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World File Search System反馈控制
量子能量隐形传态中量子关联的稳健性
在本文中，我们探索了不同量子场论 (QFT) 中的反馈控制协议，以研究量子系统非幺正演化中的量子关联。传统的 QFT 研究侧重于幺正演化下纯态的量子纠缠，然而，我们使用量子能量隐形传态 (QET)（一种利用基态纠缠的能量传输协议）来研究混合态中的量子关联，并引入量子不和谐作为度量。QET 涉及中间电路测量，这会破坏纯态纠缠。尽管如此，我们的分析表明，量子不和谐在整个 QET 过程中保持关联。我们使用包括 Nambu-Jona-Lasinio (NJL) 模型在内的基准模型进行了数值分析，揭示了量子不和谐始终充当相变的序参数。该模型被扩展为同时具有手性化学势和化学势，这对于研究模拟与手性密度算子耦合的左夸克和右夸克之间的手性不平衡的相结构很有用。在我们研究的所有情况下，量子不和谐都表现为相变的序参数。
利用超导电路对玻色子模式进行量子控制
玻色子模式在各种量子技术中有着广泛的应用，例如用于量子通信的光子、用于量子信息存储的自旋系综中的磁振子和用于可逆微波到光量子转导的机械模式。人们对利用玻色子模式进行量子信息处理的兴趣日益浓厚，其中电路量子电动力学（电路 QED）是其中的主要架构之一。量子信息可以编码到具有长相干时间的玻色子超导腔模式的子空间中。然而，标准的高斯运算（例如，光束分裂和双模压缩）不足以实现通用量子计算。主要的挑战是在高斯运算之外引入额外的非线性控制，而不会增加显著的玻色子损失或退相干。在这里，我们回顾了超导电路单个玻色子码通用控制的最新进展，包括幺正控制、量子反馈控制、驱动耗散控制和完整耗散控制。还讨论了纠缠不同玻色子模式的各种方法。2021 中国科学出版社。由 Elsevier BV 和中国科学出版社出版。保留所有权利。
nn学习驱动的自动控制＆...
在当代工程和科学研究中，自动控制与机器学习之间的相互作用变得越来越重要。本报告探讨了这种关系的两个关键方面：机器学习技术以增强自动控制系统的应用以及使用自动控制原理以改善机器学习算法。首先，我们讨论如何利用机器学习来优化复杂系统中的控制策略，从而对动态环境产生适应性和智能的反应。的技术（例如增强学习和神经网络）是否有能力从数据中学习，从而产生更有效的控制机制，这些机制可以处理不确定性和非线性。其次，我们研究了如何将自动控制原理应用于完善机器学习过程。可以利用诸如反馈控制之类的概念来稳定学习算法，减少过度拟合并确保各种机器学习应用中的收敛性。这种双重视角强调了整合这两个领域而产生的相互利益和协同作用。通过案例研究和示例，我们证明了将机器学习和自动控制相结合，为机器人技术，自主系统和智能技术的进步铺平道路的变革潜力。最终，本报告旨在提供有关研究的未来方向以及合并这两个领域的实际含义的见解。
基于分布式触觉传感器的人形机器人的全身多接触运动控制
摘要 - 为了使人形机器人能够在共有的环境中稳健地工作，多接触运动不仅在四肢（例如手脚），而且在四肢的中间区域（例如膝盖和肘部）的中间区域进行接触。我们开发了一种实现这种全身多接触运动的方法，该运动涉及人形机器人在中间区域的接触。可变形的板状分布式触觉传感器安装在机器人四肢的表面上，以测量接触力，而无需显着改变机器人体形。较早开发的多接触运动控制器（专门用于肢体接触）扩展以处理中间区域的接触，并且机器人运动通过反馈控制稳定，不仅使用力/扭矩传感器，还可以使用分布式的触觉传感器来稳定。通过对Dynamics模拟的验证，我们表明，开发的触觉反馈提高了全身多接触运动的稳定性，以防止干扰和环境错误。此外，寿命大小的人形RHP kaleido展示了全身多接触运动，例如向前走，同时通过前臂接触支撑身体，并在坐着的姿势和大腿接触中平衡姿势。
