本研究提出了一种新算法，解决部分可观测马尔可夫决策过程中的观测噪声适应问题。该算法通过迭代蒙特卡洛步骤，在多个POMDP领域中表现优于现有方法。

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。

本研究提出Llama3-MS-CLIP模型，通过对大规模多光谱数据集进行对比学习预训练，显著提升了多光谱图像的分类和检索能力，强调了多光谱视觉语言学习的重要性。

本研究提出了Optimus-2，一种结合多模态大型语言模型与目标-观察-动作策略的Minecraft智能体，旨在帮助智能体有效学习多样任务中的行为模式。实验结果表明其在多个任务中表现优异。

本研究提出了一种基于强化学习的新方法，有效解决了关节物体操控中的仿真到现实转移问题，成功率达到84%，显著缩小了仿真与现实之间的差距。

本研究提出LiMRSF系统，通过混合现实设备实时可视化点云注册，解决室内SLAM中的场景漂移、双墙和盲点问题，从而提升3D模型数据集的质量。

本研究提出观察约束马尔可夫决策过程（OCMDP），旨在解决高成本观察环境中的决策问题。通过无模型深度强化学习算法，分离观察与控制组件，有效降低观察成本。实验结果表明，该模型在模拟诊断和实际医疗中显著提高了效率。

本文探讨了图神经网络（GNNs）在地球观测数据分析中的应用，重点分析了其在气候分析和灾害管理领域面临的挑战及未来研究方向。

2024年7月将举办滞后序列分析工作坊，旨在教授学员滞后序列分析的核心内容，包括观察、记录、编码学习行为，以及分析、解读结果和撰写研究报告。工作坊提供实践操作和讨论小组活动，使用的工具包括Cohen's Kappa计算器和滞后序列分析计算机。

SwiftUI遵循Single Source of Truth原则，通过修改订阅的状态来改变view tree并刷新UI。iOS 14引入了@StateObject，完善了持有引用类型实例的情况。WWDC 23推出了Observation框架，解决了状态管理和性能问题。Observation通过属性访问记录和注册刷新方法实现属性粒度的订阅。Observation可以替代KVO和Combine，但使用场景不同。@Observable提高了性能，但如果被过多的View观察，重建观察关系的时间会增加。从iOS 17开始，Observation和@Observable成为SwiftUI状态管理的最佳方式。

在 WWDC 2023 中，苹果介绍了 Swift 标准库中的新成员：Observation 框架。它的出现有望缓解开发者长期面临的 SwiftUI 视图无效更新问题。本文将采取问答的方式，全面而详尽地探讨 Observation 框架，内容涉及其产生原因、使用方法、工作原理以及注意事项等。