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自主横向控制系统的论文设计...
这项研究分析了模糊逻辑控制器（FLC）类型-2用于自动车辆方向盘控制的应用，使用误差形式的输入值和从主控制器产生的输出与从脉冲机构计算获得的转向角度值之间的差异的输入值。然后通过ROS（机器人操作系统）处理此数据。本研究将FLC -2类型的性能与7个成员和5个成员以及在各种情况下的PID控制器进行了比较。结果表明，具有7个成员的FLC -2平均误差为4.97％，比5个误差为7.71％的成员的配置要好。在避免障碍测试中，FLC型-2显示出卓越的准确性，人类回避的平均误差为1.54％，一辆停车车的4.28％，左侧两辆停车车的平均误差为1.2％，左侧两辆停车车为2.13％，左侧为1.2％。与PID控制器进行了比较，PID控制器记录了分别为2.19％，3.49％，1.12％和3.49％的错误。从电气工程部门到工程学院的完整路线测试，FLC型-2型的平均误差为8.87％，而PID的平均误差为12.35％，而PID的FLC型误差为4.52％，FLC型-2型和7.57％。flc型-2具有7个成员的被证明在保持动态驾驶条件下的准确性和性能更有效，尽管PID对较小的误差值的响应更平滑。 这一发现显示了FLC -2型在提高转向准确性和整体自动驾驶汽车性能方面的潜力。被证明在保持动态驾驶条件下的准确性和性能更有效，尽管PID对较小的误差值的响应更平滑。这一发现显示了FLC -2型在提高转向准确性和整体自动驾驶汽车性能方面的潜力。关键字：自动驾驶汽车，FLC型-2，PID控制器，转向角，5个成员，7个成员
AHNAK在肌萎缩性横向硬化症中的差异表达。
我们使用GEO2R使用了微阵列数据集GSE56808（3）和GSE26276（4）对ALS患者细胞和组织的这种差异基因表达分析。GSE56808是使用Affymetrix人基因组U133加上2.0阵列技术生成的，n = 6个对照成纤维细胞，n = 6 ALS患者成纤维细胞；使用了平台GPL570。GSE26276是使用Affymetrix人基因1.0 ST阵列技术生成的，N = 3对照骨骼肌和n = 3 ALS患者骨骼肌；使用了平台GPL6244。P值调整的Benjamini -Hochberg方法用于对差异表达进行排名，但原始的P值用于评估全局差异表达的统计显着性。对数字转换，并使用了NCBI生成的平台注释类别。使用两尾t检验进行了统计检验，以评估患者和对照成纤维细胞之间的AHNAK表达是否显着差异。
椎体心脏评分机的诊断验证机器学习算法的犬横向X光片
VHS是排除或消除狗心脏病的有用工具（Guglielmini等人。2009）。 当可将二极管造影不可行时，VHS也可以用作识别B2期退行性瓣膜疾病患者的替代品，这是启动心脏疗法的阈值（ITO 2022）。 补充，随着时间的推移，VHS的绝对VHS和变化已被证明可以预测多项研究的心力衰竭开始（Boswood等人。 2016，2020）。 VHS确实具有一定的可变性来源。 两项荧光镜研究的平均变化在心脏周期的收缩期和舒张期之间的平均变化约为0.3至0.4。 在呼吸周期的灵感和外向阶段之间也可以平均变化0.2椎骨（Olive etal。 2015）。 最后，人类的可变性研究表明，不同读取器的平均差异约为0.4至1.0椎骨（Hansson等人。 2005）。 最近，用于支持兽医心脏病学临床诊断的计算机辅助算法的开发已经增加（Burti等人 2020，Li等。 2020）。 计算机辅助的临床决策支持提高了依从性临床指南（Taheri Moghadam等人。 2021）。 此外，由于人类疲劳，注意力不集中和分心，常规诊断期间的人为错误通常是不可避免的（Alexander 2010，Waite等，Waite等人。 2017）。 