生物电高氯酸盐还原及新型异化高氯酸盐的表征
-) 是一种可溶性阴离子，自然界中浓度较低，但作为固体弹药中广泛使用的氧化剂，由于 1997 年之前对该化合物的处置不受管制，它已成为全美地下水的重要污染物。高氯酸盐是甲状腺碘吸收的竞争性抑制剂，摄入高氯酸盐会导致甲状腺激素分泌减少，这对胎儿和新生儿的正常发育尤其令人担忧。最近的报告记录了乳制品和人类母乳中的高氯酸盐，表明其已上升到食物链的顶端。目前对这种化合物的修复通常涉及离子交换技术，虽然这种方法很有效，但只是将处理过的水中的高氯酸盐浓缩到盐水溶液中。相反，许多微生物能够呼吸高氯酸盐，将其转化为无害的氯化物。因此，生物修复被认为是去除和降解污染物的最有效方法，并且已经开发出许多策略来利用这些异化高氯酸盐还原菌 (DPRB)。传统的生物修复策略是基于使用廉价且容易获得的有机电子供体（如乙醇和醋酸盐）刺激 DPRB。虽然这些化合物可以有效地刺激高氯酸盐还原，但它们也会刺激微生物的大量生长，包括 DPRB 和非目标生物。生物的过度生长会导致生物污垢，这会导致处理失败，并刺激不必要的代谢，如铁和硫酸盐还原，从而产生有毒和恶臭的化合物。此外，添加不稳定的有机物会对生物修复方案产生较差的反馈控制，在饮用水处理的情况下，可能会导致下游消毒副产物 (DBP)。为了解决这些问题，研究了一种用于刺激 DPRB 的电化学系统。已经开发了各种电化学系统来刺激微生物代谢（第 1 章），但没有一种应用于高氯酸盐还原。该系统之所以具有吸引力，是因为它能够为微生物提供还原当量，用于还原高氯酸盐，而无需添加会刺激生长的碳。此外，改变可用电位和电流的能力提供了更严格的反馈控制和高氯酸盐的热力学靶向的可能性，但不会提供更多的电负性电子受体。研究了利用阴极电极作为高氯酸盐还原电子供体的实验（第 2 章）。在生物电反应器 (BER) 的阴极室中，利用蒽醌-2,6-二磺酸盐 (AQDS) 作为电子穿梭机对先前分离的 DPRB 的纯培养物进行测试。这些实验作为概念验证，并证明微生物可以成功地以这种方式还原高氯酸盐。然而，由于这些纯培养物在生长条件下无法在 BER 中存活，因此在阴极室中进行富集以分离能够长期发挥作用的微生物。从这种富集物中分离出两种新的 DPRB，并且
用于优化联合治疗的分数阶模型......
本研究通过开发分数阶模型，提出了一种解决异质性肺癌动力学复杂性的新方法。该模型专注于联合疗法的优化，将免疫疗法和靶向疗法结合起来，以最大限度地减少副作用为具体目标。值得注意的是，我们的方法巧妙地融合了比例-积分-微分 (PID) 反馈控制和优化过程。与以前的研究不同，我们的模型结合了考虑常规癌细胞和突变癌细胞之间相互作用的基本方程，描述了免疫细胞和突变癌细胞之间的动态，增强了免疫细胞的细胞毒性活性，并阐明了基因突变对癌细胞扩散的影响。这个改进的模型提供了对肺癌进展的全面了解，为制定个性化和有效的治疗策略提供了宝贵的工具。研究结果强调了优化的治疗策略在实现关键治疗目标方面的潜力，包括原发性肿瘤控制、转移限制、免疫反应增强和控制基因突变。该治疗方法的动态和适应性，加上经济考虑和记忆效应，使该研究处于精准和个性化癌症治疗的前沿。
线性量子系统：教程
