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World File Search System控制理论
1 个“可持续可再生能源生产人工智能”博士岗位
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。
2024/2025 课程
它包括研究技能组件。EEEN40010 控制理论 EEEN40580 工程师优化技术 MEEN40430 专业工程（管理） 选择 2 个选项（带指导） 选择 2 个选项（带指导） ACM40290 数值算法 COMP40660 无线网络高级 EEEN40720 工程师机器学习 COMP47670 Python 数据科学（MD） EEEN40050 无线系统* EEEN40070 神经工程 EEEN40060 数字通信* EEEN40280 数字与嵌入式系统 EEEN40130 高级信号处理 EEEN40600 混合信号集成电路 EEEN40310 电力电子技术 EEEN40690 量子计算 EEEN40570 模拟集成电路 MEEN30140 专业工程（金融）EEEN40680 量子计算简介
印度理工学院罗尔基分校学术事务办公室
a) MAL-411：解析数论 b) MAL-412：组合理论 c) MAL-413：信用风险建模 d) MAL-414：微分几何 e) MAL-415：算法设计与分析 f) MAL-416：图论 g) MAL-41？：数学图像处理 h) MAL-418：数学建模与仿真 i) MAL-419：数论 j) MAL-420：统计机器学习。k) MAL-511：抽象谐波分析 I) MAL-512：高级复分析 m) MAL-513：高级矩阵理论 n) MAL-514：高级数值分析 0) MAL-515：高级运筹学 p) MAL-5 16：高级偏微分方程 q) MAL-51？：代数数论 r) MAL-518：代数拓扑 s) MAL-519：近似理论 t) MAL-520：编码理论 u) MAL-521：交换代数 v) MAL-522：计算流体动力学 w) MAL-523：控制理论 x) MAL-524：动力系统 y) MAL-525：流体动力学 z) MAL-526：傅里叶分析及应用 aa) MAL-52？：模糊集和模糊系统 bb) MAL-528：双曲守恒定律 cc) MAL-529：积分方程和变分法 dd) MAL-531：数学生物学 ee) MAL-532：数学密码学 ff) MAL-533：测度论 gg) MAL-534：多元技术 hh) MAL-535：数值线性代数 ii) MAL-536：算子理论 jj) MAL-53？：最优控制理论 kk) MAL-538：正交多项式和特殊函数 II) MAL-539：投资组合优化 mm) MAL-540：逆问题的正则化理论 nn) MAL-541：有限群的表示理论 00) MAL-542：半群理论与应用
工程人工智能 (eai)
人工智能工程理学硕士 (EAI) 为专家提供这项颠覆性革命性新技术各个领域的全面知识。该计划提供算法、传感器、硬件、控制和应用方面的跨学科基础和实践经验。该计划由三个学期的课程组成，涵盖人工智能基础知识、概率推理、机器学习、深度学习算法、传感器电子学、数字系统设计和加速硬件、控制理论与实践、凸优化、自然语言处理、计算机视觉以及移动、健康和其他领域的应用。该计划的整体性使学生能够专攻人工智能 (AI) 的任何子领域并解决现实世界的问题，其中许多问题不仅仅是算法和软件。
结构脑网络可控性方法论考虑的实用指南
