本研究提出VeRecycle框架，旨在解决自主系统在未建模不确定性变化时的重新认证问题。该框架通过高效重用概率证书，降低计算成本并提供竞争性概率保证，实验结果验证了其在组合神经控制中的有效性和优势。

本文综述神经常微分方程（NODE）在深度学习与控制领域的应用：从控制理论分析NODE并建立其与最优输运的联系；提出基于NODE的神经控制策略；构建动态图表示学习模型GN-CDE；用肿瘤动力学NODE预测患者生存；以辛ODE-Net建模物理系统；用神经粗糙微分方程求解非马尔可夫随机控制；提出混沌优化训练算法与半监督TS-NODE；结合贝叶斯深度学习量化不确定性；并提出神经随机微分方程学习控制动力学模型。