c_cpp_csharp的专栏

部分可观察马尔可夫决策过程（POMDPs）是序贯决策中不确定性建模的重要模型。本文旨在构造具有理论保证的算法，以判定智能体是否存在一种策略，能够以概率1满足给定规范。这一广受研究的问题已知对于非常简单的ω-正则目标而言是不可判定的，其根源在于对不确定事件的推理难度。我们引入一种揭示机制，通过要求智能体几乎必然最终获得当前状态的完整信息来限制信息损失。本文的核心技术成果是为两类名为弱揭示型和强揭示型的POMDPs构造了精确算法。

大规模、由志愿者收集且经社区识别的自然世界图像数据集（如iNaturalist），已显著提升了机器学习方法在物种细粒度视觉分类任务中的性能。然而，这类有时被称为公民科学的数据具有机会主义属性，缺乏结构化的采样策略。这些志愿者收集的生物多样性数据存在地理、时间、分类学、观察者和社会政治等偏差，可能对生物多样性模型性能产生重大影响，但它们对细粒度物种识别性能的具体影响尚不明确。本文提出了Diversity Shift（DivShift）框架，用于量化特定领域分布偏移对机器学习模型性能的作用。