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World File Search System外部扰动
实现合作，以促进与自动机器的宽容互动
在每个醒来的时刻，我们都必须与环境，周围的人，我们使用的工具，甚至我们自己的身体进行行动并实现我们的意图。我们在周围的环境中拥有一系列控制，从而跨越了从充满的到来的极端。当我们的行动的结果与我们的目标不符时，我们具有巨大的能力，可以取代对外部因素的责备和沮丧，同时宽恕自己。当我们与机器合作时，尤其如此。他们很少能得到我们提供身体的宽恕水平，并且经常承担我们的大部分责任。然而，我们的大脑很容易参与控制身体的自主过程，以协调肌肉收缩的复杂模式，进行姿势调整，适应外部扰动等。对生物自主权的接受可能会提供途径，以促进更多宽容的人类机器伙伴关系。在此观点论文中，我们认为努力争取机器实施例是实现有效和宽恕人机关系的途径。我们讨论了帮助我们识别自己和身体与环境分开的机制，并描述了它们在实现具体合作中的作用。使用在神经接口的假肢和智能机电货币学中的代表性选择，我们描述了在设计自主系统及其潜在的双向接口时参与这些相同机制的技术。
用于在轨服务的具有柔性附件的旋转漂浮空间机器人的鲁棒控制
线性和角航天器动力学。已经针对捕获应用进行了研究，因为潜在的翻滚目标需要经过调整的机械手方法。通过 Giordano 等人 (2018) 提出的工作空间调整策略或 Giordano 等人 (2019) 同时控制全局质心和航天器姿态，已经研究了如何有效使用推进器来补偿机械手运动。同样，当仅控制机械手时，Pisculli 等人 (2015) 开发了反应零空间控制，以减少机械手和航天器底座之间的相互作用。还可以注意到没有考虑底座执行器的情况。更一般地说，轨迹规划被认为可以减少机械手运动和/或外部干扰对底座的影响，至少对于无奇点轨迹而言。Rybus 等人采用了非线性模型预测控制。 (2017) 确保机械手实现优化轨迹，最大限度地减少机械手对卫星的干扰，同样在捕获接近阶段，Lu 和 Yang (2020) 研究了笛卡尔轨迹规划，以最大限度地减少姿态干扰，Seddaoui 和 Saaj (2019) 提出了一种用于燃料消耗优化的无碰撞路径和无奇点路径的通用轨迹规划，同时采用 H ∞ 控制和前馈补偿处理内部和外部扰动。
CRISPRATER：具有CRISPR技术的哺乳动物细胞自动基因调节的生物分子电路
图1 - 反思积分控制器和强大的完美适应。a）反思积分控制器是一个负反馈回路（闭环），其中组成型表达的激活剂物种X驱动了感兴趣的Z（输出）的表达。z驱动抑制剂y的表达，该抑制剂y结合并抑制X。当z的浓度变化时，y也会导致x以相反的方式变化（例如如果z的浓度降低，则活性x将增加，反之亦然）。该机制使反思积分控制器在扰动（红线）面对面的Z（实心橙色线）的浓度（固体橙色线）（红线），从而使Z恒定随着时间的推移保持恒定。在开放环配置中，Z是从组成型启动子直接表达的，如果由于外部扰动（红线）而其浓度降低（红线），其浓度随着时间的流逝不会恒定（虚线橙色线）。b）我们实施中的物种本身就是转录激活剂，并且可以通过将发光萤火虫荧光素酶（FLUC）放置在由Z驱动的启动子下，或直接将EGFP Pluorescent Reporter融合到Z本身的启动子中，可以间接地跟踪其浓度。
循环动力学的反馈控制限制了运动适应过程中的学习时间尺度
初级运动皮层 (M1) 的潜在动力学模型揭示了运动控制背后的基本神经计算；然而，这种模型往往忽略了感觉反馈的影响，感觉反馈可以不断更新皮层动力学并纠正外部扰动。这表明迫切需要对感觉反馈和内在动力学之间的相互作用进行建模。这种模型还有利于实时解码神经活动的脑机接口 (BCI) 的设计，其中用户学习和熟练控制都需要反馈。在这里，我们研究了皮层动力学的灵活反馈调节，并展示了它对 BCI 任务性能和短期学习的影响。通过在简单的 2D 到达任务（类似于 BCI 光标控制）上使用实时感觉反馈训练循环网络模型，我们展示了如何将以前报告的 M1 活动模式重新解释为由反馈驱动的动力学引起的。接下来，通过在 M1 上游加入自适应控制器，我们做出了一个可测试的预测：除了 M1 内循环连接的可塑性之外，M1 输入的可塑性（包括感官反馈的重新映射）还促进了新 BCI 解码器的短期学习。这种输入驱动的动态结构还决定了适应速度和学习成果，并解释了学习变异性的连续形式。因此，我们的工作强调了对运动控制的输入相关潜在动力学进行建模的必要性，并阐明了学习限制是如何从神经活动的统计特征和底层动态结构中产生的。
