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由 stsmc 引导和控制的垂直起降飞机
本文介绍了在非参数不确定性（阵风和风扰动）下悬停飞行的垂直起降 (VTOL) 无人机 (UAV) 的滚转运动的最佳滑模控制 (SMC) 和最佳超扭转滑模控制 (STSMC) 的设计。本文对受控滚转运动进行了稳定性分析，并基于 Lyapunov 定理证明了渐近误差收敛。据此，针对受不确定性影响的飞机系统制定了控制律。为了避免在选择设计参数时进行反复试验并提高 SMC 和 STSMC 的性能，建议使用灰狼优化进行调整。基于数值模拟，对最佳和非最佳控制器以及最佳 SMSTC 和最佳 SMC 进行了比较研究，比较了跟踪误差和控制信号中的抖动行为。数值模拟表明，GWO 可以提高 SMC 和 STSMC 的性能。此外，在跟踪误差和控制信号抖动效应方面，最佳 STSMC 比最佳 SMC 具有更好的动态性能。
ATL-HGTD-PROC-2022-004.pdf
摘要：ALTIROC2 是一款 225 通道 ASIC，采用 CMOS 130 nm 设计，用于读取 ATLAS HGTD（高粒度定时探测器）的 15 x 15 矩阵 1.3 mm x 1.3 mm 低增益雪崩二极管 (LGAD)。传感器及其读出电子设备的目标组合时间分辨率为 35 ps/hit（初始）至 65 ps/hit（工作寿命结束）。每个 ASIC 通道都集成了一个高速前置放大器，后接一个高速鉴别器和两个 TDC，用于到达时间和超阈值时间测量以及本地存储器。该前端必须表现出极低的抖动噪声，同时保持每通道低于 4.5 mW 的功耗。本会议论文总结了 ASIC 架构、与模拟相比的测量性能以及 ATLAS HGTD 实验的要求。
在完全沉浸式 VR 中同步使用脑电图和眼动追踪的方法
本研究探索了多模态生理数据流的同步，特别是脑电图 (EEG) 与具有眼动追踪功能的虚拟现实 (VR) 耳机的集成。通过在完全沉浸式 VR 环境中实现基于混合稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 的脑机接口 (BCI) 拼写器，展示了同步数据流的潜在用例。硬件延迟分析显示 EEG 和眼动追踪数据流之间的平均偏移为 36 毫秒，平均抖动为 5.76 毫秒。该研究进一步介绍了 VR 中脑机接口 (BCI) 拼写器的概念验证，展示了其在现实世界中的应用潜力。研究结果强调了将商业 EEG 和 VR 技术结合起来进行神经科学研究的可行性，并为在生态有效的 VR 环境中研究大脑活动开辟了新途径。未来的研究可以集中在改进同步方法和探索各种情况下的应用，例如学习和社交互动。
可配置的伪噪声雷达成像系统启用同步mimo通道扩展
摘要：在本文中，我们提出了一种基于伪随机噪声（PRN）序列的超宽带（UWB）雷达的进化系统设计方法，其关键特征是其用户可调节性，以满足所需的微波成像应用程序所提供的需求，并具有多通道可伸缩性。鉴于提供完全同步的多通道雷达成像系统，用于短距离成像作为矿山检测，非破坏性测试（NDT）或医学成像，高级系统体系结构是在实施的合成机制和时钟方案方面的特殊重点提出的。通过硬件的方式提供了目标适应性的核心，例如可变时钟生成器和分隔线以及可编程PRN发电机。除了自适应硬件外，使用RedPitaya®数据采集平台在广泛的开源框架中，信号处理的自定义是可行的。在信噪比（SNR），抖动和同步稳定性方面进行了系统基准，以确定实践原型系统的可实现性能。此外，还提供了计划的未来发展和绩效改进的前景。
产品定义NBN
•NGN NBN服务为您提供了由NBN Co.NBN的目的是向澳大利亚消费者和企业提供平等且普遍存在的互联网访问。•请注意，该产品是最好的努力，即交通类4或TC4，消费者等级产品 - 不应用于实时，延迟敏感的业务应用程序。•NGN NBN连接性可以使用光纤电缆，同轴电缆，铜对通常用作标准电话线或固定的无线技术，具体取决于客户所在的技术。•使用共享访问网络提供NGN NBN。数据传输速率，延迟，延迟变化（抖动）和线衰减取决于许多因素，并且在白天，位置或其他因素中可能有所不同。NGN NBN可能不适合某些对此类网络参数敏感的应用程序。除非您的服务指定静态（即不变）IPv4地址，我们可以使用动态IPv4地址，CG-NAT或等效服务提供可能会定期更改的服务。动态IPv4地址的定期更改是正常的网络行为，而不是故障。
在家尝试一下：使用大规模低成本移动脑电图通过睡眠和冥想预测年龄
图 4：四名受试者的纵向大脑年龄∆预测，他们有 (A) 多次连续冥想或 (B) 睡眠记录。选择了四名拥有超过 50 次良好信号质量记录的受试者。使用在 MMD 或 AMUSeD 上训练的模型来预测他们的大脑年龄。蓝点表示单次记录的大脑年龄∆预测值。为确保受试者的匿名性，我们仅为每个受试者提供 50 个随机抽样的记录，并在记录日期中添加随机抖动δ∼N（0，20 天）。尽管如此，我们仍使用所有可用的会话来拟合线性模型（红线），以显示每个受试者的趋势。密度图总结了预测年龄的分布（蓝色边际图）。尽管所有受试者都存在明显的差异，但从跨会话的线性模型获得的斜率（红线）接近于零，表明平均大脑年龄随时间保持稳定。这表明提出的大脑年龄指标同时捕捉了“特征”和“状态”类信息。
斑点不敏感的分形超导纳米线...
