化学

人形机器人运动控制技术演进：从强化学习到神经微分方程的前沿解析

1.引言：人形运动控制的挑战与范式迁移人形机器人需在非结构化环境中实现双足行走、跑步、跳跃等复杂动作，其核心问题可归结为高维连续状态-动作空间的实时优化。传统方法（如基于模型的预测控制MPC）依赖精确的动力学建模，但在实际系统中面临以下瓶颈：模型失配：复杂接触动力学（如足-地交互）难以显式建模；计算瓶颈：高维非线性优化难以满足实时性需求；环境扰动敏感：传统控制器对未知干扰的鲁棒性不足。近年来，以强
·2025-07-05 00:15

NVIDIA Isaac GR00T N1.5 人形机器人强化学习入门教程（五）

系列文章目录目录系列文章目录前言一、更深入的理解1.1实体化动作头微调1.1.1实体标签1.1.2工作原理1.1.3支持的实现1.2高级调优参数1.2.1模型组件1.2.1.1视觉编码器（tune_visual）1.2.1.2语言模型（tune_llm）1.2.1.3投影器（tune_projector）1.2.1.4扩散模型（tune_diffusion_model）1.2.2理解数据转换1.2
强化学习与机器人控制仿真·2025-07-05 00:15

强化学习：Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) 学习笔记

一、DDPG是什么？1.1核心概念DDPG=Deep+Deterministic+PolicyGradientDeep：使用深度神经网络和类似DQN的技术（经验回放、目标网络）Deterministic：输出确定的动作（而不是概率分布）PolicyGradient：基于策略梯度的方法，优化策略以最大化累积奖励1.2算法特点特性说明连续动作空间直接输出连续动作值（如方向盘角度、机器人关节扭矩）离线学
烨川南·2025-07-04 22:00

提升自动驾驶导航能力：基于深度学习的场景理解技术

本研究提出一种基于深度学习的新方法，将目标识别、场景分割、运动预测与强化学习相结合以提升导航性能。该方法首先采用U-Net架构分解
星辰和大海都需要门票·2025-07-04 21:21

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究（Python代码实现）

本文目录如下：目录1概述一、微能源网能量管理的基本概念与核心需求二、深度强化学习（DRL）在微能源网中的应用优势三、关键技术挑战四、现有基于DRL的优化策略案例五、相关研究文档的典型结构与撰写规范六、结论与未来方向
·2025-07-04 19:41

物联网 MQTT 协议

InternetofThings，简称IoT）是指通过各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程，采集其声、光、热、电、力学、化学
7 号·2025-07-04 17:32

强化学习贝尔曼方程推导

引言强化学习中贝尔曼方程的重要性就不说了，本文利用高中生都能看懂的数学知识推导贝尔曼方程。
愤怒的可乐·2025-07-04 01:07

强化学习RLHF详解

RLHF（ReinforcementLearningfromHumanFeedback）模型详解一、背景1.传统强化学习的局限性传统的强化学习（ReinforcementLearning,RL）依赖于预定义的奖励函数
贝塔西塔·2025-07-04 01:36

强化学习【chapter0】-学习路线图

前言：主要总结一下西湖大学赵老师的课程【强化学习的数学原理】课程：从零开始到透彻理解（完结）_哔哩哔哩_bilibili1️⃣基础阶段（Ch1-Ch7）：掌握表格型算法，理解TD误差与贝尔曼方程2️⃣进阶阶段
明朝百晓生·2025-07-03 22:48

讯飞星火深度推理模型X1，为教育医疗带来革新

它通过大规模多阶段强化学习训练方法，在复杂推理、数学、代码、语言理解等场景全面
·2025-07-03 21:42

碳酸铈：稀土家族中的“小能手”

在稀土元素的大家族中，铈（Ce）以其广泛的用途和良好的化学稳定性，成为应用最为广泛的成员之一。而其化合物——碳酸铈，更是凭借其独特的物理化学性质，在多个工业领域中扮演着重要角色。
·2025-07-03 16:32

Instrct-GPT 强化学习奖励模型 Reward modeling 的训练过程原理实例化详解

Instrct-GPT强化学习奖励模型Rewardmodeling的训练过程原理实例化详解一、批次处理的本质：共享上下文的比较对捆绑（1）为什么同一prompt的比较对必须捆绑？
John_今天务必休息一天·2025-07-03 06:19

