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World File Search System纵向
基于自适应动态逆的抗干扰与耦合纵向自动着舰控制律
摘要：基于非线性动态逆（NDI）设计了纵向自动着舰系统（ACLS）控制律，以实现抑制尾流、解耦横向状态和跟踪动态期望着陆点（DTP）的目的。首先，建立F/A−18飞机六面进近非线性着舰模型，获取气动、操纵面、极限状态等参数。其次，采用俯仰角控制跟踪期望纵向轨迹的策略。基于自适应NDI设计了自动功率补偿系统（APCS）、俯仰角速率、俯仰角和垂直位置控制环路，并详细推导了稳定性分析和原理描述。采用频率响应法设计了甲板运动补偿（DMC）算法。第三，通过遗传算法对控制参数进行优化。提出了一种综合考虑飞机速度、迎角（AOA）、俯仰速率、俯仰角和垂直位置的适应度函数。最后，在半实物仿真平台上进行了综合仿真。结果表明，所采用的自动着陆控制律既能达到良好的性能，又能抑制气流尾流和横侧耦合。
量化数字化转型对经济增长的影响：纵向分析
摘要：本研究通过 2016 年至 2020 年的纵向分析研究了数字化转型与经济发展之间的相互作用。统计数据表明，数字化转型得到了持续的支持，投资、采用率、人才培养和准备程度等数字化转型措施持续增长。经济发展指标，包括 GDP 增长、就业、生产率和企业投资，都同时呈现出积极趋势。计算出的数字化转型影响百分比表明，随着时间的推移，影响不断增加。为期五年的考察突出了数字化转型的整体效果，并强调了其对经济发展的持续贡献。政策制定者、企业和学者应注意这项研究的重要意义，它强调了数字化转型在决定数字时代经济发展方面发挥的关键作用。
使用 1 例 ctDNA 纵向监测疾病负担和反应
此预印本的版权所有者此版本于 2022 年 1 月 18 日发布。；https://doi.org/10.1101/2022.01.15.476442 doi：bioRxiv preprint
广义边界移位积分纵向评估脊髓萎缩
a 医学图像计算中心 (CMIC)，伦敦大学学院医学物理与生物工程系，90 High Holborn，伦敦，WC1V 6LJ，英国 b 核磁共振研究单位，女王广场 MS 中心，神经炎症系，伦敦大学学院女王广场神经病学研究所，脑科学学院，伦敦，罗素广场，伦敦，WC1B 5EH，英国 c 加泰罗尼亚开放大学电子健康中心，西班牙巴塞罗那 d 多发性硬化症临床护理和研究中心，费德里科二世大学神经科学系，意大利那不勒斯 e 史密斯学院，美国马萨诸塞州北安普敦 f 医学图像计算中心 (CMIC)，伦敦大学学院计算机科学系，90 High Holborn，伦敦，WC1V 6LJ，英国 g 生物医学工程与成像科学系，伦敦国王学院，英国 h 放射学与核医学系，自由大学医学中心，荷兰阿姆斯特丹 i 脑 MRI 3T , UKCenter、IRCCS Mondino 基金会，意大利帕维亚 j 意大利帕维亚大学脑与行为科学系
apoEε4增强淀粉样β对纵向tau病理的影响
therriault 3，Cécilepstsot 1.3，Carolina Soares 1.2，Yi-Ting Wang 3，Mira Chamou 3，Stijn 3
诱惑：纵向微生物组研究的时间信息降低
