最近，一种名为集群信息传输（CIT）的新方法被设计出来，以增强图神经网络（GNNs）对不同和变化的图结构的适应性。图神经网络（GNNs）已被广泛应用于各种复杂系统的分析和预测，包括社交网络、物联网和生物信息学等...

《流体盒子》介绍了一种新颖的实验系统，用于在动态的现实世界环境中测试强化学习算法，解决了模拟强化学习应用中复杂流体动力学的挑战。它展示了无模型强化学习算法从简单奖励中生成复杂行为的能力，并通过离线强化...

本文探讨了正在崭露头角的因果AI领域，该领域主要关注理解因果关系以提升机器学习系统的性能。文章讨论了因果AI在各个行业中的潜在应用和优势，强调了其在优化决策、预测结果和改进流程方面的能力。因果AI的核心是理...