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SemML: Enhancing Automata-Theoretic LTL Synthesis with Machine Learning

💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。

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内容提要

该研究提出了工具SemML，利用机器学习增强基于线性时序逻辑（LTL）的反应系统合成。SemML通过语义标记和机器学习策略，提高了合成效率，实验证明其在解决实例和速度上优于现有方法。

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