登上Nature封面！强化学习+卡尔曼滤波上大分
文章概要：
1 文章提到强化学习与卡尔曼滤波的结合在多个领域中有应用验证，多篇成果被顶会顶刊录用，其中"Champion-level drone racing using deep reinforcement learning"登上Nature封面，详细描述了Swift系统。
2. 文章整理了一些强化学习+卡尔曼滤波论文和代码合集，包括论文精选中的论文，如【Nature】Champion drone racing using deep reinforcement learning等。
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2. 文章整理了一些强化学习+卡尔曼滤波论文和代码合集，包括论文精选中的论文，如【Nature】Champion drone racing using deep reinforcement learning等。
自然主义的强化学习
文章概要：
1. 传统研究方法侧重于在受控的实验室环境中进行简化任务测试，Toby等人的综述论文回顾了最近的研究开始尝试采用更加自然主义的方法来探究人们在更接近真实世界的复杂情境下是如何做决策的。
2. 自然主义先验提供了一种结构，使我们能够解释和理解环境。然而，有效的决策也需要对当前决策问题进行表征。
3. 人类决策者如何在具有复杂转换结构的广阔状态空间中确定最佳行动方案仍然是一个未解的问题，但最近的一些研究已经开始取得一些进展。
4. 任何一个强化学习（RL）代理的目标都是最大化奖励。然而，即使在看似简单的奖励方面，在自然环境准确估计也会变得具有挑战性。
5. 许多心理健康问题可能涉及到推断学习和决策过程可能出错的方式。如果我们希望对经历这些状况的人的生活产生影响，那么我们研究必须实验室，进一步强调自然主义的计算精神病学研究的更多途径。
6. 自然主义强化学习有潜力改变我们对学习和决策的思考方式，帮助理解我们在更接近现实世界的情况下如何做出有效决策。
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2. 自然主义先验提供了一种结构，使我们能够解释和理解环境。然而，有效的决策也需要对当前决策问题进行表征。
3. 人类决策者如何在具有复杂转换结构的广阔状态空间中确定最佳行动方案仍然是一个未解的问题，但最近的一些研究已经开始取得一些进展。
4. 任何一个强化学习（RL）代理的目标都是最大化奖励。然而，即使在看似简单的奖励方面，在自然环境准确估计也会变得具有挑战性。
5. 许多心理健康问题可能涉及到推断学习和决策过程可能出错的方式。如果我们希望对经历这些状况的人的生活产生影响，那么我们研究必须实验室，进一步强调自然主义的计算精神病学研究的更多途径。
6. 自然主义强化学习有潜力改变我们对学习和决策的思考方式，帮助理解我们在更接近现实世界的情况下如何做出有效决策。
天津中医药大学的李正等人提出了一种结合深度强化学习的计算流体动力学方法来模拟和优化金银花提取物的喷雾干燥过程
文章概要：
1. 天津中医药大学的李正提出了一种结合深度强化学习的计算流体动力学CFD）来模拟优化金银花（L）提取物的干燥过程
2. 研究背景：设置工艺参数通常需要进行大量消耗巨大的时间和经济成本，还受到生产人员的和主观性的限制，同时很难探究工艺参数产品的影响规律
3. 研究结果：选择粉末得率评价喷雾干燥工艺的目标函数，将实际过程数据与仿真数据混合入深度强化学习模型进行训练
4. 结论与意义：通过实验和计算相结合的方式了LJF提取物在中试喷雾干燥机中的喷雾干燥，并基于CFD数值模拟和深度强化学习对喷雾干燥过程进行优化，可应用于喷雾干燥生产过程自适应控制
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2. 研究背景：设置工艺参数通常需要进行大量消耗巨大的时间和经济成本，还受到生产人员的和主观性的限制，同时很难探究工艺参数产品的影响规律
3. 研究结果：选择粉末得率评价喷雾干燥工艺的目标函数，将实际过程数据与仿真数据混合入深度强化学习模型进行训练
4. 结论与意义：通过实验和计算相结合的方式了LJF提取物在中试喷雾干燥机中的喷雾干燥，并基于CFD数值模拟和深度强化学习对喷雾干燥过程进行优化，可应用于喷雾干燥生产过程自适应控制
清华提出BEV感知和强化学习融合方法：实现感知和决策的无缝衔接
文章概要：
1. 端到端自动驾驶能够将感知、预测和规划统一为单一集成模型，为传统模块化方法提供了替代方案。
2. 作者提出了一种基于DRL的端到端自动驾驶框架，该框架集成了BEV。
3. 作者的工作重点是设计端到端自动驾驶算法，高效到达目标位置，同时避免与其他交通参与者碰撞。
4. 作者提出了一种用于自动驾驶的新型端到端控制框架，该框架基于DRL的方法来集成感知和控制。
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2. 作者提出了一种基于DRL的端到端自动驾驶框架，该框架集成了BEV。
3. 作者的工作重点是设计端到端自动驾驶算法，高效到达目标位置，同时避免与其他交通参与者碰撞。
4. 作者提出了一种用于自动驾驶的新型端到端控制框架，该框架基于DRL的方法来集成感知和控制。
智能调度新探索，多智能体强化学习在无关平行机调度中的应用
文章概要：
1. 研究团队引入了多智能体强化学习MARL）方法来解决无关平行机调度问题（UPMS），并设计了相应的强化学习环境，包括动作空间、观察空间和奖励函数的定义。
2. 研究团队比较了多智能体方法与单智能体方法在不同场景下的表现，验证了MARL在复杂调度问题中的潜力和优势。
3. 通过实证分析，展示了PPO算法在单智能体场景中的有效性，以及多智能体PPO算法在智能体设置中的可扩展性br>4. 研究团队由来自多个研究机构的专家组成，他们在物理学、计算机科学和人工智能领域都有深厚的背景和丰富的研究经验。
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2. 研究团队比较了多智能体方法与单智能体方法在不同场景下的表现，验证了MARL在复杂调度问题中的潜力和优势。
3. 通过实证分析，展示了PPO算法在单智能体场景中的有效性，以及多智能体PPO算法在智能体设置中的可扩展性br>4. 研究团队由来自多个研究机构的专家组成，他们在物理学、计算机科学和人工智能领域都有深厚的背景和丰富的研究经验。