领克900大五座版是一款大型混动SUV，专为家庭用户设计，车长5240毫米，提供更大的后排空间和后备箱容量。搭载高通骁龙8295芯片，支持多屏交互和AI智能助手。动力方面，配备1.5T和2.0T发动机，最高功率540千瓦，续航1355公里。具备智能底盘系统和多项安全技术，适合家庭出行和户外活动。
坦克品牌推出全新坦克700，兼顾越野与城市通勤需求。设计灵感源自中国传统瑞兽，动力系统分为Hi4-T和Hi4-Z，满足不同场景需求。内饰豪华，配备多项智能科技，提升驾驶体验，旨在拓展市场空间，适应消费者多样化需求。
阿维塔品牌以未来感和科技感为设计核心，推出新款阿维塔12和06T，升级了辅助驾驶、安全配置和动力系统，提供增程和纯电两种动力方案，续航可达740公里。与华为合作，形成高度整合的供应链，展现中国高端智能电动车的新解法。
全新坦克700预售，提供Hi4-T和Hi4-Z两种动力系统，兼顾越野与城市通勤需求。设计灵感来自麒麟，配备先进智能驾驶系统，提升安全性与舒适度，旨在吸引更广泛的用户群体。
瑞士洛桑联邦理工学院提出的DYNAMI-CAL GraphNet结合物理规律与图神经网络，显著提高了多体动力系统的建模精度和稳定性，适用于机器人和航空航天等领域。
本田将推出25年来首款新Prelude，搭载200马力混合动力系统，旨在唤起怀旧情感。该车具备先进技术和运动驾驶体验，预计秋季在美国上市，价格约为618万日元。
家卫老师的《如何科学唤醒孩子的自驱力》提出四大系统：压力、动力、惯性和唤醒。健康的压力系统重建孩子的掌控感，动力系统通过快乐学习激发内在动力，惯性系统培养良好习惯，唤醒系统在自驱力受损时提供支持。教育应避免毒性压力，采用激励和信任，关注兴趣与效率，帮助孩子建立自信和习惯。
吉利新款博越L售价低于10万元，外观大气，内饰智能，配备15.4英寸液晶屏和256色氛围灯。搭载AI数字底盘，支持OTA远程修复，动力系统提供1.5T和2.0T选择，适合需要燃油动力的消费者。
吉利银河星耀8以独特设计和强大动力系统吸引关注，车身尺寸为5018mm，提供EM-P与EM-i两种动力选择。内饰豪华，配备智能座舱和辅助驾驶系统，起售价11.58万元，旨在挑战比亚迪的市场地位。
本文提出了一种新框架，将变压器模型中的残差流视为逐层演变的动力系统，研究大型人工智能模型的内部机制，揭示了不同层次间残差流单元的强连续性，为理解现代神经网络提供了基础。
奥迪将推出新的全球命名系统，以更清晰地表示车辆类型、尺寸和动力系统。新系统以字母A（低底盘）或Q（高底盘）开头，后接1至8的数字，表示车辆分类，并包含车身样式如Avant、Sedan或Sportback，最后添加动力系统代码。新命名系统将于3月4日发布，首款车型为A6。
比亚迪方程豹品牌的豹 8 SUV正式上市，售价37.98万至40.78万元，提供六座和七座版本。该车搭载DMO超级混动平台和华为ADS 3.0智驾系统，具备强大的越野能力和智能泊车功能，动力系统综合功率接近740马力，百公里加速仅需4.8秒，车内空间宽敞，配置豪华，展现未来感与力量感。
本研究解决了现有数据驱动方法在近似Koopman算子时对固定基函数集合的依赖问题。该论文提出了一种新颖的基于梯度下降的优化框架，能够从数据中学习合适且可解释的基函数，并与EDMD、SINDy和PDE-FIND结合使用。研究结果表明，该方法在多个基准问题中表现出色，具有重要的应用潜力。
本文研究了动力系统建模中的挑战，提出了几乎线性递归神经网络（AL-RNN），该方法能够从时间序列数据中自动生成最简约的分段线性表示。研究表明，AL-RNN能有效且数据驱动地发现已知的拓扑最小分段线性表征，显著增强了动力系统的可解释性，从而促进数学与计算分析的进展。
Rivian开始发货第二代R1T和R1S电动汽车，新增三电机配置，功率达到850马力，配备Max电池包，续航可达405英里。Rivian希望通过更多配置吸引客户，并为2026年推出更低成本的R2 SUV做准备。
本研究探讨了光滑有限维动力系统的计算复杂性理论，发现混沌动力系统和可积动力系统无法稳健地模拟通用图灵机，其他类型的动力系统可以。研究还揭示了一维结构稳定动力系统中图灵机的可判定停机问题和显式时间复杂度界限，强调了低复杂度编码器与解码器的必要性。
Symplectic ODE-Net是一个深度学习框架，利用Hamilton动力学建模物理系统，提出了多种算法以处理复杂的哈密顿系统，包括对称循环神经网络和辛泰勒神经网络。该方法旨在提高预测精度和计算效率，同时保持辛结构，尤其在数据有限和噪声较大的情况下表现优异，适用于长期预测和系统建模。
最近，机器学习技术在解决微分方程方面引起了极大关注。本文提出了一种基于物理知识的科学机器学习方法，用于解决常微分方程。通过明确强制执行微分方程的右侧，提出了基于物理知识的模型。通过评估模型在不同ODE系统上的预测能力，证明了该方法的有效性。
该论文探讨了状态空间模型 (SSMs) 的上下文学习能力，并首次提出了可能的潜在机制的理论解释。我们引入了一种新的权重构造，使得 SSMs 能够在观察先前状态后预测任何动态系统的下一个状态，无需参数微调。具体而言，我们找到了连续 SSMs 的显式权重构造，并对导数近似提供了一个渐近误差界限。该连续 SSM 的离散化结果得到了一个预测下一个状态的离散...
通过将 Kolmogorov-Arnold 网络作为神经常微分方程框架的主体，本文展示了 KAN-ODE 在时间依赖和网格敏感的科学机器学习应用中的灵活动力系统建模能力，并证明了相比于多层感知机，KAN-ODE 具有更快的神经扩展速度、更强的解释性以及更少的参数个数。作者通过三个测试案例展示了 KAN-ODE 的优势，并通过激活函数可视化和训练结果符号回归显示了 KAN-ODE...
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