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对辅助辅助控制机器人沃克的辅助控制的仿真研究
摘要。背景：随着中国进入一个衰老的社会，2050年60岁以上的人数将达到34.9％，导致中风患者的显着增加。目的：本文提出了康复机器人步行者在日常生活中的步行帮助，并提出了在步态训练期间重新学习电动机的控制方法。步行者由一个全向移动平台（OMP）组成，该平台可确保步行者可以在地面上移动，体重支撑系统（BWS），该系统能够提供所需的卸载力以及骨盆辅助机制（PAM），以为用户提供四个自由度并避免刚性影响。研究目标是更好地了解步态训练期间的辅助控制策略。方法：对于人机互动控制，采用了辅助控制策略来指导用户的动议并改善交互体验。为了在三维空间中构建力场，系统的动力学得出以提高力控制的准确性。结果：仿真结果表明，运动轨迹周围的力场是在三维空间中产生的。为了理解力场，我们在矢状平面上设计了模拟，并且控制器可以生成适当的力场。初步实验结果与模拟结果一致。结论：基于数学模拟和初步测试，结果表明，所提出的系统可以在目标轨迹周围提供指导力，力量控制的准确性仍有待提高。
超冷费米子的二维厄米趋肤效应
该模型的厄米性保证了具有实特征值的能量守恒，但当量子系统与其环境交换粒子和能量时，该模型的厄米性就会失效。这种开放的量子系统可以用非厄米哈密顿量有效地描述，为量子信息处理、弯曲空间、非平凡拓扑相甚至黑洞提供了重要的见解。然而，许多关于非厄米量子动力学的问题仍未得到解答，尤其是在高维空间中。
我们是否需要量子力学的第五维度？
代表？。全球J Sci Front Res Phys Space Sci 23：01-03。2。Spiros Koutandos（2024）是否存在磁性单极？材料的最新进展6）：005 3。May Zh（2019）B峰的五维空间证明。 物理与天文学杂志7：180。 4。 Vlatko Vedral（2014）量子纠缠。 自然物理ICS 10：256-258。 5。 seyed kazem Mousavi（2023）量子力学现象的时空描述和时间性质的六个二二个月的平衡。 物理学杂志：理论与应用7：95-114。 6。 Paul S Wesson（2019）时空问题的原理：五个维度的宇宙学颗粒和波浪。 世界科学出版公司。 7。 li-li ye，Chen-di Han，Liang Huang，Ying-Cheng Lai（2022）几何形状引起的波函数崩溃。 物理评论A 106：022207。May Zh（2019）B峰的五维空间证明。物理与天文学杂志7：180。4。Vlatko Vedral（2014）量子纠缠。自然物理ICS 10：256-258。5。seyed kazem Mousavi（2023）量子力学现象的时空描述和时间性质的六个二二个月的平衡。物理学杂志：理论与应用7：95-114。6。Paul S Wesson（2019）时空问题的原理：五个维度的宇宙学颗粒和波浪。世界科学出版公司。7。li-li ye，Chen-di Han，Liang Huang，Ying-Cheng Lai（2022）几何形状引起的波函数崩溃。物理评论A 106：022207。
超维计算的自适应模型位宽
摘要 — 受大脑启发的超维 (HD) 计算是一种模拟高维空间中神经元活动的新型计算范式。HD 计算的第一步是将每个数据点映射到高维空间（例如 10,000）。这带来了几个问题。例如，数据量可能会激增，所有后续操作都需要在 D = 10,000 维中并行执行。先前的工作通过模型量化缓解了这个问题。然后可以将 HV 存储在比原始数据更小的空间中，并且可以使用较低位宽的操作来节省能源。然而，先前的工作将所有样本量化为相同的位宽。我们提出了 AdaptBit-HD，一种用于加速 HD 计算的自适应模型位宽架构。当可以使用更少的位来找到正确的类时，AdaptBit-HD 一次一位地对量化模型的位进行操作以节省能源。借助 AdaptBit-HD，我们可以在必要时利用所有位来实现高精度，并在设计对输出有信心时终止较低位的执行，从而实现高能效。我们还为 AdaptBit-HD 设计了一个端到端 FPGA 加速器。与 16 位模型相比，AdaptBit-HD 的能效提高了 14 倍；与二进制模型相比，AdaptBit-HD 的精度提高了 1.1%，与 16 位模型的精度相当。这表明 AdaptBit-HD 能够实现全精度模型的精度，同时具有二进制模型的能效。
载体/病原体相互作用的细胞和分子生物学
在1940年代和1950年代，将DNA作为遗传的分子发现，并包含在细胞核中存在的染色体中组织的生物体的所有遗传创新，这立即引起了科学家的注意。当时，它旨在了解该分子的化学和三维结构。一些研究小组已经开始争议，以试图揭示DNA的结构以及其原子在三维空间中的组织方式。通过终结，Watson和Crick在1953年对DNA结构的描述带来了非常重要的信息，以理解该大分子，以及如何通过DNA复制过程将其中包含的信息传输到下一代。
使用机器学习算法的差异建模和物理模型
为了在高维空间中实现项目的目标，这项工作将利用域分解技术，特别是Pinn-PGD [2]，以识别缺失的偏微分方程（PDE）项。此方法可以增加物理模型，从而通过求解修改后的PDE进行后续验证。该方法在源自非线性模型的数据上显示，而假定已知的物理模型是线性的。结果展示了提出的技术如何用非线性术语对线性模型进行补充，以发现原始的非线性公式。所提出的方法可用于表征船只与物理测量的结构建模的偏差，并增强原始材料建模公式。
PDE 符号和术语的一般介绍
Ω 中热能的变化率由单位时间内流过边界 S 的热量决定。在三维空间中，热通量 φ 是一个矢量，其大小 | φ | 表示单位时间内流过单位表面积的热能。在边界 S 上的任何一点 ( x, y, z )，我们都认为其为单位向外的法向矢量 ˆ n 。单位时间内流出区域 Ω 单位表面积的能量由热通量矢量 φ · ˆ n 的向外法向分量决定。请注意，如果 φ · ˆ n > 0，则热通量指向外部（能量流出 Ω）。单位时间内流出边界表面 S 的总能量为 x
神经启发式超维分类，实现高效、稳健的生物信号处理
摘要 生物信号由多个收集时间序列信息的传感器组成。由于时间序列包含时间依赖性，现有的机器学习算法很难处理它们。超维计算（HDC）作为一种受大脑启发的轻量级时间序列分类范例被引入。然而，现有的 HDC 算法存在以下缺点：（1）线性超维表示导致分类准确率低，（2）由于操作昂贵且不利于硬件而缺乏实时学习支持，以及（3）无法从部分标记数据建立强大的模型。在本文中，我们提出了 TempHD，一种用于高效和准确生物信号分类的新型超维计算方法。我们首先开发一种新型非线性超维编码，将数据点映射到高维空间。与使用昂贵数学进行编码的现有 HDC 解决方案不同，TempHD 在将数据映射到高维空间之前保留了原始空间中数据的时空信息。为了获得最具信息量的表示，我们的编码方法考虑了空间传感器和时间采样数据之间的非线性相互作用。我们的评估表明，TempHD 提供了更高的分类准确度、显著更高的计算效率，更重要的是，它能够从部分标记的数据中学习。我们评估了 TempHD 对用于脑机接口的嘈杂 EEG 数据的有效性。我们的结果表明，与最先进的 HDC 算法相比，TempHD 的分类准确度平均提高了 2.3%，训练和测试时间分别提高了 7.7 倍和 21.8 倍。