1美国北卡罗来纳州达勒姆大学杜克大学生物统计学与生物信息学系。2美国北卡罗来纳州杜克大学杜克大学杜克微型群岛中心。3加利福尼亚州圣地亚哥分校儿科，美国加利福尼亚州，美国加利福尼亚州。4美国加利福尼亚州圣地亚哥分校微生物创新中心。5生物信息学和系统生物学计划，加利福尼亚州圣地亚哥分校，美国加利福尼亚州，美国加利福尼亚大学。 6美国北卡罗来纳州达勒姆大学杜克大学统计科学系。 7算法生物信息学，生物学和化学系，德国吉森·贾斯图斯·利比格大学Giessen。 8微生物组工程与数据分析中心，美国弗吉尼亚州里士满弗吉尼亚州联邦大学。 9，美国弗吉尼亚州里士满的弗吉尼亚联邦大学微生物与免疫学系。 10，加利福尼亚州加利福尼亚大学加利福尼亚州加利福尼亚大学加利福尼亚大学加利福尼亚大学生物工程系。 11计算机科学与工程系，加利福尼亚州圣地亚哥分校，美国加利福尼亚州，美国加利福尼亚州。 12Halıcıo˘glu数据科学研究所，加利福尼亚州圣地亚哥分校，美国加利福尼亚州，美国加利福尼亚州。 13纽约Grossman医学院系统遗传学研究所，纽约大学，纽约，美国，美国。 14纽约Grossman医学院微生物学系，纽约大学，纽约，纽约，美国。5生物信息学和系统生物学计划，加利福尼亚州圣地亚哥分校，美国加利福尼亚州，美国加利福尼亚大学。6美国北卡罗来纳州达勒姆大学杜克大学统计科学系。 7算法生物信息学，生物学和化学系，德国吉森·贾斯图斯·利比格大学Giessen。 8微生物组工程与数据分析中心，美国弗吉尼亚州里士满弗吉尼亚州联邦大学。 9，美国弗吉尼亚州里士满的弗吉尼亚联邦大学微生物与免疫学系。 10，加利福尼亚州加利福尼亚大学加利福尼亚州加利福尼亚大学加利福尼亚大学加利福尼亚大学生物工程系。 11计算机科学与工程系，加利福尼亚州圣地亚哥分校，美国加利福尼亚州，美国加利福尼亚州。 12Halıcıo˘glu数据科学研究所，加利福尼亚州圣地亚哥分校，美国加利福尼亚州，美国加利福尼亚州。 13纽约Grossman医学院系统遗传学研究所，纽约大学，纽约，美国，美国。 14纽约Grossman医学院微生物学系，纽约大学，纽约，纽约，美国。6美国北卡罗来纳州达勒姆大学杜克大学统计科学系。7算法生物信息学，生物学和化学系，德国吉森·贾斯图斯·利比格大学Giessen。8微生物组工程与数据分析中心，美国弗吉尼亚州里士满弗吉尼亚州联邦大学。9，美国弗吉尼亚州里士满的弗吉尼亚联邦大学微生物与免疫学系。 10，加利福尼亚州加利福尼亚大学加利福尼亚州加利福尼亚大学加利福尼亚大学加利福尼亚大学生物工程系。 11计算机科学与工程系，加利福尼亚州圣地亚哥分校，美国加利福尼亚州，美国加利福尼亚州。 12Halıcıo˘glu数据科学研究所，加利福尼亚州圣地亚哥分校，美国加利福尼亚州，美国加利福尼亚州。 13纽约Grossman医学院系统遗传学研究所，纽约大学，纽约，美国，美国。 14纽约Grossman医学院微生物学系，纽约大学，纽约，纽约，美国。9，美国弗吉尼亚州里士满的弗吉尼亚联邦大学微生物与免疫学系。10，加利福尼亚州加利福尼亚大学加利福尼亚州加利福尼亚大学加利福尼亚大学加利福尼亚大学生物工程系。 11计算机科学与工程系，加利福尼亚州圣地亚哥分校，美国加利福尼亚州，美国加利福尼亚州。 12Halıcıo˘glu数据科学研究所，加利福尼亚州圣地亚哥分校，美国加利福尼亚州，美国加利福尼亚州。 13纽约Grossman医学院系统遗传学研究所，纽约大学，纽约，美国，美国。 14纽约Grossman医学院微生物学系，纽约大学，纽约，纽约，美国。10，加利福尼亚州加利福尼亚大学加利福尼亚州加利福尼亚大学加利福尼亚大学加利福尼亚大学生物工程系。11计算机科学与工程系，加利福尼亚州圣地亚哥分校，美国加利福尼亚州，美国加利福尼亚州。12Halıcıo˘glu数据科学研究所，加利福尼亚州圣地亚哥分校，美国加利福尼亚州，美国加利福尼亚州。 13纽约Grossman医学院系统遗传学研究所，纽约大学，纽约，美国，美国。 14纽约Grossman医学院微生物学系，纽约大学，纽约，纽约，美国。12Halıcıo˘glu数据科学研究所，加利福尼亚州圣地亚哥分校，美国加利福尼亚州，美国加利福尼亚州。13纽约Grossman医学院系统遗传学研究所，纽约大学，纽约，美国，美国。 14纽约Grossman医学院微生物学系，纽约大学，纽约，纽约，美国。13纽约Grossman医学院系统遗传学研究所，纽约大学，纽约，美国，美国。14纽约Grossman医学院微生物学系，纽约大学，纽约，纽约，美国。14纽约Grossman医学院微生物学系，纽约大学，纽约，纽约，美国。
