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李助理也露出了些许期待：“需要什么支持，尽管开口。材料、设备、人手，我们全力保障！” “至于神经拟态控制算法，” 陆宸继续道，“目前我们主要依赖的是基于强化学习的pid控制器和模糊逻辑控制。但在应对突发扰动和非结构化环境时，模型的泛化能力和响应速度还是不够理想。” 他顿了顿，抛出了一个让王院士都为之一振的设想： “我最近在研究一些关于生物神经系统信息处理机制的论文，我在想，我们能不能构建一个更深层次的，模仿小脑前馈控制与反馈校正机制的混合控制模型？” “具体来说，就是用一个深度卷积神经网络来处理视觉和多传感器融合信息，进行环境感知和目标姿态预判；” “再用一个长短期记忆网络来学习和预测运动时序特...