本研究提出顾问-演员-评论家(AAC)方法，旨在解决强化学习在高精度控制任务中的性能不足。AAC结合反馈控制理论与强化学习，通过顾问指导演员优化控制行为，显著提升目标实现精度，超越传统强化学习算法。

本研究探讨了神经网络在机器学习中的启示，提出一个简单的神经XOR结构可能为生物神经电路的可塑性提供基础，稳态是其指导原则。研究发现该XOR结构组件在不同复杂度有机体的连接组中广泛存在，揭示了生物神经可塑性可能源于基本的控制系统，适应了生物体的进化复杂性。

本研究通过引入运动学生长和稳态表面的概念，利用新的本构人工神经网络模型，探讨生物软组织在机械刺激后恢复稳态的问题。结果表明，该网络在学习实验数据和应用中具有潜力，提升了对非弹性材料行为的理解。

本研究解决了模拟地幔对流中达到计算昂贵的稳态所需的时间过长的问题。通过利用机器学习，我们训练神经网络预测稳态温度分布，从而优化数值时间步进方法，显著减少达到稳态所需的时间步数，潜在地推动地幔对流研究的加速发展。

使用无监督学习算法解决非平稳效应对信号源分离过程的影响，提出了一种名为 HarmonICA 的设计，能够在实验和真实记录中，盲目补偿与每种记录特定的非平稳效应，从而显著提高源分离过程的质量。

NAD+对肌肉稳态的维持至关重要，缺乏NAD+是肌肉衰老的病理基础。恢复NAD+稳态有助于恢复与组织衰老相关的多种机制。本文讨论了NAD+修复缓解骨骼肌衰老的治疗潜力，并讨论了不同NAD+增强策略对骨骼肌稳态的影响。

该文介绍了一个多功能的统计学习框架，通过稳定性原则选择回溯窗口，控制累积偏差，适应未知的非平稳性。该方法通过函数相似性度量和数据分割技术，对未知非平稳性的适应性表现出最优的遗憾界。

本文介绍了一种名为EPR-Net的新型深度学习方法，用于构建高维非平衡稳态系统的势能景观。该方法利用了负势梯度是带权Hilbert空间中稳态分布关于驱动力的正交投影的事实，并提出了与NESS理论中熵产率公式相一致的损失函数。通过数值研究，证明了该方法在处理降维和状态相关扩散系数以及高维生物物理模型中的鲁棒性和有效性。