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World File Search System网络控制
解码基因网络控制下丘脑和丘脑神经元发展
源自胚胎下丘脑和prethalamus的神经元亚型调节了许多基本的生理过程，但是控制其发育的基因调节网络仍然很熟悉。使用单细胞RNA和ATAC序列，我们分析了小鼠的下丘脑和原丘脑发育，从胚胎第11天到产后第8天，总共分析了660,000个细胞。此确定的关键转录和染色质动力学驱动区域化，神经发生和分化。这确定了多个不同的神经祖细胞种群，以及控制其空间和时间身份的基因调节网络，并将其末端分化为主要的神经元亚型。将这些结果与大规模基因组关联研究数据融为一体，我们确定了控制超氨甲藻下丘脑发育的转录因子的核心作用。反复出现的交叉调节关系，另一方面是乳房和超甲状腺下丘脑同一性的转录因子。在产后动物中，发现DLX1/2在下丘脑和prethalamus中严重破坏了GABA能神经元规格，从而导致丘脑神经元抑制，过敏性过敏，对寒冷和行为多活跃。通过确定控制主要下丘脑和丘脑神经元细胞类型的规范和区分的核心基因调节网络，本研究为未来的努力提供了路线图，旨在防止和治疗广泛的稳态和认知障碍。
ITU-T 中网络控制自动化技术的5-1标准化活动 GNSS+ 2023
该体系结构还指定了几个参考点。RP-AN-1，RP-AN-2，RP-AN-3和RP-AN-6是KB子系统和底层网络之间的参考点，动态适应子系统，自治引擎，E2E网络编排和编排器，以启用这些子系统的KB访问KB。RP-AN-4是自主引擎和动态适应子系统之间的，可为动态适应子系统提供进化探索和实验功能。RP-AN-5位于动态适应子系统和底层网络之间，随着底层网络条件在运行时的变化，将控制器的选择和集成到底层网络。RP-AN-7，RP-AN-8和RP-AN-11是AN编排者和KB之间的参考点，分别是自主引擎和动态适应子系统，以使An Orking Trator能够管理AN和AN和LISECYCLE中的工作流程和流程。RP-AN-9，RP-AN-10，RP-AN-12是E2E网络乐团和编排者，自治引擎和动态适应子系统之间的参考点，由E2E网络编排器使用，这些系统用于管理和机弦乐网络实体。RP-AN-13是E2E网络编排和底层网络之间的参考点，用于管理和编排底层网络中的控制网络实体。
基于图表的MADRL用于无线网络控制系统中的访问控制和资源分配
摘要 - 无线网络控制系统（WNC）通过实现传感器，决策中心和执行器之间的无线协调来彻底改变工业自动化。但是，WNC中效率低下的访问控制和资源分配是限制闭环性能和控制稳定性的两个关键因素，尤其是在光谱和能源资源受到限制时。在本文中，我们首先分析了维持WNC的控制稳定性的最佳调度条件，然后制定一个长期优化问题，该问题可以共同优化边缘设备的访问策略，并在Edge Server中授予策略和资源分配。我们采用Lyapunov优化将长期优化问题分解为一系列独立的子问题，并提出了一个基于基于多代理的多代理深度强化学习算法的异质注意图，该学习算法可以共同优化访问和资源分配策略。通过利用注意力机制将图形表示从异质代理投射到统一的空间中，我们提出的算法促进了异质剂之间的协调，从而增强了整体系统性能。仿真结果表明，我们提出的框架的表现优于几个基准，从而验证了其有效性。
使用人工神经网络与正输出超升洛转换器的循环神经网络控制器优化太阳能
在当今世界，对清洁能源的需求至关重要。从历史上看，水电、风能和太阳能等可再生能源提供了可持续的解决方案。光伏 (PV) 系统使用半导体光伏电池将阳光转化为电能，这种电池已经高效使用了 30 多年。光伏电池效率取决于辐照度（太阳光子强度）和温度。辐照度越高，效率越高，而温度越高，效率越低。尽管光伏系统输出电压较低，但可以使用 DC-DC 正输出超升 Luo 转换器进行优化，以满足负载要求，从而提高系统效率。太阳辐照度全天都在变化，影响光伏电池的输出。最大功率点跟踪器 (MPPT) 调整系统的工作点以保持峰值效率。本研究重点是设计 AI 控制器来管理 MPPT。我们使用三个数据集比较了人工神经网络 (ANN) 和循环神经网络 (RNN) 的性能。目标是确定用于优化太阳能系统的最有效 AI 控制器。
采用人工神经网络控制的可再生能源系统并网摘要