Thorium-229低能异构体和核时钟
尽管我们习惯于谈论原子钟，但这些设备的起源可以追溯到核物理学的研究。在1924年，沃尔夫冈·保利（Wolfgang Pauli）指出，原子光谱线的某些分裂起源于核的磁矩与电子1之间的耦合。在1935年，亨德里克·卡西米尔（Hendrik Casimir）表明，当细胞核的电荷分布不是球上对称2时，电动相互作用会产生可比幅度的线分裂，但具有不同的光谱模式。基于这种超细结构的精确测量，原子过渡的光谱已成为有关核性质的信息的重要来源。Isidor Rabi组研究了与微波辐射3相互作用的原子梁。可以以极好的重现性记录一些共振，以至于Rabi在1945年提议将它们用于“最准确的时计” 4。这是剖腹时钟的开创性想法，它一直是时间的基础数十年5。尽管在20世纪下半叶，原子和核PHY SIC的领域朝着不同的方向扩展，但现在，一个新兴的话题正在两个领域之间在两个领域之间建立新的联系，而高度精确的时钟的概念再次起着中心作用。在约9.2 GHz处CS时钟的共振频率取决于133 CS核，价电子及其电磁相互作用的性质。在设计良好的时钟中，原子受到保护，免受其他明智地改变共振频率的外部扰动。近年来，在
氮级的纳米级轻萃取器用于氮 -
dia-diamond中的负电荷氮态（NV）中心是光学发射器，其水平结构对外部扰动高度敏感，这使它们成为高度局部的电场和磁场，温度和应变的出色传感器[1-5]。NV中心对于量子计算和通信[6-10]以及量子现象（例如量子纠缠和叠加）的研究非常重要[11，12]。但是，由于钻石中的高折射率（〜2.4），有效地提取NV荧光通常会引起人们的注意，这会导致钻石 - 空气接口 - 空气界面和总内部反射的高反射，对于更大的发射角度而言。以前的尝试从散装钻石中提取更多光的尝试主要涉及钻石本身的蚀刻（一个复杂的制造过程，可能会对NV的特性产生不利影响，例如旋转相干性）[13-19]或仍需要高繁殖的机油免疫性易变到iS i iS i iS iS formimentimperife conformentimplients ISS的相互作用（添加了相应的系统）（添加了相应的系统）（添加了相应的系统）[ - 23]。此外，NV中心周围钻石的精确蚀刻可能是一个重大的挑战，可能会损坏钻石的表面，从而导致化学终止的粗糙度和修改[24]，从而可以降低NV中心的量子性能[25，26]。在这里，我们设计了一个基于硅的纳米级轻萃取器（NLE），它位于平坦的，未完美的钻石表面的顶部，可以增强近地表NV发射器的光输出超过35倍，与未图案相比，将光线引导到狭窄的圆锥
肌磁成像（MMG）研讨会
演讲者 1：Simon Hanslmayr 教授，格拉斯哥大学心理学和神经科学学院教授，Braingrade GmbH 的科学顾问。标题：欢迎致辞摘要：我们关注的想法、感觉或面部表情都是由分布式大脑网络中协调的神经放电模式产生的。需要精确地安排这种神经活动的时间来表示大脑网络中的信息并形成持久的记忆。神经振荡建立了这种精确的时间，这就是我选择研究振荡以了解大脑如何实现认知的原因。为此，我的研究主要集中在健康人群的注意力和记忆过程，但我也对这些过程如何影响临床人群感兴趣，例如患有精神分裂症或创伤后应激障碍 (PTSD) 的患者。为了研究人类的神经振荡，我的实验室使用了广泛的电生理学和成像方法，从整体尺度（如 EEG/MEG、fMRI、EEG-fMRI 组合）到局部尺度（如人类颅内 EEG 和单个单元记录）。除了将振荡与认知关联起来之外，我们还通过有节奏的感官刺激（即闪烁或调幅声音）、有节奏的经颅磁刺激 (rTMS) 和经颅电刺激 (TES) 从外部扰动大脑来研究振荡的因果作用，并研究此类振荡扰动对认知的影响。最后，我们通过计算模型整合两种数据流（即相关和因果）的结果。这些模型会做出特定的预测，我们会在相关和因果实验中对其进行测试。我采用这种多学科、多模式和多尺度方法的目的是详细描绘人类大脑如何感知、存储和检索信息。