2021，Baisan＆Vulpe 2022，Wiegel等。2009）。当可将二极管造影不可行时，VHS也可以用作识别B2期退行性瓣膜疾病患者的替代品，这是启动心脏疗法的阈值（ITO 2022）。补充，随着时间的推移，VHS的绝对VHS和变化已被证明可以预测多项研究的心力衰竭开始（Boswood等人。2016，2020）。VHS确实具有一定的可变性来源。两项荧光镜研究的平均变化在心脏周期的收缩期和舒张期之间的平均变化约为0.3至0.4。在呼吸周期的灵感和外向阶段之间也可以平均变化0.2椎骨（Olive etal。2015）。最后，人类的可变性研究表明，不同读取器的平均差异约为0.4至1.0椎骨（Hansson等人。2005）。 最近，用于支持兽医心脏病学临床诊断的计算机辅助算法的开发已经增加（Burti等人 2020，Li等。 2020）。 计算机辅助的临床决策支持提高了依从性临床指南（Taheri Moghadam等人。 2021）。 此外，由于人类疲劳，注意力不集中和分心，常规诊断期间的人为错误通常是不可避免的（Alexander 2010，Waite等，Waite等人。 2017）。 2021，Baisan＆Vulpe 2022，Wiegel等。2005）。最近，用于支持兽医心脏病学临床诊断的计算机辅助算法的开发已经增加（Burti等人2020，Li等。 2020）。 计算机辅助的临床决策支持提高了依从性临床指南（Taheri Moghadam等人。 2021）。 此外，由于人类疲劳，注意力不集中和分心，常规诊断期间的人为错误通常是不可避免的（Alexander 2010，Waite等，Waite等人。 2017）。 2021，Baisan＆Vulpe 2022，Wiegel等。2020，Li等。2020）。计算机辅助的临床决策支持提高了依从性临床指南（Taheri Moghadam等人。2021）。此外，由于人类疲劳，注意力不集中和分心，常规诊断期间的人为错误通常是不可避免的（Alexander 2010，Waite等，Waite等人。2017）。2021，Baisan＆Vulpe 2022，Wiegel等。此外，可以根据狗品种，身体状况和心脏状况进行VHS测量的其他差异来源（Puccinelli等人。2022）。本研究的目的是评估使用简化的Sanchez方法的使用VHS算法的性能与使用Buchanan方法在三位董事会认证的兽医心脏病学家之间分配的1200个X光片相比，使用了1200个X射线照片。
横向 - pepr Ensemble
但是，由于规模的变化和算法能力的变化，我们正处于转折点（例如，在人工智能（AI）系统的最新突破之后）。在规模上，传感技术的最新技术发展，显示器（大型，身临其境，移动，可穿戴），网络和可视化工具工具已导致越来越多的异构物理和数字协作空间，具有不同交互设备和模式的参与者必须能够有效地协作。曾经局限于工业和学术实验室的东西现在越来越多地吸引更多受众。第二，就算法能力而言，AI研究的最新突破导致AI算法将与用户直接与用户互动的众多数字接口集成在一起，并与他们的数据（包括对话代理，生成AI）以及基于数据的用户分析和影响。
横向横梁调整的晶格 - 不合稳固式学习剂
强化学习（RL）已成功地应用于各种在线调整任务，通常优于传统优化方法。但是，无模型的RL算法通常需要大量的样式，训练过程通常涉及数百万个相互作用。由于需要重复此耗时的过程来为每个新任务培训基于RL的控制器，因此它在在线调整任务中更广泛地应用构成了重大障碍。在这项工作中，我们通过扩展域随机化来训练一般的晶格 - 反应政策来应对这一挑战。我们专注于线性加速器中的共同任务：通过控制四极杆和校正磁体的强度来调整电子束的横向位置和尺寸。在训练期间，代理与磁铁位置随机分配的环境相互作用，从而增强了训练有素的策略的鲁棒性。初步结果表明，这种方法使政策能够概括和解决不同晶格部分的任务，而无需进行额外的培训，这表明有可能开发可转移RL的代理。这项研究代表了迈向快速RL部署的第一步，并为加速器系统创建了晶格 - 不合稳定的RL控制器。