成像光谱遥感技术中的AI革命：ChatGPT在遥感领域中的应用

遥感技术主要通过卫星和飞机从远处观察和测量我们的环境，是理解和监测地球物理、化学和生物系统的基石。ChatGPT是由OpenAI开发的最先进的语言模型，在理解和生成人类语言方面
科研的力量·2025-07-02 22:23

电子词典开源项目源代码完全解析

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：电子词典作为数字化学习工具，已由传统硬件发展为可定制的开源软件应用。本源代码提供深入理解其工作机制的机会，包括用户界面设计、词典数据库、查询引擎、翻译算法等。
·2025-07-02 22:18

（ML，监督学习，半监督学习，零监督学习，强化学习，深度学习，机器学习步骤等）

1、什么是机器学习？机器学习（MachineLearning,ML）是人工智能的一个分支，是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析等数学理论。其核心目标是让计算机通过分析数据，自动学习规律并构建模型，从而对未知数据进行预测或决策，而无需依赖显式的程序指令。基本思想：通过数据驱动的方式，使系统能够从经验（数据）中改进性能，形成对数据模式的抽象化表达。基本概念：模型：模型是对现实世界现
weisian151·2025-07-02 16:38

解密优质蚀刻加工厂家：先进工艺与卓越品质的完美融合

从传统的化学蚀刻到前沿的激光切割，再到电铸、冲压等工艺，多线并行才能满足不同客户的多样需求。
南通卓立达蚀刻·2025-07-02 13:17

Keras环境复现代码（三）

DQN雅达利Breakout强化学习实验要求明确实验目的：学习和实现深度Q学习（DQN），这是一种结合了Q学习和深度神经网络的强化学习算法，用于解决复杂的决策问题。
yanyiche_·2025-07-02 10:52

Keras环境复现代码（二）

清楚实验原理：PPO算法是一种基于策略梯度的强化学习算法，它旨在解决传统策略梯度方法（如REINFORCE算法）在训练过程中可能出现的策略更新不稳定问题。
yanyiche_·2025-07-02 10:52

ASP学生信息管理系统完整实施指南

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：ASP学生信息管理系统，基于ActiveServerPages技术，为学校优化学生信息管理，提高工作效率。系统功能涵盖班级管理、成绩跟踪、权限设置等。
带虾条酱·2025-07-02 01:48

昌乐一中2021年高考成绩查询,2021年潍坊高考各高中成绩及本科升学率数据排名及分析...

潍坊高考各高中成绩及本科升学率数据2020山东高考省前50名最多的是烟台一中，共有7位进入其次是淄博实验中学4位，潍坊一中3位，潍坊一中的孟令昊同学取得了711分的高分，(语文125分、数学150分、英语145分、物理98分、化学
带虾条酱·2025-07-02 01:48

卓力达蚀刻工艺：精密制造的跨行业赋能者

引言蚀刻技术作为现代精密制造的核心工艺之一，通过化学或物理方法对金属材料进行选择性去除，实现微米级复杂结构的加工。南通卓力达凭借20余年技术积淀与全产业链布局，成为全球高端制造领域的重要支撑力量。
NantongZhuoLIDa-Chen·2025-07-01 14:30

行为正则化与顺序策略优化结合的离线多智能体学习算法

离线多智能体强化学习（MARL）是一个新兴领域，目标是在从预先收集的数据集中学习最佳的多智能体策略。
·2025-07-01 08:22

利用视觉-语言模型搭建机器人灵巧操作的支架

虽然强化学习(RL)可以通过在模拟中积累经验来缓解数据瓶颈，但它通常依赖于精心设计的、针对特定任务的奖励函数，这阻碍了其可扩展性和泛化能力。
三谷秋水·2025-07-01 07:21

通过交互式网页探索传输现象-AI云计算数值分析和代码验证

传输过程是指物理量（如质量、动量和能量）在物理、化学、生物或工程系统中的移动和传递。
亚图跨际·2025-07-01 05:31

元学习的认知思维棱镜

元学习（Meta-Learning）——“学会学习”的底层操作系统本质：元学习，简而言之，就是我们的大脑如何学习、如何反思学习过程、并如何优化学习策略的能力。
由数入道·2025-06-30 19:26

