本文介绍了结构化状态空间模型（SSMs）在机器学习和系统识别社区中的应用，解决极长序列分类和回归问题，学习深威纳模型的有效方法。文章总结了最新贡献并指出未来研究方向。

该文介绍了一种基于强化学习的端到端方法，用于实现(e)NMPC应用中的动态代理模型最优性能。该方法在两个应用中验证，表现相当于无模型神经网络控制器，始终优于基于系统识别的模型。