全身性炎症标志物是肌萎缩性横向硬化症中疾病进展和生存时间的潜在预测因子
症状发作后（Van Es等，2017）。尽管ALS相对罕见，但全球1-1.8/100,000个人的影响，但预计ALS病例的数量将从2015年的222,801增加到2040年的376,674，这是由于全球人口的老龄化，导致家庭和社会的巨大负担（Arthur等人，2016年）。然而，由于ALS的发病机理仍然难以捉摸，因此没有延迟或停止ALS的发作或进展的有效治疗。识别ALS的廉价且易于实现的生物标志物可以预测疾病进展率和生存时间对于改善疾病管理至关重要。神经因浮肿和外周免疫已被假定在ALS的神经退行性过程中起重要作用（Liu等，2020）。神经蛋白的流量始终由小胶质细胞和星形胶质细胞激活诱导，这可以通过ALS患者的验尸后的免疫染色来检测（Kawamata等，1992; Schi qu Quert et al。，1996）。正电子发射断层扫描（PET）成像的进展使通过活化的小胶质细胞表达的耦合蛋白在体内可视化人类神经胶质变化成为可能（Corcia等，2012）。然而，以上评估神经素浮肿的方法是侵入性的，昂贵和技术困难的，这不能以大规模的方式实施。这些外围炎症生物标志物已被用作心血管疾病，自身免疫性疾病和神经退行性疾病的预测因素，例如帕金森氏病，阿尔茨海默氏病，阿尔茨海默氏病（Sharma et al。 2012）。可以通过不同的白细胞的血细胞计数以及包括嗜中性粒细胞与淋巴细胞比率（NLR），血小板至淋巴细胞（PLR），Lymphocyte and Monyphocyte conmphocyte conmyte rmicte rmicty rmicty callio atio ymricte rmicty rmicty callio atio at（NLR）的血细胞计数来评估外围炎性生物标志物。免疫输入指数（SII），具有成本效率，方便且高度适用于临床应用（Grassano等，2023; Cao等，2023）。至于ALS，意大利的一项基于人群的研究发现，中性粒细胞，NLR和SII的增加与更快的疾病进展，较差的肺功能和较短的生存有关（Grassano等，2023）。低淋巴细胞和LMR降低与女性ALS患者的预后不良相关（Grassano等，2023）。中国的一项回顾性，横截面的观察性研究也表明，NLR值是预测零星ALS患者的疾病进展率和存活率的独立参数（Wei等，2022）。在这些系统性的弹性标记中，NLR是ALS中研究最多的参数，显示了预测ALS预后的潜力，而有关PLR，LMR和SII的作用的证据相对较少见（Cao等，2023; Wei等，2022; Choi等，2022; Choi等，2020; 2020; leone et al。此外，与西方的研究相比，中国ALS患者的研究数据仍然很少。总的来说，这项研究的目的是通过分析Chinses ALS患者的NLR，PLR，LMR和SII来评估系统性炎症状态的作用，以研究这些参数与ALS严重程度，进展率和存活率之间是否存在关联。因此，确定
自动驾驶汽车的横向控制
自主驾驶能够通过减少道路事故，交通拥堵和空气污染来重塑移动性和运输。这可以产生能源效率，便利性和更高的生产率，因为将在其他活动中获得大量驾驶时间。自动驾驶汽车是复杂的系统，由几个执行感知，决策，计划和控制的模块组成。控制对于实现自动驾驶至关重要，基本上将其分为处理速度跟踪的纵向控制和横向控制，从而确保准确的转向。后者在路径跟踪应用程序中是原始的，最近的研究在该领域取得了巨大的飞跃。本文的目的是对有关自动驾驶汽车横向控制的最新研究进行技术调查，并强调技术挑战和限制以进一步发展。
优化的自适应MPC用于自动驾驶汽车的横向控制
