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脑成像数据的多模融合
摘要：神经影像数据通常包括多种模态，例如结构或功能磁共振成像、扩散张量成像和正电子发射断层扫描，它们为观察和分析大脑提供了多种视角。为了利用不同模态的互补表示，需要进行多模态融合以挖掘模态间和模态内信息。随着丰富信息的利用，结合多模态数据来探索健康和疾病状态下大脑的结构和功能特征正变得越来越流行。在本文中，我们首先回顾了用于融合多模态脑成像数据的广泛先进机器学习方法，大致分为无监督和监督学习策略。随后，讨论了一些代表性应用，包括它们如何帮助理解大脑区域化，如何改善行为表型和大脑衰老的预测，以及如何加速脑疾病的生物标志物探索。最后，我们讨论了一些令人兴奋的新兴趋势和重要的未来方向。总的来说，我们旨在全面概述脑成像融合方法及其成功应用，以及多尺度和大数据带来的挑战，这对开发新模型和平台提出了迫切的需求。
1个多频率和多模拓扑波导
( K( ) ( ) High VPC1 VPC2 K K K ( K K ) 4 C C C = − = ).VPC1和VPC2的Valley Chern数量相等
最大功率点跟踪的比较研究...
可再生能源在替代化石燃料资源方面发挥着至关重要的作用，而太阳能是这些资源之一，它被认为是环境友好的，并且在过去几年中得到了越来越多的使用。使用太阳能电池板时的主要问题是工作点会随着太阳辐照强度和太阳能电池板表面温度的变化而波动。当负载直接与太阳能电池板耦合时，在大多数情况下，输送的功率不会达到最大功率，因此需要最大功率点跟踪控制器来使系统高效运行，从而使电压转换电路的负载和输入阻抗之间匹配运行，通过这种运行，工作点处于最大功率。在本研究中，使用 MATLAB-2016a 程序对最大功率点跟踪系统进行了仿真，并使用了多种算法：扰动观察算法、增量电导算法、滑模控制器和电压转换电路（降压转换器）的负载与输入阻抗匹配的随机搜索算法。设计并搭建了同步降压转换器电路，然后实际实施系统。微控制器 arduino UNO 用于实现跟踪算法。实际系统实施中使用扰动和观察算法。。结果表明，滑模控制器在获得最大功率方面比传统算法快两倍以上，比随机搜索算法快约 6 毫秒，随机搜索算法比传统算法快约 1.5 倍，并且当辐照强度发生变化时，响应速度更快，可以访问新的最大功率点。SMC 的性能优于传统算法，随机搜索算法优于传统算法，其性能非常接近滑模控制器的性能。实际实施的响应非常快且强大。
光伏系统中最大功率点跟踪算法的比较研究 1 Saad A. Al-Kazzaz 和 2 Mohammed M. Al_juborie ¹讲师，摩苏尔大学机电一体化系，伊拉克摩苏尔。²学生，摩苏尔大学电气系，伊拉克摩苏尔。
可再生能源在替代化石燃料资源方面发挥着至关重要的作用，而太阳能是这些资源之一，它被认为是环境友好的，并且在过去几年中得到了越来越多的使用。使用太阳能电池板时的主要问题是工作点会随着太阳辐照强度和太阳能电池板表面温度的变化而波动。当负载直接与太阳能电池板耦合时，在大多数情况下，输送的功率不会达到最大功率，因此需要最大功率点跟踪控制器来使系统高效运行，从而使电压转换电路的负载和输入阻抗之间匹配运行，通过这种运行，工作点处于最大功率。在本研究中，使用 MATLAB-2016a 程序对最大功率点跟踪系统进行了仿真，并使用了多种算法：扰动观察算法、增量电导算法、滑模控制器和电压转换电路（降压转换器）的负载与输入阻抗匹配的随机搜索算法。设计并搭建了同步降压转换器电路，然后实际实施系统。微控制器 arduino UNO 用于实现跟踪算法。实际系统实施中使用扰动和观察算法。。结果表明，滑模控制器在获得最大功率方面比传统算法快两倍以上，比随机搜索算法快约 6 毫秒，随机搜索算法比传统算法快约 1.5 倍，并且当辐照强度发生变化时，响应速度更快，可以访问新的最大功率点。SMC 的性能优于传统算法，随机搜索算法优于传统算法，其性能非常接近滑模控制器的性能。实际实施的响应非常快且强大。
全跟踪的广义线性二次控制...