飞行控制系统纵向模式的总能量控制法（TEC）
论文的目的是为合并高度和空速控制的非传统控制定律开发设计和仿真框架，其中推力和电梯控制输入均同时且无缝地使用。与独立治疗推力和态度控制的传统方法相比，可以实现绩效和飞行安全性的显着增长。结果应该在主管的教育活动中使用（飞行控制系统的讲座和实验室，SRL），以及与从事通用航空飞行控制解决方案的工业合作伙伴的预见合作。1。为研究中提出的解决方案开发用于线性控制设计和非线性仿真验证的工具[1]。在与主管协商时，请选择感兴趣的案例。使用课程飞行控制系统SRL采用飞行力学模型。2。调整开发的工具，并使用传统解决方案进行定性和定量的比较分析，您在飞行控制系统课程的半阶段项目中开发了这些解决方案，对于步骤1中选择/商定的情况。Alt HLD/SLCT，GS TRK，MACH HLD是一些预期的示例。3。表明[1]中使用的方法和用于小型无人机的PX4单元[2]中使用的方法有显着差异。在与主管协商时实施选定的解决方案，并提供控制设计和评估结果。
阿尔茨海默氏症相关等离子体的纵向变化...
在CC0许可下使用。本文是美国政府的工作。它不受17 USC 105的版权，并且也可以使用（未经同行评审证明）是作者/资助者，他已授予MedRxiv许可证以永久显示预印本。此预印本版的版权持有人于2023年2月1日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.01.12.23284439 doi：medrxiv preprint
使用p-d，i-tord阶的汽车纵向速度控制...- ijrpr
Tejado等人，2011年指出，需要准确的控制器以确保在导航期间安全。他们着重于设计用于雪铁龙自动型原型的低速控制的分数PI控制器的实现。他们得出结论，测试显示了提出的控制器的有效性[1]。Cohring，2012年为德国自动驾驶汽车提供了实时控制器体系结构。他描述了一种算法，证明了其在柏林茂密的城市交通中的适用性[2]。Alonso，Oria，Al-Hadithi和Jimenez，2013年，2013年提出了一个在线自我调整的PID控制器，用于控制车辆，沿着距离和速度在城市交通中典型的速度和速度。他们提出了一种调整技术，以改善不同输入或噪声存在下的鲁棒性[3]。
使用神经网络对退役地球静止卫星纵向演化进行建模
摘要：本研究使用神经网络探索退役地球静止卫星复杂的纵向进程。目标是建模和预测卫星在时间维度上的纵向动态。历史卫星经度数据经过彻底的预处理，以训练所有六颗退役卫星的单输入和三输入配置的时间序列神经网络，从而获得全面的纵向行为洞察。结果显示出令人印象深刻的结果：预测和测量经度之间的平均均方误差 (MSE) 为 1.55x10 -3 ，回归接近 1。这种收敛意味着所采用的神经网络方法与复杂的问题领域之间存在很强的一致性。这些结果强调了所选神经网络方法在解决退役地球静止卫星轨迹建模所带来的挑战方面的适用性和有效性。这项研究的影响涵盖了各个领域。深入了解长期轨道变化有助于理解卫星行为，增强轨迹预测和卫星管理和空间技术进步的决策。此外，该研究还强调了准确预测卫星退役后行为的重要性。这有助于更好地规划任务、优化资源，并制定更有效的空间垃圾处理策略。关键词：退役卫星、地球静止轨道、神经网络、纵向演化、轨道动力学。