本研究探讨了模型驱动的规划与执行系统在自主机器人中的应用，旨在解决任务控制的多样性问题。分析了当前设计选择，并提出未来发展方向，发现通用系统在现代机器人平台中的应用潜力逐渐显现。

本研究提出了一种生成性系统设计方法，解决了模型驱动系统工程中复杂产品建模和模拟代码生成效率低的问题，显著提高了模拟模型的质量和实用性。

本研究探讨了联邦学习中的回归任务属性推断攻击，提出了一种模型驱动的攻击方法。实验结果表明，该方法在异构客户端数据集中显著提高了重构准确性，为评估隐私泄露提供了有效工具。

本文提出了一种结合数据驱动和模型驱动的方法来估计电池健康，验证了该方法在预测电池容量和内阻方面的准确性，揭示了锂非均匀性对容量损失的影响，并探讨了锂离子电池的剩余寿命预测及其在各行业的应用，为电池健康管理提供了新思路。

本研究提出了一种敏捷模型驱动开发方法，利用GPT-4增强代码自动生成。通过案例研究展示无人驾驶车队的多代理仿真系统，使用UML图示和约束语言优化代码生成。结果表明，生成的Java和Python代码符合预期，且在本体论约束下生成的模型更复杂但可管理。此外，研究探讨了GPT-4V在多模态任务中的能力与局限性，强调其在医学图像处理中的潜力和改进需求。

本文介绍了一种通过模型驱动的增强学习方法来优化推荐系统的推荐策略，并在真实世界的电子商务数据集上验证了该方法的有效性。该方法将用户与推荐系统之间的交互建模为马尔可夫决策过程，并通过在线用户-代理交互环境模拟器来预训练和评估模型参数。同时，还提出了一种将列表式推荐纳入推荐系统的实验方法。