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通过增强来控制机器人手臂
在Marwan Hamze博士的监督下，该项目是在东京科学大学的吉田教授实验室的国际四个月实习的一部分。主要目的是为加强机器人手臂控制学习的应用的应用做出贡献。我的工作包括在模拟和真实环境中为机器人组开发和实施控制算法。强化学习使避免复杂的运动学模型成为可能，从而为机器人提供通过与环境直接互动来优化其行为的能力。我将精力集中在优化XARM6机器人手臂控制上，并从科学文献中适应方法。我在模拟中首先测试了这些算法，然后将它们应用于真实环境以评估其稳健性。我的目标是获得加强对人形机器人控制的技能，以控制川崎的Kaleido机器人，尺寸为1.80 m，重80 kg。这个项目使我能够增强机器人技术和人工智能方面的技术技能，同时促进该扩展领域应用的研究。
非线性模型降阶的机器学习...
首先，我要感谢我的论文指导 David Ryckelynck 以及我的导师 Fabien Casenave 和 Nissrine Akkari 为我提供了与他们一起研究本论文主题的机会，并感谢我的出色指导。这三年来，受益匪浅。您将您对研究课题的热情传递给了我，并能够指导我，同时给予我工作的自主权和自由度。我将为我们无数次的科学讨论留下美好的回忆，我非常感谢你们的支持以及你们对我的善意。本论文中提出的结果是真正团队合作的成果，我很自豪能够参与其中。如果没有你，这种经历就不一样了。还要感谢 Fabien 开发的众多编程工具，这些工具对我实现我们的想法非常有用，特别是用于非侵入式模型简化的 Python Mordicus 库。我还要感谢 Ali Ketata，我有幸在赛峰科技实习期间指导他探索新想法并探索与我的论文相关的不同途径。
2019 年 Gustave Ferrié 电子大奖赛
由 RFID 生成的用于可追溯性的数据和由 HUMS 生成的用于设备健康状态的数据在信息系统中实现。 KBS 设计了自己的阅读器，兼容使用 ISO 15693 / 13.56 MHz 标准的无源、半有源和 HUMS 标签。它通过蓝牙无线技术将信息传输至 VIGIFELIN 软件。 KBS 公司还设计了通过其 RFID 天线从 HUMS 到军事软件接口的通信协议。存储在军团服务器中的信息被发送到国家 VIGIFELIN 服务器。借助这种实时后勤监控，陆军可以了解各个团甚至连的库存状况，并希望通过“基于反馈后预期即将发生的事件的阈值进行预测维护”，将 MCO 费用减少 49%。 Retex 类型“因此可以在材料完全劣化之前了解材料的降解状态。 2019年费里奖颁奖典礼结束后，UNATRANS主席邀请观众加入DIRISI餐厅，品尝由QOSGUARD公司董事、颁奖典礼赞助商Richard GAUDELARD先生提供的鸡尾酒。
问题书
了解学术，文学和技术文本需要一种关键方法，该方法不仅仅是肤浅阅读，还需要对其结构和环境的详细解释。此功能对于需要专家知识和对内容的彻底反映的复杂文本进行分析至关重要。检查有关了解学术，文学和技术文本的正确替代方案。（a）理解文学文本主要是基于对作者意图的分析，对作品的历史和社会背景几乎没有重视。（b）在学术文本中，阅读应该是线性的，而不必中断，因为当您可以查看所获取的信息时，对内容的深入分析仅在阅读结束时具有相关性。（c）理解技术文本需要详细的概念和信息分析，至关重要的是，读者必须对该主题具有先验知识，因为这些文本可能包含专业的术语。（d）文学文本可以客观地解释，重点是对单词和短语的解释，而无需考虑作品中存在的主观性和符号结构。（e）在学术文本中，解释必须仅限于明确的想法，因为隐式或理解的要素与理解内容无关。
资产策略-BTG内容
资产策略是一份每月投资报告，旨在解决3个投资者资料的策略：保守，平衡和精致。每个配置文件都涉及隐式波动率，因此有不同的风险。从这个意义上讲，重要的是要注意，我们的分配与“ Anbima de适用性规则和程序”一致，该协会于2019年发布了一份文件，直到今天。此外，他们还通过BTG Pactual的合规团队的验证，该团队使用此类注释来验证该小组建议的策略的适用性。规范建立了有关客户适用性的参与机构必须遵循的规则和参数。此过程是根据投资者可用的每种类型资产的风险分数完成的，浏览分数范围从0.5点（最小风险，例如LFT）到5点（例如FIPS）。下面，我们将策略中使用的每个参考指数的注释之间的关系以及在过去6个月中执行的波动性之间的关系。很明显，风险等级与资产或班级的波动性有密切的关系。重要的是要强调，资产策略试图为每个概况的战略风险等级保持一致，甚至考虑为更保守的概况的风险资产。风险管理基于自上而下的宏分析，以及分配建议的定量评估，但将其视为投资组合和策略。从这个意义上讲，将中等风险资产分配给保守的概况（只有一个例子）没有冲突，前提是尊重其他分配以免逃脱适合性。因此，我们每种分配策略的风险之间的风险之间的关系与预期的线性关系之间的预期波动率之间的关系。
Araldite AV 138 HV 998Araldite AV 138 HV 998