摘要 目的。预测大脑如何通过内部或外部控制进入特定状态需要从根本上理解神经连接与活动之间的关系。网络控制理论是物理和工程科学中一个强大的工具，可以提供有关这种关系的见解；它形式化了复杂系统的动态如何从其相互连接的单元的底层结构中产生的研究。方法。鉴于网络控制理论最近在神经科学中的应用，现在是时候为结构脑网络可控性的方法论考虑提供实用指南了。在这里，我们系统地概述了该框架，研究了建模选择对经常研究的控制指标的影响，并提出了可能有用的理论扩展。我们的讨论、数值演示和理论进展基于一个高分辨率扩散成像数据集，该数据集包含 730 个扩散方向，这些扩散方向是从十名健康年轻人身上扫描约 1 小时获得的。主要结果。在对该理论进行教学介绍之后，我们探讨了建模选择如何影响四个常见统计数据：平均可控性、模态可控性、最小控制能量和最佳控制能量。接下来，我们将通过两种方式扩展当前的最新技术：首先，开发一种替代的结构连接测量方法，以解释活动通过邻接组织的径向传播；其次，定义一个补充指标，量化系统能量景观的复杂性。最后，我们将提出具体的建模建议并讨论方法论上的限制。意义。我们希望这个通俗易懂的解释将激励神经成像界更充分地利用网络控制理论的潜力，解决认知、发育和临床神经科学中的紧迫问题。
航天器制导的深度强化学习
本文介绍了一种名为深度制导的新技术，它利用人工智能的一个分支——深度强化学习，使制导策略可以学习而不是设计。深度制导技术包括一种学习制导策略，该策略将速度命令提供给传统控制器进行跟踪。控制理论与深度强化学习相结合，以减轻学习负担并促进训练系统从模拟到现实的转移。在本文中，在模拟和实验中考虑了一个概念验证航天器姿态跟踪和对接场景，以测试所提方法的可行性。结果表明，这样的系统可以在模拟中完全训练并以相当的性能转移到现实中。
伯努利数学、计算机科学和人工智能研究所 格罗宁根大学科学与工程学院
1.5 系统、控制和优化 系统、控制和优化 (SCO) 研究项目致力于复杂动态系统的分析、控制和优化。重点是基础数学研究，由来自工程和自然科学领域的同事合作推动。数学系统和控制理论涉及随时间演变的开放和互连系统的建模和控制。不仅要分析动态行为，还要影响（控制）和优化动态行为；通过增加反馈回路、与其他动态系统的互连（控制器设计）或最佳参数选择。此外，通过将复杂系统视为更简单组件的网络，强调系统的观点。从优化的角度来看，我们研究迭代算法的收敛性和复杂性，以及它们的底层动态。
计算机科学系课程结构
本系的目标是从识别和控制系统科学的角度理解物理现象，充分利用信息学和物理学，创建新的原理、方法、机制和系统，并在广泛的技术领域开展有用的研究和提供教育。关键词信息物理学、信息物理系统、计算、控制理论、信号处理、系统架构、物理和生物控制论、非侵入性神经成像、脑机接口、智能传感器、仪器和传感系统、集成智能系统、图像和语音识别与合成、音乐声学处理、自适应识别和控制系统、虚拟现实、远程机器人、软机器人、元宇宙、逆问题、光子计算、计算成像、网络安全、系统软件、移动通信系统。
加入我们的研究团队：心智工程
我们的实验室。我们的研究实验室致力于揭示人类行为、神经和心理动态背后的工程原理。我们的目标是了解这些动态在精神疾病中是如何改变的，并利用这些知识通过创新的闭环干预来改善个性化治疗。我们的工作涵盖动态系统理论、网络控制理论和机器学习，利用各种数据源，包括神经成像（fMRI、DTI、T1、EEG）和神经刺激技术（ECT、tVNS）。我们是马尔堡大学精神病学和心理治疗系的一部分，并与 DFG SFB/TRR 393、自适应思维 (TAM)、SFB/TRR 393、心智、大脑和行为中心 (CMBB) 和国家情感障碍中心 (NCAD) 等知名联盟合作。
人机交互的最佳操作员训练参考模型...
人类操作员是稳定、安全的电力系统不可或缺的一部分。虽然人们越来越关注自动化改进，但理解和培训人类操作员的重要性可能被低估了。本文讨论了一个通过评估人类相对于使用最优控制理论确定的参考操作员模型的表现来增强操作员培训计划的项目。除了建立一个简单的基于计算机的操作员工作站以供将来培训之外，本文还介绍了人在环电力系统实验的最优控制响应设计方法。介绍了整个系统模型。将最优控制器综合方法应用于模型系统并设计最优控制器。然后将最优控制器的性能与人类受试者的性能进行比较。