本教程的目的是对线性量子控制系统进行简要介绍。首先介绍线性量子控制系统的数学模型，然后给出一些基本的控制理论概念，例如稳定性、可控性和可观测性，这些概念与量子信息科学中的几个重要概念密切相关，例如无退相干子系统、量子非破坏变量和反作用规避测量。之后，介绍量子高斯态，特别是，介绍了一种信息论不确定性关系，它通常比众所周知的海森堡不确定性关系为混合高斯态提供更好的界限。介绍了量子线性系统的量子卡尔曼滤波器，它是经典（即非量子力学）线性系统的卡尔曼滤波器的量子类比。记录了量子线性系统的量子卡尔曼正则分解，并通过最近的实验说明了其应用。由于单光子态和多光子态是量子信息技术中的有用资源，因此本文介绍了量子线性系统对这些类型输入的响应。最后，简要介绍了量子线性系统的相干反馈控制，并使用最近的实验证明了量子线性系统和网络理论的有效性。
线性量子系统：教程 - 香港
本教程的目的是对线性量子控制系统进行简要介绍。首先介绍线性量子控制系统的数学模型，然后介绍一些基本的控制理论概念，例如稳定性、可控性和可观测性，这些概念与量子信息科学中的几个重要概念密切相关，例如无退相干子系统、量子非破坏变量和反作用规避测量。之后，介绍量子高斯态，特别是介绍信息论不确定性关系，它通常比众所周知的海森堡不确定性关系为混合高斯态提供更好的界限。介绍了量子线性系统的量子卡尔曼滤波器，它是经典（即非量子力学）线性系统的卡尔曼滤波器的量子类比。记录了量子线性系统的量子卡尔曼正则分解，并通过最近的实验说明了它的应用。由于单光子和多光子状态是量子信息技术中的有用资源，因此介绍了量子线性系统对这些类型输入的响应。最后，简单介绍了量子线性系统的相干反馈控制，并用近期实验证明了量子线性系统与网络理论的有效性。
基于动态-feature的深度增强学习学习 -
本研究提出了一种自学习算法，用于闭环缸唤醒控制，靶向较低的阻力和较低的升力弹力，并带有稀疏传感器信息的额外挑战，以深度加固学习（DRL）为起点。通过将传感器信号提升为动态特征（DFS），DRL性能可显着改善，该功能可以预测未来的流量状态。所得的基于DF的DRL（DF-DRL）自动在没有动态模型的情况下在工厂中学习反馈控制。结果表明，DF-DRL模型的阻力系数比基于直接传感器反馈的香草模型低25％。更重要的是，DF-DRL仅使用一个表面压力传感器，可以将阻力系数降低到雷诺数（RE）= 100时的最先进性能，并显着减轻了提升系数。因此，DF-DRL允许在不降低控制性能的情况下部署流量的稀疏感应。该方法在更复杂的流动场景下还表现出强大的鲁棒性感染，在RE = 500和1000时分别将阻力系数分别降低了32.2％和46.55％。此外，在三维湍流中，拖动系数在RE = 10 000的三维湍流中降低了28.6％。由于表面压力信息在现实情况下比流速信息更为直接，因此本研究为
3D 主动红外探测器和摄像机技术...
主动系统采用近红外脉冲激光和快速门控探测器，目前已用于大多数远程成像应用。这一概念通常称为突发照明激光雷达或 BIL。SELEX 固态探测器基于 HgCdTe 雪崩光电二极管阵列和定制设计的 CMOS 多路复用器，用于执行快速门控和光子信号捕获。这些混合阵列产生的灵敏度低至 10 个光子，这主要是由于 HgCdTe 二极管中非常高且几乎无噪声的雪崩增益。激光门控成像的优势之一是将物体从背景中分割出来，从而提供信噪比优势。然而，在复杂的场景中，在伪装和隐蔽的情况下，系统的主要增强功能是能够生成 3D 图像。在这里，探测器逐个像素地感知范围以及激光脉冲强度，为每个激光脉冲提供深度背景。 3D 数据能够更有效地从背景杂波中提取物体。距离信息受过度对比度、相干性和闪烁效应的影响较小，因此图像比传统的 2D BIL 图像更清晰。在机载应用中，拥有 3D 信息尤其有用，可以在动态环境中提供距离选通的灵活反馈控制。本报告介绍了一些可用于生成 3D 信息的探测器技术以及导致选择 SELEX 探测器的论据