Seven myths hamper growth in the new world of AI-driven growth. Overcoming them requires leaders to focus on redesigning how commercial decisions are made.

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I'm sharing the slides and transcript from my talk about the PostgreSQL Europe Diversity Task Force at PostgreSQL Development Conference 2025. It's an extended version of the 5 minute...

本研究提出FACET方法，通过强化学习训练四足机器人控制策略，解决了传统控制方法忽视承受力的问题，使机器人在外力作用下具备更好的控制能力，测试中可减小冲击力达80%。

本研究开发了一种高强度抓取器，具备嵌入式多模态感知功能，能够产生110牛顿的抓取力。该抓取器通过优化感知驱动，提升了物体抓取的精准性和效率，为类人机器人在复杂环境中的应用提供了新方案。

本研究提出了一种名为FORCE的新框架，旨在解决深度学习模型中的潜在结构学习问题。通过引入聚类SHAP值和注意力机制，该框架显著提高了模型性能，特别是在心脏疾病预测中，F1得分从0.72提升至0.80。

本研究提出FLEX框架，旨在解决物体操作中的持续接触挑战，特别是技能泛化问题。通过将机器人与物体解耦，该框架在力空间中学习操作策略，显著提高了训练效率，适用于多种机器人平台和物体类型。

本研究提出了一种名为FACTR的方法，旨在提升远程操作和策略学习中的力反馈利用。通过减少视觉干扰，该模型在未见对象的泛化能力上提高了43%。

本研究提出了一种通过减少特征相关性来提高GNN力场模型稳定性的方法，旨在增强分子动力学模拟的稳定性。研究表明，特征相关性与模型稳定性负相关，并设计了动态损失系数调度器，显著提升了模型在分布外数据中的稳定性，计算开销保持在3%以下。

本研究提出了“神经力场”（NFF）框架，以解决人工智能在有限经验下的物理推理和泛化问题。NFF通过可解释的力场有效捕捉核心物理概念，展现出优越的泛化能力。

Slides and transcript from my 5 minute lightning talk about the PostgreSQL Europe Diversity Task Force at FOSDEM PGDay 2025. This was a tough one to fit into 5 minutes, but I'm pleased with...

本研究提出了一种基于物理信息的深度学习方法，用于无标签sEMG信号的肌肉力量预测。该方法通过将Hill肌肉模型的前向动力学嵌入深度神经网络，显著提高了肌肉力量预测的准确性，并能够识别个性化的肌腱参数，展示了在生物力学分析中的应用潜力。

本研究提出了一种名为PACE的全新等变网络，旨在解决传统深度模型在分子动力学中预测原子势能和力场的不足。实验结果表明，PACE在多种情境下表现出优越的性能和良好的泛化能力。

What’s possible through the power of design? The answer might surprise you.