摘要 - 自治车辆是解决大多数运输问题的解决方案，例如安全性，舒适性和效率。转向控制是实现自动驾驶的主要重要任务之一。模型预测控制（MPC）是该任务的效果控制器之一，因为其最佳性能和处理约束的能力。本文提出了用于路径跟踪任务的自适应MPC控制器（AMPC），并提出了一种改进的PSO算法，以优化AMPC参数。使用查找表方法在线实现参数改编。通过模拟评估了提出的AMPC性能，并将其与经典的MPC和Pure Pursuit控制器进行了比较。索引项 - 自主车，优化，模型预控制，自适应控制，粒子群优化。
![b' 在本研究中，我们报告了超快速瞬态热带 (THS) 技术用于测量氮化铝 (AlN) 薄膜各向异性热导率的实现情况。AlN 薄膜是通过在硅基板上制备的氧化硅 (SiO 2 ) 薄膜上在低温 (> 250 C) 下生长的反应性直流磁控溅射制备的。使用产生超短电脉冲\xc2\xad ses 的实验装置对热导率进行精确测量，并在纳秒和微秒时间尺度上电测量随后的温度升高。在 AlN 加工之前，将电脉冲施加在 SiO 2 上图案化的金属化条带内，并在 [0.1 \xe2\x80\x93 10 \xce\xbc s] 范围内选择的时间段内分析温度升高。当厚度从 1 \xce\xbc m 增加到 2 \xce\xbc m 时，AlN 横向平面（平面内）热导率分别从 60 增加到 90 W m 1 K 1（33 \xe2\x80\x93 44 W m 1 K 1）。这清楚地表明了 AlN 薄膜热导率的各向异性。此外，AlN 的体积热容量估计为 ~2.5 10 6 JK 1 m 3 。'](/simg/3/3667ff1348138e0ee8b2d560bc8bba8245de6047.webp)
b' 在本研究中，我们报告了超快速瞬态热带 (THS) 技术用于测量氮化铝 (AlN) 薄膜各向异性热导率的实现情况。AlN 薄膜是通过在硅基板上制备的氧化硅 (SiO 2 ) 薄膜上在低温 (> 250 C) 下生长的反应性直流磁控溅射制备的。使用产生超短电脉冲\xc2\xad ses 的实验装置对热导率进行精确测量，并在纳秒和微秒时间尺度上电测量随后的温度升高。在 AlN 加工之前，将电脉冲施加在 SiO 2 上图案化的金属化条带内，并在 [0.1 \xe2\x80\x93 10 \xce\xbc s] 范围内选择的时间段内分析温度升高。当厚度从 1 \xce\xbc m 增加到 2 \xce\xbc m 时，AlN 横向平面（平面内）热导率分别从 60 增加到 90 W m 1 K 1（33 \xe2\x80\x93 44 W m 1 K 1）。这清楚地表明了 AlN 薄膜热导率的各向异性。此外，AlN 的体积热容量估计为 ~2.5 10 6 JK 1 m 3 。'
b' 在本研究中，我们报告了超快速瞬态热带 (THS) 技术用于测量氮化铝 (AlN) 薄膜各向异性热导率的实现情况。AlN 薄膜是通过在硅基板上制备的氧化硅 (SiO 2 ) 薄膜上在低温 (> 250 C) 下生长的反应性直流磁控溅射制备的。使用产生超短电脉冲\xc2\xad ses 的实验装置对热导率进行精确测量，并在纳秒和微秒时间尺度上电测量随后的温度升高。在 AlN 加工之前，将电脉冲施加在 SiO 2 上图案化的金属化条带内，并在 [0.1 \xe2\x80\x93 10 \xce\xbc s] 范围内选择的时间段内分析温度升高。当厚度从 1 \xce\xbc m 增加到 2 \xce\xbc m 时，AlN 横向平面（平面内）热导率分别从 60 增加到 90 W m 1 K 1（33 \xe2\x80\x93 44 W m 1 K 1）。这清楚地表明了 AlN 薄膜热导率的各向异性。此外，AlN 的体积热容量估计为 ~2.5 10 6 JK 1 m 3 。'