利用机器人操纵器进行柔性航天器建模与控制
由于存在碰撞风险和人造物体的堆积，尤其是在低地球轨道 (LEO) 中，围绕地球运行的空间垃圾的增多已成为现役航天器和未来任务面临的重大问题。为了缓解这一问题，人们提出了新的解决方案。空间机器人已被纳入在轨服务，以帮助人类在太空环境中开展活动，特别是机器人操纵器可以在主动清除碎片方面发挥关键作用。本论文的目的是开发一个灵活的航天器动力学和控制模型，包括空间操纵器。采用混合方法实现主体和操纵器动力学。具体而言，操纵器运动方程是从拉格朗日公式中获得的，而主体动力学则用刚体的欧拉方程表示。机械臂是一个带有两个连杆的两自由度 (DOF) 平面操纵器。主要结构特性是在与文献中的空间机械臂进行比较后选择的。另一方面，JAXA 微型卫星 PROCYON 被用作航天器的主体。与 PROCYON 航天器一样，也考虑了金字塔形配置的四个反作用轮系统。所有建模和仿真阶段均在 MATLAB/SIMULINK 环境中进行。这项工作的另一个重要方面是卫星的柔性部分，由 PROCYON 航天器的四个太阳能电池板表示。使用 PATRAN/NASTRAN 进行有限元法 (FEM) 分析，以获得模型所需的自然模式和频率，并评估刚性和柔性部分之间的耦合矩阵。论文的第二部分是关于控制策略。两种不同的控制器用于机械手的运动和主体姿态控制。机械臂采用简单的比例-积分-微分 (PID) 控制器，目的是实现所需的关节角度位置，以便捕获碎片/目标。对于姿态控制，采用具有线性二次调节器 (LQR) 的主动抗扰控制 (ADRC) 作为控制律，以便获得快速稳定的响应，并消除作用于系统的所有内部和外部扰动。仿真环境中的令人满意的结果证明了 ADRC 执行姿态控制的能力，
通过生物医学信号分析评估生理系统中的复杂性
大多数生理系统复杂的想法在最近几十年中变得越来越流行。复杂性现在被认为是生理和医学中普遍存在的现象，它允许生活系统适应保留稳态的外部扰动。复杂性源自系统的特定特征，例如分形结构，自组织，非线性，存在许多相互依存的组件在不同的层次结构和不同的时间尺度上相互作用，以及通过生理网络与其他系统的互连。这种生理系统产生的生物医学信号可能会携带有关系统复杂性的信息，该系统可以利用以检测生理状态，以随着时间的推移监测健康状况或预测病理事件。出于这个原因，生物医学信号分析的最新趋势旨在设计用于从派生时间序列中提取系统复杂性信息的工具，例如连续的脑电图记录和肌肉记录记录，心血管变量的逐个表现值，或者是呼吸呼吸器的呼吸器变量测量值。本期特刊为评估生理系统的复杂动力学的时间序列分析的快速发展领域收集了16项科学贡献。在这方面，特刊包括两项有关临床主题特别相关的评论。Sun等人的论文。[1]修改了关于阿尔茨海默氏病的研究，该研究量化了大脑信号（电和磁摄影或功能磁共振成像）的复杂性改变。为了为普通读者提供对这个广泛而明显的主题的广泛愿景，该特刊不仅要求设计出新的方法论方法，这些方法是为了改善现有的复杂性量词，或在生理或临床场景中进行复杂性分析的新颖应用，而且还用于描述在临床和生物学研究的特定领域中描述复杂性方法的评论论文。审查指出，阿尔茨海默氏症患者的信号复杂性丧失，可能代表其功能病变的生物标志物，可用于疾病诊断和脑功能障碍的定量。Rampichini等人的论文。 [2]回顾了对表面肌电图的复杂性分析的研究，以检测运动肌肉中疲劳的发作，这是对生理学，病理生理学，训练和康复的极大兴趣的问题。 对于每个复杂性指数，作者总结了其含义，估计算法以及应用它的研究结果。 