斑点是与多空间模式光学元件相关的普遍现象，如果检测器的光响应依赖于极化，则可能会降低检测效率并诱导模态噪声。到目前为止，它们限制了与多模光纤维（MMF）相连的超导纳米线单光子检测器（SNSPDS）的性能。为了解决此问题，在这里，表明将SNSPD构成了分形几何形状对斑点不敏感，并且会产生最小的模态噪声，否则这些噪声依赖于极化依赖性的局部设备的效率和螺旋snspds会引起。使用分形SNSPDS的这种有利特性，当我们将分形SNSPD与50-microter-core-core-core-core-core-core-core-core-core-core-sep-index mmf相提并论时，证明了78±2％的系统检测效率和42-ps的正时抖动。这项工作不仅展示了可以在许多应用中使用的MMF耦合SNSPD的高系统检测效率的方案，而且还提供了有关光电探测器的工程纳米结构如何在从多种空间模式中检测光的光模态噪声的洞察力。
Petri 网：应用 - CIn UFPE
X GSPN 在局域计算机网络建模和评估中的应用 Masahiro Tsunoyama* 和 Hiroei Imai ** * 新潟工业大学信息与电子工程系 1719 Fujihashi, Kashiwazaki 945-1195, JAPAN 电子邮件：mtuno@iee.niit.ac.jp ** 新潟大学大学评估中心，8050 Ikarashi-2, Niigata-shi, Niigata 950-2181, JAPAN 电子邮件：himai@adm.niigata-u.ac.jp 1.简介 通过计算机网络连接的多媒体系统广泛应用于电信、远程教育和视频点播等应用领域（Nerjes 等，1997；Kornkevn & Lilleberg，2002；Shahraray 等， 2005)。由于多媒体数据具有实时属性，必须在给定的期限内进行处理和交付，因此对此类系统的需求正在增加（Althun 等，2003；Gibson & David，2007）。为了保持所需的质量，已经提出了几种使用 QoS 技术的系统（Furguson & Huston，1998；Park，2006；Villalon 等，2005）。IEEE802.11e（IEEE 标准，2003）就是其中一种技术。它为 QoS 支持提供了两种功能：增强分布式信道访问 (EDCA) 和混合协调功能控制信道访问 (HCCA)。HCCA 使用集中控制并保证所需的传播延迟。另一方面，EDCA采用分布式控制，具有良好的可扩展性，并且所需的开销比HCCA要小，但无法保证所需的传播延迟。为了评估使用QoS的多媒体系统的可靠性，例如支持EDCA的IEEE802.11e，必须定量评估传播延迟及其标准偏差（抖动）（Claypool & Tanner，1999；Fan et al.，2006；Gibson & David，2007；Park，2006）。已经提出了几种评估方法，例如排队网络（Ahmad 等，2007；Cheng & Wu，2005）、随机过程模型（German，2000；Nerjes 等，1997）和模拟模型（Adachi 等，1998；Bin 等，2007；Grinnemo & Brunstrom，2002）。但是，这些方法存在几个问题。排队网络和随机过程模型是分析模型，不需要很长时间进行计算。但是，很难对给定的系统进行建模，因为模型中的状态数量会随着系统规模的增加而呈指数增长，尤其是当系统庞大而复杂时。虽然仿真模型用于评估系统，但它们需要很长时间才能获得有关标准偏差（抖动）的统计数据。本章提出了一种使用广义随机 Petri 网和标记任务方法评估系统的方法
用于 AI-IoT 服务部署的全新边缘架构
人工智能 (AI) 和物联网 (IoT) 已逐渐出现在我们日常生活的各个领域。如今，这两个领域结合在一起，形成了所谓的物联网人工智能 (AIoT)。随着无数互联事物产生的数据量增加，以及训练人工智能模型所需的大量数据，数据处理和存储成为真正的挑战。事实上，需要处理、通过网络传输和在云端处理的数据量已经对传统的数据存储和处理架构提出了质疑。此外，边缘生成的大量数据提高了数据传输速度，这正成为基于云计算范式的瓶颈。使用边缘计算的后云计算方法可以改善延迟和抖动。这些基础设施管理容器化和编排机制，以提供自动和快速的部署和迁移服务，例如推理机制、本体和专门调整的人工智能算法。在本文中，我们提出了一种用于在边缘级部署微服务和适应的人工智能算法和模型的新架构。
TFP401A-Q1 TI PanelBus ™ 数字接收器... 数据表
TFP401A-Q1 是一款兼容数字视频接口 (DVI) 的 TMDS 数字接收器，用于数字平板显示系统接收和解码 TMDS 编码的 RGB 像素数据流。在数字显示系统中，主机（通常是 PC 或工作站）包含兼容 TMDS 的发射器，用于接收 24 位像素数据以及适当的控制信号。主机将数据和控制信号编码为高速低压差分串行比特流（适合通过双绞线电缆传输）到显示设备。显示设备（通常是平板显示器）需要兼容 TMDS 的接收器（如 TI TFP401A-Q1）将串行比特流解码回主机发出的相同 24 位像素数据和控制信号。然后，解码后的数据可直接应用于平板驱动电路，以在显示器上产生图像。主机和显示器之间的距离可达到 5 米或更长，因此最好采用像素数据的串行传输。要支持高达 UXGA 的现代显示分辨率，需要具有良好抖动和偏差容差的高带宽接收器。