性能？在本文中，我们介绍了\ text ...
混合固态驱动器（SSD）在单个驱动器中整合了几种类型的闪存单元（例如，单层单元格（SLC）和多层单元格（MLC）），并使它们彼此之间的转换，旨在提供高性能和高存储能力 ...
在时间序列预测 (TSF) 领域，Transformer 始终表现出强大的性能，因为它能够关注全局上下文并有效捕获时间范围内的长期依赖性，以及辨别多个变量之间的相关性。然而，由于 Transformer 模型的效率低下以及围绕其捕获依赖关系的能力的问题，改进 Transformer 架构的持续努力仍在继续。最近，状态空间模型（SSM），例如 ...