读者将在本期特刊中发现的新方法学方法将熵和信息流评估的理论方面。 任何熵估计器的所需特征都是相对一致性，在大多数应用程序中，假定通过设置估算值参数的特定值进行有意义的比较（例如给定的嵌入尺寸Rampichini等人的论文。[2]回顾了对表面肌电图的复杂性分析的研究，以检测运动肌肉中疲劳的发作，这是对生理学，病理生理学，训练和康复的极大兴趣的问题。对于每个复杂性指数，作者总结了其含义，估计算法以及应用它的研究结果。读者将在本期特刊中发现的新方法学方法将熵和信息流评估的理论方面。任何熵估计器的所需特征都是相对一致性，在大多数应用程序中，假定通过设置估算值参数的特定值进行有意义的比较（例如给定的嵌入尺寸
系统生物学PDF免费
系统生物学的第一门课程是为高级本科生和研究生设计的，以探索系统生物学领域。本书着重于计算模型及其对各种生物系统的应用。它介绍了代表系统生物学和合成生物学领域的前沿的建模，分子清单和案例研究的基础。这为执行标准系统生物学任务，了解现代文献并启动专门课程或项目提供了全面的背景和访问方法。系统生物学：综合介绍第三版本书是系统生物学的介绍，一个越来越多的领域，侧重于应用于各种生物医学现象的计算模型的设计和分析。首先要涵盖建模的基本原理，然后对将生物系统栩栩如生的分子清单进行回顾。这本书结束了案例研究，展示了系统生物学和合成生物学领域的前沿。文本探讨了医学和药物开发中生理建模，心脏功能和系统生物学等主题。它还深入研究了新兴领域，例如基于代理的和多尺度建模，生物设计原理，代谢通量分布，合成生物学，个性化医学和虚拟临床试验。在整本书中，读者将对系统生物学有一个全面的了解，包括访问执行标准任务，接触现代文学的方法以及启动专业项目的基础。本第三版已对文本进行了彻底的更新，为读者提供了该领域的最新知识和见解。新版本具有默认模块，限制周期，混乱，参数估计，基因调节模型表示，Michaelis-Menten Rate Law，不同类型的抑制作用，滞后，系统适应，非线性无效，PBPK模型和基本模式的主题。该格式将教学文本与对主要文献的参考结合在一起，并伴随着实践练习，以供经验和开放式问题进行反思。第1章讨论了生物系统，还原主义和系统生物学，强调了该领域交流的重要性。第2章研究数学建模，涵盖目标，输入，初始探索，模型选择，设计，结构，方程，参数估计，分析，诊断，一致性，鲁棒性，鲁棒性，探索，验证，验证，使用，应用，扩展，扩展，改进和大规模评估。Chapter 3 focuses on static network models, including strategies of analysis, interaction graphs, properties of graphs, small-world networks, dependencies among network components, causality analysis, mutual information, Bayesian reconstruction, application to signaling networks, static metabolic networks, stoichiometric networks, variants of stoichiometric analysis, metabolic network reconstruction, and metabolic control analysis.第5章通过涉及单个变量或几个变量的线性回归探索线性系统的参数估计。本章以测量基因表达及其定位的检查结束。