本文介绍了一种名为Neural-Fly的深度学习方法，能够在动态高速风下实现无人机的精确飞行控制。研究探讨了机器学习在计算流体力学中的应用，提出了多层次代理模型和新的抽样策略GUESS，以提高样本效率和预测精度。此外，利用去噪扩散概率模型进行湍流仿真，显示出更好的不确定性估计能力。