Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学）

Adaptive Meta-Learning Stochastic Gradient Hamiltonian Monte Carlo Simulation for Bayesian Updating of Structural Dynamic Models

自适应元学习随机梯度Hamilton-Monte Carlo模拟用于结构动态模型的贝叶斯更新

Xianghao Meng, James L. Beck, Yong Huang, Hui Li

机构 * Key Lab of Smart Prevention and Mitigation of Civil Engineering Disasters of the Ministry of Industry and Information Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin, China（工信部智能防灾减灾重点实验室，哈尔滨工业大学，哈尔滨，中国） ； Key Lab of Structures Dynamic Behavior and Control of the Ministry of Education, Harbin Institute of Technology, Harbin, China（教育部结构动力行为与控制重点实验室，哈尔滨工业大学，哈尔滨，中国） ； Division of Engineering and Applied Science, California Institute of Technology, CA, USA（加州理工学院工程与应用科学系，CA，美国） 纠错

AI总结 本文提出一种自适应元学习随机梯度Hamilton-Monte Carlo算法，通过训练适应性神经网络优化采样策略，实现无需进一步训练即可应用于同类结构贝叶斯更新问题，提升效率与通用性。

Journal ref Comput Meth Appl Mech Eng; 437: 117753 (2025)

MPR-GUI: Benchmarking and Enhancing Multilingual Perception and Reasoning in GUI Agents

MPR-GUI：多语言感知与推理GUI代理的基准测试与增强

Ruihan Chen, Qiming Li, Xiaocheng Feng, Weihong Zhong, Xiaoliang Yang, Yuxuan Gu, Zekun Zhou, Yunfei Lu, Haoyu Ren, Kun Chen, Dandan Tu, Bing Qin

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； Huawei Technologies Co., Ltd（华为技术有限公司） 纠错

AI总结 本文提出MPR-GUI-Bench，通过六种语言和八个细粒度任务评估多语言GUI代理的感知与推理能力，并提出GUI-XLI方法以缩小跨语言差距。

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