The Navigation API is a new interface for managing client-side navigation in single-page applications, now available in major browsers as of January 2026. It addresses limitations of the prior...

React Navigation has released version 8.0 in alpha, updating its routing library for React Native and web applications. Notable changes include native bottom tabs as the default, enhanced...

本文介绍了在HarmonyOS中使用Navigation和NavDestination实现页面导航与路由切换的方法。通过创建ArkTS应用，利用NavPathStack管理路由，设置按钮实现页面跳转，并通过route_map.json配置动态路由。示例展示了如何构建首页及两个子页面，并传递参数。

本研究提出了一种结合大语言模型与图像生成模型的语义进化框架，旨在解决模型对特定语义概念的敏感性问题，识别影响模型表现的敏感语义，并验证了该方法的有效性。

NavBench是一个专为机器人自主导航设计的基准测试平台，旨在克服现有平台的局限性。它通过标准化任务定义，实现跨平台评估，提升模拟到现实环境的转移性能，并支持自定义机器人和任务的加载，以促进适应性导航策略的发展。

本研究提出了GUIDE框架，通过任务特定不确定性地图（TSUMs）管理机器人在复杂环境中的导航不确定性。该方法有效整合任务要求，使机器人能够根据环境上下文调整导航策略，从而显著提升任务完成率和性能。

本研究提出SayCoNav方法，解决自主机器人在复杂导航任务中的协作策略适应性不足问题。实验结果显示，该方法的搜索效率提高了最多44.28%。

本研究探讨了在资源有限的情况下，纳米无人机如何实现安全自主导航。通过基于人工智能的视觉反应规划方法，研究展示了无人机在部分已知环境中有效规避障碍的能力，实验结果表明该方法提高了导航精度，适用于实时导航任务。

本研究提出了一种新方法，通过低成本传感器提升四足机器人导航的可靠性，结合接触辅助运动学、视觉惯性里程计和深度稳定视觉，显著提高了环境地图生成、自主定位和导航的准确性与稳定性。

本研究提出了一种多层融合与推理架构（MFRA），旨在解决视觉与语言导航中的复杂多模态交互问题。MFRA通过层次化机制显著提高了代理在导航场景中的决策准确性，优于现有方法。

本研究提出了一种神经符号方法，旨在解决机器人在复杂环境中与人类互动时的不确定性问题，从而提升社交导航能力，具有重要的应用潜力。

本研究探讨了物体目标导航（OGN），特别是在未知或动态环境下的无地图OGN。通过利用大型语言模型（LLM）的推理能力，提出了一种新方法来动态管理前沿探索的访问顺序，并在Habitat-Sim中验证了其有效性，显示出广泛的应用潜力。

本研究探讨知识工作者在多个平台上整合非结构化信息的挑战，开发了AI系统Yodeai，发现生成性人工智能在知识工作中的三大需求及其局限性，并提出以人为本的设计原则以应对这些挑战。

本研究提出了一种重写驱动的增强（RAM）范式，以解决视觉-语言导航（VLN）中的数据稀缺问题。通过重写人类注释的训练数据，直接生成未见的观察-指令对，显著提升了模型的泛化能力和在多种环境中的表现。