Chapter 4 discusses the mathematics of biological systems, covering discrete linear systems models, recursive deterministic models, recursive stochastic models, discrete nonlinear systems, continuous linear systems, linear differential equations, linearized models, continuous nonlinear systems, ad hoc models, canonical models, more complicated dynamical systems descriptions, standard analyses of biological systems models, steady-state analysis, stability analysis, parameter灵敏度，系统动力学分析，限制周期和混乱的吸引子。它还涵盖了全面的网格搜索，非线性回归，遗传算法，其他随机算法，典型的挑战以及微分方程系统的结构识别。第6章讨论了基因系统，涵盖了DNA和RNA的主要教条，关键特性，化学和物理特征，大小，形状，基础，基础组成，复制，转录，翻译，调节，控制机制，基因的调控，蛋白质功能的调控，蛋白质功能，信号通路，基因网络，网络组成，组成，网络，组成，组成，组合和分析网络和分析。本书探讨了各种生物系统，包括DNA，基因和非编码DNA，以及真核DNA的填料和调节。RNA的一章深入到Messenger RNA（mRNA），转移RNA（tRNA），核糖体RNA（rRNA）和小RNA，然后讨论RNA病毒和基因调节。基因表达详细介绍，主题包括LAC操纵子，调节模式，转录因子和基因调节模型。以下各章关注蛋白质系统，讨论蛋白质的化学和物理特征，实验蛋白质结构的确定和可视化，酶，转运蛋白以及信号传导以及允许蛋白质。蛋白质，以及目前在蛋白质研究，蛋白质组学，结构功能预测，定位以及蛋白质活性和动态方面面临的挑战。代谢系统涵盖在第8章中，其中包括生化反应，基本反应的数学公式，速率定律，途径和途径系统。本章还讨论了生物化学和代谢组学，计算途径分析的资源，控制途径系统的控制，代谢组数据生成方法，采样，提取，分离，检测，检测，通量分析以及实验数据的动态模型。第9章探讨了信号系统，包括使用布尔网络和网络推理的信号转导网络的静态模型。信号转导系统以微分方程为模型，涵盖了诸如双重性和磁滞，两组分组信号系统，有丝分裂原激活的蛋白激酶级联反应，适应性和其他信号系统等主题。第10章深入人口系统，讨论了人口增长的传统模型，更复杂的增长现象，外部扰动下的种群动态，亚种群的分析，相互作用的人群，相位平面分析以及更复杂的人口动态模型。最后一章是酵母中基因组，蛋白质和代谢产物数据综合分析的案例研究。它回顾了模型的起源，讨论了酵母中的热应激反应，分析海藻糖周期，设计和诊断代谢途径模型，解释了葡萄糖动态，检查基因表达并介绍了多尺度分析和Multiscalar模型设计。第12章提供了使用心脏作为例证的生理建模的示例。它涵盖了量表和建模方法的层次结构，心脏解剖结构的基础知识，在各个级别（器官，组织，细胞）上建模目标，振荡的简单模型，振荡的黑盒模型以及从黑盒中的过渡到有意义的模型，包括电化学。本章讨论了系统生物学的各个方面，包括： *对心肌细胞电化学过程的生物物理描述 *静止的潜力和动作潜力以及这些过程的模型 *问题 *问题 *与重复心跳和失败的心脏相关的过程，并重点介绍了基于Biocartiol of Meciatoliviodial of Medial of Systrimic of Meciatolion of Medial of Systrologial Systems，涵盖了分子的范围：疾病以及个性化医学和预测性健康 *系统生物学在药物开发中的作用，从计算靶标和铅鉴定到使用动态模型的药代动力学建模和途径筛查，本章还深入研究了生物系统的设计原理，包括网络图案，操作原理，以目标为导向的操纵。它还通过代谢工程，基因回路和系统生物学在药物开发中的新作用来探讨合成生物学。最后，本章介绍了系统生物学中的新兴主题，例如： *对复杂疾病，炎症，创伤，生物的建模需求及其与环境的相互作用 *数据建模的研究管道对生物学理论或几种理论。