本文重点介绍如何将太阳能光伏系统有效地整合到配电网中。为此，光伏系统采用了基于人工神经网络 (ANN) 的最大功率点跟踪 (MPPT)。为光伏系统与电网的整合，开发了 DC-DC 升压转换器和单相桥式逆变器。使用与太阳辐射相关的历史数据对 ANN 进行训练。分析集中于评估电网以及负载侧的电压和电流，以应对光伏部分遮光条件下的变化。为此，分析了电源、电网和负载侧的电压、电流和功率变化。模拟分析表明，在光伏部分遮光条件下，所提出的 ANN 方法也能够在整合到电网时找到最大功率点 (MPP)。
有针对性的CRISPR-CAS9筛选确定转录因子网络控制着鼠血质 - 内皮命运承诺
1）瑞士苏黎世大学实验免疫学研究所。2）瑞士苏黎世大学疾病分子机制。3）瑞士苏黎世分子生命科学系4）奥地利科学学院（IMBA）的分子生物技术研究所，维也纳生物中心（VBC），维也纳，奥地利，奥地利。5）欧洲分子生物学实验室，EMBL罗马 - 意大利蒙特诺多的表观遗传学和神经生物学单位。6）荷兰乌得勒支大学生物学与生物复杂研究所，生物动力与生物复杂研究所，荷兰乌特雷赫特生物学系。7）新星科学技术学院，葡萄牙2829 - 516年，新星科学技术学院生命科学学院，诺维亚科学与技术学院生命科学系， 7）。 8）副实验室I4HB - 诺斯博亚大学科学技术学院卫生与生物经济学研究所，葡萄牙2829-516 CAPARICA，葡萄牙7）。8）副实验室I4HB - 诺斯博亚大学科学技术学院卫生与生物经济学研究所，葡萄牙2829-516 CAPARICA，葡萄牙
管理软件定义网络控制器的风险
NSA 建议企业使用支持网络流量协议的 SDNC，以保护通过网络传输的身份验证和配置信息。对于管理流量，管理员工作站和 SDNC 之间的网络流量应使用强加密，例如传输层安全性 (TLS) 版本 1.2 或更高版本和安全外壳 (SSH) 版本 2 或更高版本。如果使用远程身份验证，请确保往返于远程服务的网络流量已加密，并确保通过网络传输的任何身份验证信息（包括密码、令牌、哈希、票证和质询响应）都受到保护以免被检查。包含在 SDNC 和网络设备之间传输的网络设备配置的流量也应加密。[4]
用于电动汽车充电网络控制的有效分布式多代理增强学习
摘要 - 采用电动汽车（EV）的增加趋势将显着影响住宅电力需求，从而导致分配网格中变压器过载的风险增加。为了减轻这种风险，迫切需要开发有效的EV充电控制器。当前，大多数EV电荷控制器都是基于管理单个电动汽车或一组电动汽车的集中式方法。在本文中，我们介绍了一个分散的多代理增强学习（MARL）充电框架，该框架优先确定电动汽车所有者的隐私。我们采用了集中的培训，分散的执行确定性策略梯度（CTDE-DDPG）方案，该方案在培训期间为用户提供有价值的信息，同时在执行过程中保持隐私。我们的结果表明，CTDE框架通过降低网络成本来提高充电网络的性能。此外，我们表明总需求的峰值与平均比率（PAR）减少了，进而降低了峰值时间内变压器过载的风险。索引术语 - 合作MARL，EV充电网络控制，分布式控制，需求端管理
5G-NSA-NPN 网络控制系统技术经济评估
摘要：无线闭环控制系统，即所谓的网络控制系统 (NCS)，为生产应用带来了技术和经济效益。要实现预期效益，正确的通信技术是关键。预计第五代移动通信将对 NCS 在工业连接领域的部署产生重大影响。然而，5G 部署有不同的选择，影响网络的技术性能和经济方面。这反过来又会对生产本身产生技术经济影响。因此，必须在 5G 网络的必要技术性能和生产效益之间进行权衡。因此，本文旨在分析 5G 部署对生产闭环控制系统的技术经济效益。为了实现这一目标，首先，介绍技术经济分析的基本原理。其次，展示了亚琛弗劳恩霍夫 IPT 的 5G-NSA-NPN 实验性能分析结果。第三，基于实验研究的结果，对 5G-NSA-NPN 闭环应用进行了基于模型的技术经济事前评估，并给出了 BLISK 铣削用例的示例。最后，总结了结果并展望了进一步的研究。分析显示，10 年后 5G 部署的净现值差异为 260 万欧元，每件产品的 OPEX 差异约为每 BLISK -1000 欧元。此外，分析显示生产率（0.73%）、质量（30.75%）和可持续性（2.87%）均有所提高。这表明 5G 控制的 NCS 有了显着改善。