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World File Search System控制理论
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本论文集报告了 1982 年 7 月 14-16 日在喷气推进实验室举行的关于分布式系统理论在大型空间结构 (LSS) 控制中的应用的研讨会的结果。该研讨会由喷气推进实验室和兰利研究中心共同主办，响应了 NASA 对开发控制技术日益增长的兴趣，该技术是计划于 1980 年代及以后实现大型航天飞机太空系统所必需的。本次研讨会的范围涵盖两个相互补充的主题，两者在某种意义上都涉及分布式系统的概念。一个主题是分布参数系统的控制理论，其中传统上强调通过分布式或连续模型开发基本控制原理。另一个主题是需要空间分布的多点传感和驱动的系统的分布式控制——无论是用集中模型还是连续模型描述。研讨会上就建模与控制、控制与稳定、分布式控制、分布式系统的控制理论以及估计与识别等议题发表了关于这两种控制理论的论文。研讨会上举行的三场讨论会主要讨论了 LSS 控制问题总结、LSS 在分布式系统理论中的应用以及未来的研究机会等一般性主题。
量子技术中的量子最优控制。欧洲研究现状、愿景和目标战略报告
1 引言 量子最优控制理论 (QOCT) 是指一套设计和实现外部电磁场形状的方法，这些电磁场以最佳方式操纵原子或分子尺度上的量子动力学过程 [246]。它建立在更通用的控制理论的基础上，控制理论是在应用数学、工程学和物理学交叉领域发展起来的，涉及操纵动态过程以实现特定任务。主要目标是使所研究的动态系统以最优方式运行并达到其物理极限，同时满足现有设备施加的约束。量子过程也不例外，但控制理论的某些方面必须进行调整，以考虑到量子世界的特殊性。过去几年中，QOCT 已成为新兴量子技术不可或缺的一部分 [6]，证明了控制将科学知识转化为技术 [246]：如果叠加原理是量子力学的核心特征，那么量子控制就是叠加原理在起作用。量子技术需要相对隔离良好、特性良好的量子系统。与化学反应动力学等使用 QOCT 的其他领域相比，这一特性使其成为 QOCT 的理想试验台。另一方面，QOCT 已经成熟到如今已可在实验中使用。QOCT 的下一个挑战是成为一种
Michael A. Arbib，《隐喻大脑 2：神经网络及其他》*
本书介绍了大脑中的计算以及未来计算机系统中计算的组织方式。由于本书的作者精通多个领域，包括符号人工智能、人工神经网络、神经科学和控制理论，因此值得关注。本书的大部分内容涉及视觉（包括低级和高级方面）和运动控制等问题，但也涉及自然语言和意识（简而言之）。除了它所信奉的特定理论观点外，本书还详细总结了哺乳动物大脑、低等动物（特别是青蛙、蟾蜍和海参）的神经系统、控制理论、动力系统理论、人工神经网络和人工智能的某些方面，这一点很有用。它旨在让典型的《科学美国人》读者能够全面理解，但也旨在让人工智能、机器人技术、认知科学、神经网络和神经科学等领域的专家受益。这本书并不是、也不可能接近这些领域的百科全书；重点在于这些领域以某种方式阐明、支持或限制了本书的核心理论思想。但是，人们可以否定 Arbib 的整个理论，但仍然可以从本书中收集到很多有用的信息，而且事实上，书中提供的大部分信息似乎与他的理论无关。这本书确实在各个主题之间跳来跳去，但由于内容丰富且内容密集，这可能是一件好事。本书的核心思想是协作计算、协调控制
量子技术中的量子最佳控制。欧洲研究现状，愿景和目标的战略报告
1引言量子最佳控制理论（QOCT）是指设计和实施外部电磁场的形状的一组方法，这些方法以最佳方式以原子或分子量表操纵量子型的过程[246]。它以控制理论为基础，以更笼统的术语为基础，这些术语以应用数学，工程和物理学之间的接口发展，并涉及对实现特定任务的动态过程的操纵。主要目标是使正在研究的动力系统可以最佳地运行并达到其物理限制，同时满足手头设备施加的约束。量子过程也不例外，但必须对控制理论的某些方面进行调整以考虑量子世界的特殊性。在过去的几年中，Qoct已成为新兴量子技术的组成部分[6]，这证明了以下事实：控制将科学知识转化为技术[246]：如果叠加原理是量子力学的核心特征，则量子力学的核心特征，量子控制是量子控制的主要原理。量子技术需要相对良好的且特征良好的量子系统。与使用QOCT（例如化学反应动力学）相比，这一特征使它们成为Qoct的理想测试。相反，Qoct已经成熟到如今在实验中很容易使用的阶段。Qoct的下一个挑战将是成为