学而思编程周赛语言普及奠基组 | 2025年春第15周T1 新二进制

2.系统化学习路径：按照算法类别和难度分级，从基础到进阶，循序渐进，帮助您全面提升编程能力与算法思维。适合人群：准备参加蓝桥杯、GESP、CSP-J、CS
热爱编程的通信人·2025-06-30 17:10

学而思编程周赛语言普及奠基组 | 2025年春第15周T2 散步

2.系统化学习路径：按照算法类别和难度分级，从基础到进阶，循序渐进，帮助您全面提升编程能力与算法思维。适合人群：准备参加蓝桥杯、GESP、CSP-J、CS
热爱编程的通信人·2025-06-30 17:10

Python商务数据分析——Matplotlib 数据可视化学习笔记

一、Matplotlib基础认知1.1库功能与定位核心作用：将数据可视化展示，提升数据直观性与说服力应用场景：绘制折线图、饼图、柱状图等2D/3D图表双接口模式：MATLAB风格：通过pyplot函数快速绘图（自动管理图形对象）面向对象：显式创建Figure和Axes对象（适合复杂绘图）1.2核心对象架构容器类：图(Figure)、坐标系(Axes)、坐标轴(Axis)、刻度(Tick)基础类：线
爱吃代码的小皇冠·2025-06-30 17:08

互换性与标准化

分类分类几何参数互换零部件的尺寸、形状、位置、表面质量等几何参数具有互换性功能互换零部件的物理性能、化学性能和力学性能具有互换性按互换性程度分：完全互换性（绝对互换性）零件在装配或更换时，不
念致达·2025-06-30 13:42

机器学习算法——神经网络1（神经元模型）

在生物神经网络中，每个神经元与其他申请元相连，当它“兴奋”时，就会向相连的神经元发送化学物质，从而改变这些神经元内的电位；如果某神经元的电位超过一个“阈值”，那么它就会被激活，即“兴奋”起来，向其他神经
·2025-06-30 07:08

常见的强化学习算法分类及其特点

强化学习（ReinforcementLearning,RL）是一种机器学习方法，通过智能体（Agent）与环境（Environment）的交互来学习如何采取行动以最大化累积奖励。
ywfwyht·2025-06-30 01:29

2025年化学工程与复合材料国际会议（ICCECM 2025）

2025InternationalConferenceonChemicalEngineeringandCompositeMaterials一、大会信息会议简称：ICCECM2025大会地点：中国·苏州收录检索：提交EiCompendex,CPCI,CNKI,GoogleScholar等二、会议简介为促进我国复合材料和化学工程规范
学术-罗老师·2025-06-30 00:27

如何看待机器学习方法在超分子化学领域的日渐流行？

大家好，今天咱们来聊聊一个既时髦又接地气的话题：如何看待机器学习方法在超分子化学领域的日渐流行？想象一下，你是一位超分子化学家，正忙于设计一种新型的分子结构，这个结构需要具备特定的功能。
cda2024·2025-06-30 00:55

助力您发SCI 机器学习（ML）在材料领域应用专题

第一天机器学习在材料与化学常见的方法理论内容1.机器学习概述2.材料与化学中的常见机器学习方法3.应用前沿实操内容Python基础1.开发环境搭建2.变量和数据类型3.列表4.if语句5.字典6.For
YEcenfei·2025-06-30 00:55

React Native 鸿蒙化学习指南

ReactNative鸿蒙化学习指南随着鸿蒙系统的不断发展，越来越多的开发者开始关注如何将ReactNative应用适配到鸿蒙平台上。
·2025-06-29 21:15

GESP认证C++编程真题解析 | GESP202409 三级 单选题和判断题

2.系统化学习路径：按照算法类别和难度分级，从基础到进阶，循序渐进，帮助您全面提升编程能力与算法思维。适合人群：准备参加蓝桥杯、GESP、CSP-J、CS
热爱编程的通信人·2025-06-29 18:13

星际争霸多智能体挑战赛（SMAC）

TheStarCraftMulti-AgentChallenge星际争霸多智能体挑战赛Abstract摘要1Introduction1引言2RelatedWork2相关工作3Multi-AgentReinforcementLearning3多智能体强化学习
资源存储库·2025-06-29 16:55

