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智能体、工具调用、规划、工作流、多智能体和自主任务执行。

共收录 966 信号源:cs.AI, cs.CL, cs.LG, cs.SE

1. 规划决策 966 篇

2601.22096 2026-06-08 eess.SY cs.SY 版本更新 50%

Reformulating Energy Storage Capacity Accreditation Problem with Marginal Reliability Impact

以边际可靠性影响重新表述能源存储容量认证问题

Qian Zhang, Feng Zhao, Tongxin Zheng, Le Xie

专题命中 规划决策 :planning(abstract)

AI总结 本文通过边际可靠性影响(MRI)重新构建能源存储容量认证模型,提出直接计算MRI的方法,并探讨合格容量、存储调度规则等因素对认证的影响,为系统运营商和政策制定者提供实践指导。

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2511.10763 2026-06-08 cs.NI 版本更新 50%

Millimeter-Wave UAV Channel Model with Height-Dependent Path Loss and Shadowing in Urban Scenarios

毫米波无人机频道模型:具有高度依赖路径损耗和阴影的城市场景

Abdul Saboor, Evgenii Vinogradov

专题命中 规划决策 :planning(abstract)

AI总结 本文提出了一种依赖高度的毫米波频道模型,研究了城市几何对LOS概率和大尺度衰减的影响,通过MATLAB仿真验证了高度依赖的路径损耗指数和阴影衰减趋势。

Comments Accepted in the International Journal of Microwave and Wireless Technologies

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2510.10436 2026-06-08 cs.CR 版本更新 50%

Post-Quantum Cryptography and Quantum-Safe Security: A Comprehensive Survey

后量子密码学与量子安全:综述

Gaurab Chhetri, Shriyank Somvanshi, Pavan Hebli, Shamyo Brotee, Subasish Das

专题命中 规划决策 :planning(abstract)

AI总结 本文综述后量子密码学的发展,涵盖各类密码家族的分类、性能比较、硬件加速及部署应用,强调量子安全系统的实际应用与挑战。

Comments Preprint under active peer review for ACM Computing Surveys

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2509.04265 2026-06-08 math.DS 版本更新 50%

Reinforcement-Learning-Guided Data-Driven Estimation of Spectral Properties of Stochastic Koopman Semigroups

基于强化学习的数据驱动随机Koopman半群谱性质估计

Yuanchao Xu, Jing Liu, Weiping Ding, Zhongwei Shen, Isao Ishikawa

专题命中 规划决策 :agent(abstract)

AI总结 本文提出Reinforced SDMD方法,结合强化学习与随机动态模式分解,用于更准确估计随机Koopman半群的谱性质,通过探索奖励机制优化采样区域以提高估计精度。

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2507.10924 2026-06-08 cs.GR 版本更新 50%

OffsetCrust: Variable-Radius Offset Approximation with Power Diagrams

OffsetCrust:基于功率图的可变半径偏移近似

Zihan Zhao, Pengfei Wang, Minfeng Xu, Shuangmin Chen, Shiqing Xin, Changhe Tu, Wenping Wang

专题命中 规划决策 :planning(abstract)

AI总结 本文提出OffsetCrust框架,通过构造功率图高效解决可变半径偏移问题,缓解传统crust方法的对齐问题,并在MAT重建中展示实用性。

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2505.17739 2026-06-08 cs.MA cs.CY cs.HC cs.RO 版本更新 50%

Feasible Action Space Reduction for Quantifying Causal Responsibility in Continuous Spatial Interactions

可行动作空间缩减用于量化连续空间交互中的因果责任

Ashwin George, Luciano Cavalcante Siebert, David A. Abbink, Arkady Zgonnikov

机构 * Deflt University of Technology(德福特技术大学)

专题命中 规划决策 :agent(abstract)

AI总结 针对连续动作空间,提出FeAR度量的连续空间公式,用于量化空间交互中智能体的因果责任,并展示其在分析回溯责任和估计前瞻责任中的应用。

Comments In review

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