这两个问题都可以通过使用基于 PID 控制器的经典控制系统方法来解决 [8-13]。然而，开发多维 PID 控制器很困难，因为它们没有理论背景。因此，这种综合有点直观，取决于经验法则，需要控制系统工程师的丰富经验。另一种可能性是使用反步或滑模控制。在 [14] 中，终端滑模和反步控制已成功应用于实时无人机。在 [15] 中，基于线性反馈表示的鲁棒控制器可减少动态不确定性和外部干扰，并设计应用于实时欠驱动系统。现代控制技术，尤其是最优控制理论，为开发高效、鲁棒的多维控制器提供了可能性 [16-20]。它们非常适合处理非常一般类型的跟踪问题。在 [21] 中，瞬时最优控制用于输入饱和的机器人轨迹跟踪。 [ 22 ] 提出了基于辛伪谱最优控制的三维欠驱动板条箱跟踪方法。[ 23 ] 证明了最优周期
传感器 - 语义学者
这两个问题都可以通过使用基于 PID 控制器的经典控制系统方法来解决 [8-13]。然而，开发多维 PID 控制器很困难，因为它们没有理论背景。因此，这种综合有点直观，取决于经验法则，需要控制系统工程师的丰富经验。另一种可能性是使用反步或滑模控制。在 [14] 中，终端滑模和反步控制已成功应用于实时无人机。在 [15] 中，基于线性反馈表示的鲁棒控制器可减少动态不确定性和外部干扰，并设计应用于实时欠驱动系统。现代控制技术，尤其是最优控制理论，为开发高效、鲁棒的多维控制器提供了可能性 [16-20]。它们非常适合处理非常一般类型的跟踪问题。在 [21] 中，瞬时最优控制用于输入饱和的机器人轨迹跟踪。 [22] 中介绍了采用辛伪谱最优控制的三维欠驱动板条箱跟踪。在 [23] 中，表明最优周期
全局模块从局部相互作用和平滑梯度1
模块化结构和功能在生物学中无处不在，从动物体和大脑的组织到生态系统的规模。然而，模块化的机理尚不清楚。在这里，我们介绍了峰值选择的原理，该过程纯粹是局部相互作用和光滑的梯度可以导致全球模块化组织。可以从平稳的全局梯度中导致不连续模块边界的自组织，从而统一了形态发生的位置假设和图灵模式形成假设。应用于大脑的网格细胞网络，峰选择会导致具有离散间隔空间周期的功能不同模块的潮流出现。应用于生态系统，该过程的概括导致离散的系统级别的壁ni。动力学表现出对系统大小和“台式鲁棒性” [1]的新自我缩放，从而使模块出现和模块属性对大多数参数不敏感。此外，峰选择赋予模块内的鲁棒性。即使在单个网格细胞模块中，它也对连续吸引力动力学的微调需求进行了评估。它做出了一个独立于细节的预测，即网格模块周期比率应近似相邻的整数比率，并提供迄今为止最准确的数据匹配。其他可测试的预测有望弥合生理学，连接组学和转录。总的来说，我们的结果表明，与低信息全局梯度相结合的局部交互可以驱动强大的全局模块出现。
滑膜组织的靶向转录组分析
兽医考虑抗菌管理，以保持抗菌药物的有效性和可用性。3 抗菌耐药性的出现促使人们研究替代或辅助治疗策略以减少抗菌药物的使用，包括再生疗法，如基于间充质基质细胞 (MSC) 的治疗和血小板裂解物。4–8 MSCs 具有固有的抗菌和免疫调节特性，通过抗菌肽和细胞因子分泌来招募单核细胞/巨噬细胞和中性粒细胞。9 –23 该研究小组和其他研究小组先前的研究表明，这些特性可以通过在体内给药之前用 Toll 样 (TLR) 和 Nod 样受体配体体外调节 MSCs 来增强，6、7、24、25 导致对细菌生长、中性粒细胞细菌吞噬作用和免疫调节细胞因子分泌的直接抑制增加，这在诱发啮齿动物金黄色葡萄球菌生物膜和犬类自然感染模型中均得到证实。8 这些发现鼓励进一步研究大型动物（马）耐甲氧西林金黄色葡萄球菌化脓性关节炎模型中的免疫调节细胞疗法。5 马自然发生的脓毒性关节炎的发展已得到充分证实，发生在穿透性创伤、滑膜内注射、关节镜检查或小马驹的血源性败血症之后。26–30 此外，马临床前模型对于患有关节感染的人类具有转化意义，因为与许多其他实验室物种相比，马在软骨厚度、关节负荷力和关节体积方面与人类更相似。31 我们之前证明，与仅用万古霉素 (VAN) 治疗关节相比，用 TLR-3 激动剂聚肌苷酸：聚胞苷酸 (pIC) 加万古霉素 (TLR-MSC-VAN) 激活的 MSCs 治疗脓毒症关节可显著降低滑液和滑膜中的细菌数量以及滑液中的促炎细胞因子 IL-18 和 IL-6。5 重要的是，在接受 TLR-MSC-VAN 治疗的马中，因疼痛和炎症而导致的跛行明显减少。重复 IA 注射在临床上耐受性良好，表明这种治疗方法可以在临床实践中安全实施。报告的结果表明，有必要进一步研究免疫调节细胞疗法，以改善抗菌素耐药性感染的治疗。询问然而，迄今为止，这项工作的一个局限性是，TLR-MSC 疗法在马关节体内发挥作用的作用机制尚未完全阐明，包括评估接受和未接受 MSC 疗法治疗的滑膜组织中与免疫细胞浸润相关的基因表达谱。因此，我们进行了额外的研究，利用最近推出的 Nanostring 基因表达技术，通过一个旨在评估马免疫和软骨反应的靶向面板，从机制上研究了之前报道的 TLR-MSC 疗法在马脓毒性关节炎模型中的临床效果。
舰载机滑跃起飞多体动力学系统仿真
摘要 舰载机滑跃起飞飞行条件特殊、飞行速度低，对飞行安全构成威胁。处理该多学科交叉问题，需要综合考虑航母运动、飞机动力学、起落架和海况风场等因素。针对舰载机滑跃起飞的具体海军作战环境，建立了涉及舰载机、飞机、起落架运动实体，涉及起飞指令、控制系统和甲板风扰动的多体系统一体化动力学仿真模型。基于Matlab/Simulink环境，实现了多体系统仿真。通过舰载机滑跃起飞算例仿真，验证了模型的有效性和结果的合理性。该仿真模型与软件适用于舰载机起飞性能、飞行品质与安全、起落架载荷影响、航母甲板参数等多学科交叉问题的研究。ª 2013 CSAA & BUAA。由 Elsevier Ltd. 制作和托管。保留所有权利。