AlphaStar 星际首秀，人工智能走向星辰大海

文/王晶，资深工程师，GoogleBrain团队作者王晶，现为GoogleBrain团队的资深工程师，主要致力深度强化学习的研发，和DeepMind团队在强化学习的应用上有许多合作。
谷歌开发者·2025-06-29 16:23

RDKit：药物化学和分子数据处理的强大工具库

引言在药物研发、化学信息学和分子设计领域，高效处理和分析分子数据是至关重要的。
碳酸的唐·2025-06-29 15:45

Deepoc大模型在半导体设计优化与自动化

通过强化学习框架（如PPO算法）动态调整掺杂浓度、栅极长度等关键参数，在3nm节点下实现驱动电流提升18%的同时降
Deepoch·2025-06-29 13:32

基于机器学习的人形机器人电池健康状态预测方法

首先界定人形机器人场景下电池健康状态的核心指标（SOH/RUL/RC），梳理从电化学模型到数据驱动方法的技术演进；其
AI天才研究院·2025-06-29 11:18

【行云流水a】淘天联合爱橙开源强化学习训练框架ROLL OpenRL/openrl PPO-for-Beginners: 从零开始实现强化学习算法PPO 强化学习框架verl 港大等开源GoT-R1

两者是强化学习的核心算法，但在设计理念、适用场景和实现机制上有显著差异：graphTDA[对比维度]-->B[算法类型]A-->C[策略表示]A-->D[动作空间]A-->E[学习机制]A-->F[探索方式
行云流水AI笔记·2025-06-29 07:55

PettingZoo:多智能体强化学习的标准API

PettingZoo:AStandardAPIforMulti-AgentReinforcementLearningPettingZoo:多智能体强化学习的标准API目录Abstract摘要1Introduction1
资源存储库·2025-06-29 02:46

神经网络架构搜索

1.神经网络架构搜索方法分类当前，神经网络架构搜索的方法主要可以归纳为以下三类：a.基于强化学习的NAS方法
IJCAST主编·2025-06-28 23:49

强化学习 16G实践以下是基于CQL（Conservative Q-Learning）与QLoRA（Quantized Low-Rank Adaptation）结合的方案相关开源项目及资源，【ai技】

根据你提供的CUDA版本（11.5）和NVIDIA驱动错误信息，以下是PyTorch、TensorFlow的兼容版本建议及环境修复方案：1.版本兼容性表框架兼容CUDA版本推荐安装命令（CUDA11.5）PyTorch11.3/11.6pipinstalltorchtorchvisiontorchaudio--extra-index-urlhttps://download.pytorch.org/
行云流水AI笔记·2025-06-28 19:19

大模型RLHF强化学习笔记（一）：强化学习基础梳理Part1

一、强化学习基础1.1Intro定义：强化学习是一种机器学习方法，需要智能体通过与环境交互学习最优策略基本要素：状态（State）：智能体在决策过程中需要考虑的所有相关信息（环境描述）动作（Action
Gravity!·2025-06-28 18:10

LLMs基础学习（八）强化学习专题（7）

LLMs基础学习（八）强化学习专题（7）文章目录LLMs基础学习（八）强化学习专题（7）Actor-Critic算法基础原理算法流程细节算法优缺点分析算法核心总结视频链接：https://www.bilibili.com
汤姆和佩琦·2025-06-28 08:03

强化学习-双臂老虎机

本篇文章模拟AI玩两个老虎机，AI需要判断出哪个老虎机收益更大，然后根据反馈调整对于不同老虎机的价值判断，如果把这个看作一个简单的强化学习的话，那么AI就是agent，两个老虎机就是environment
transuperb·2025-06-28 05:45

ROS2 强化学习：案例与代码实战

一、引言在机器人技术不断发展的今天，强化学习（RL）作为一种强大的机器学习范式，为机器人的智能决策和自主控制提供了新的途径。
芯动大师·2025-06-27 21:56

解析AI算力网络与通信领域强化学习的算法

解析AI算力网络与通信领域强化学习的算法：从"快递员找路"到"智能网络大脑"关键词：AI算力网络、通信领域、强化学习、马尔可夫决策、资源调度摘要：本文将用"快递物流系统"的类比，带您理解AI算力网络与通信领域如何通过强化学习实现智能决策
AI算力网络与通信·2025-06-27 21:21
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