指向控制理论模型 - Jörg Müller
本文对手动控制理论中的四种模型进行了实证比较，以了解它们对人类用户使用鼠标进行瞄准行为建模的能力：McRuer 的 Crossover、Costello 的 Surge、二阶滞后 (2OL) 和 Bang-bang 模型。此类动态模型具有生成性，不仅可以估计移动时间，还可以估计指针的位置、速度和加速度。我们描述了一个实验框架，用于获取指向动作并自动将数学模型的参数与实证数据相匹配。我们介绍了实验数据的时间序列、相空间和胡克图可视化的使用，以深入了解人类指向动态。我们发现，所识别的控制模型可以生成一系列动态行为，这些行为在不同程度上捕捉人类指向行为的各个方面。难度指数 (ID) 较低的条件表现出较差的适应性，因为它们不受约束的性质自然会导致更多的行为变化。我们报告了人类在指向过程中的波动行为（初始的弹道子运动）的特征，以及许多控制器性能指标的差异，包括过冲、稳定时间、峰值时间和上升时间。我们描述了模型之间的权衡。我们得出结论，控制理论为基于菲茨定律的人机交互方法提供了有希望的补充，模型提供了人类指向动力学的表示和预测，可以提高我们对
信息时代的指挥...控制...
命令和控制研究计划（CCRP）的使命是提高国防部对信息时代国家安全影响的理解。专注于改善最新技术的状态和指挥和控制实践的状态，CCRP有助于国防部充分利用新兴技术提供的机会。CCRP在信息优势，信息操作，命令和控制理论以及相关的操作概念方面采用广泛的研究和分析计划，使我们能够利用共同的认识来提高分配任务的有效性和效率。CCRP计划的一个重要方面是它可以作为运营，技术，分析和教育社区之间的桥梁的能力。CCRP通过：
焦虑行动的反思性思维：元认知信念和适应不良的情绪调节策略限制了工作记忆效率
摘要：注意控制理论（ACT）认为，尽管特质焦虑可能不会直接影响性能，但它会通过提示使用补偿机制来影响处理效率。这些机制的具体性质可能是反思性的，并未详细介绍该法案。在一项涉及110名学生（M = 20.12; SD = 2.10）的研究中，进行了调查，以评估学生的元认知信念，特质焦虑和情感调节策略（ERSS）。参与者进行了两个工作记忆练习：WAIS-IV的数字跨度任务和情感上的N-BACK任务。调查结果表明，焦虑，元认知信念和适应不良的ERS不会影响任务绩效，而与增加的响应时间相关。几项回归分析表明，对人的认知能力缺乏信心，而适应不良的ERS则可以预测N-BACK任务中较高的反应时间（RT）。此外，适应不良的ERS还预测了在数字跨度任务中策略的使用增加。最后，两项调解分析表明，焦虑提高了处理效率，这种关系是通过使用适应不良的ERS介导的。这些结果强调了反射水平在介导性状焦虑对效率的影响方面的重要性。他们强调了纳入元认知信念和适应不良的情绪调节策略的必要性，以彻底理解注意力控制理论。认识到这些因素为增强认知能力和促进学业成就提供了宝贵的观点。
IISRI 2020 年度报告 | 迪肯大学
在 ARC DECRA 项目中，将通过开发基于人类感知的新型 MCA 并利用先进的人工智能技术和最优控制理论来克服现有驾驶和飞行模拟器的这些关键缺陷。新型 MCA 能够考虑与人类感知相关的因素，并将显著提高模拟器运动保真度并消除晕动症。预计该研究成果将为澳大利亚研究界和行业带来巨大利益，从而将低成本、安全且高保真度的模拟器广泛用于培训、性能评估和虚拟原型设计。
1 个“可持续可再生能源生产人工智能”博士后职位
应对这一挑战需要先进的解决方案。ERC INJECT 项目 (https://cordis.europa.eu/project/id/101087771) 探索的数学控制理论提供了在优化能源生产的同时最大限度降低地震风险的策略。或者，人工智能 (AI)，尤其是强化学习 (RL)，以其与模型无关和以性能为导向的性质提供了一种变革性方法。RL 可以制定管理地下系统的高效策略，并作为解决具有类似不确定性和约束的复杂系统的范例，从而解锁跨不同领域的更广泛应用。