本文探讨了机器人在自主操作中实现双手协调运动的挑战，提出了一种新颖的模仿学习架构，通过手臂间协调变压器编码器提高双手合作动作的预测效率。实验结果显示，该模型在双手操控任务中具有高成功率，展现了其在政策学习中的潜力。

本文提出了一种可伸缩的QoS预测策略，结合图卷积和变压器编码器技术，利用自注意力机制自动提取时空特征，从而提升预测准确性和响应速度。研究表明，该方法在处理动态节点属性和数据异常时表现优越，有效解决冷启动问题，并在多个基准数据集上验证了其性能。

本研究提出了MEsh TRansfOrmer（METRO）方法，利用变压器编码器建模顶点交互，输出3D关节坐标和网格顶点，适用于手的3D重建。该方法在处理局部遮挡时表现优越，并在Human3.6M和3DPW数据集上取得了先进结果，超越了FreiHAND数据集上的现有技术。

本研究提出了MEsh TRansfOrmer（METRO）方法，利用变压器编码器建模3D人体网格和关节坐标，具有较强的鲁棒性，能够有效处理局部遮挡问题。该方法在Human3.6M和3DPW数据集上表现优异，并在FreiHAND数据集上超越现有技术。同时，研究探讨了多视角和时间信息的结合，提升了3D姿态估计的准确性和效率。

本文提出了一种简单的方法来预训练代理模型，使用高斯过程和变压器编码器的深度特征学习。该方法适用于解决具有异构输入空间的先前任务，并提供了一种混合初始化策略来加速新任务的收敛。实验结果表明，该方法在合成和真实基准问题上更加有效。