Huntsman Advanced材料仅保证您的产品符合您同意的规格。 div>典型的属性在声明时将被视为当前生产的代表，不应被视为规格。 div>材料制造商应遵守专利和专利申请；在本出版物中，操作专利程序的自由并不是隐含的。 div>尽管本出版物的所有信息和建议都是，凭借对亨斯曼先进材料的最佳知识，信息和定罪，确切的出版日期没有任何作为保证，明示或隐式的东西，包括但没有限制，在市场上或对特定目的的适用性。 div>在所有情况下，用户有责任确定上述信息和建议的适用性以及任何产品的特定目的的便利性。 div>本出版物在制造过程中提到的产品的行为和对任何确定的最终环境的舒适度取决于各种条件，例如化学兼容性，温度和其他变量，而亨斯曼高级材料不知道这些条件。 div>根据有效的最终使用，充分并充分警告买家和用户这一事实的要求，用户有责任评估制造环境和最终产品。 div>产品可能有毒，可能需要特殊的操纵预防措施。 div>和Huntsman高级材料（欧洲）BVBA在欧洲，但不限于它们。 div>必须从Huntsman高级材料中获取安全数据表，其中包含详细的毒性信息以及正确的发送，操纵和存储的程序，并且必须遵守所有适用的保险和环境标准。 div>与其他材料一起使用时，产品的危险，毒性和行为可能会有所不同，并偏离制造环境或其他过程。 div>这些危险，毒性和行为必须由用户确定，并且必须考虑到操纵器，处理器和最终用户。 div>除非明确同意相反的同意，否则本出版物中提到的产品的销售应受亨斯曼高级材料有限责任公司或其子公司销售的一般条款和条件，包括不受限制的亨斯曼先进材料（欧洲）BVBA BVBA，亨斯曼高级材料美洲材料和亨特·曼（Huntsman Americas Inc. and Hunts-Man Advanced Materady（Hong konkong Kong Kong Kong）） Huntsman Advanced Materials是Huntsman Corporation的国际业务部门。 div>亨斯曼高级材料通过不同国家 /地区的亨斯曼子公司，包括美国的Huntsman AdventaAraldite®和Aradur®是Huntsman Corporation或其子公司的注册商标和/或被许可人。 div>保留所有权利。 div>
PEM燃料电池的高级物理建模以增强其性能
氢技术提供了有前途的前景，可以在更可持续的世界中应对未来的能源需求。鉴于他们的潜力，他们的技术发展是许多政策的核心。因此，燃料电池的精确建模对于优化其控制并提高其性能至关重要。本文始于对有关物质运输的原理以及用质子交换膜（PEMFC）计算燃料电池电压的最新进展的深入分析。它通过介绍相关方程，其适用性和基本假设来详细了解这些原理，这构成了未来模型的发展。基于这项工作，已经开发了一种使用成品差异方法的PEMFC的一个维度，动态，两相和等温模型。该模型构成了功能块模型的简单性与数字流体力学模型的准确性（英语：计算流体动力学模型）之间的妥协，从而提供了内部状态的精确描述，同时对计算的需求较低。此外，在过压的计算中引入了一种新的物理参数，液体水饱和系数（S LIM）以及相应的公式。开源，基于此模型并在Python中实施的Alphapem软件，然后开发并发布。模型A此新参数将电压下降连接到高电流密度与催化层中存在的液体水量和燃料电池的工作条件。这种新建立的燃料电池内部状态及其操作条件之间的联系有望优化其控制，从而改善其性能。他提出了一个模块化体系结构，该体系结构有助于新功能的创建，并包括友好的图形界面。alphapem还结合了一种自动校准方法，可以通过研究的特定燃料电池对模型进行精确的校准。在使用此软件时，可以有效地计算有关所有当前密度的内部状态的详细信息。以极化和EIS曲线为特征的静态和动态性能也可以在不同的工作条件下进行模拟。此外，Alphapem为在车载系统中使用高级电池的高级模拟开辟了道路，因为它可以在动态操作条件下进行精确且快速的响应。
软件开发的需求获取和分析：一种模型驱动的方法。
首先我要感谢我的论文指导老师 Yves Le Traon。Yves 首先给了我人力支持，这是迄今为止最重要的。他还为我打开了博士学位的大门。我记得我在法国电信实习期间我们在布列塔尼公路上的第一次讨论。每周在雷恩和拉尼翁之间消磨四个小时，但涵盖的话题却如此之多。在神学、历史学和哲学之间，走过的路是最丰富的。希望在卢森堡，你终于可以喘口气，享受你的大家庭了。我还要感谢我在法国电信的团队领导 Bertrand Nicolas。Bertrand 教会了我很多关于跨国公司运作以及更广泛的政治机构的知识。我感谢法国电信和 Irisa 的同事，感谢他们提供的宝贵帮助以及我度过的美好时光。很难列出详尽的列表。我想到了 Maryvonne，我在 Lannion 的办公室同事，Jacques 和他爆炸性的幽默，Marianno 的建议，Grégoire 和 Sébastien 的帮助。我还想到了 Sakku、Chi dung 和 Yves-Marie。感谢雷恩的整个 Triskell 团队，当然还有 Jean-Marc 对我的欢迎。感谢 Didier、François 和 Cyril 的帮助；诺埃尔、弗兰克和罗伯特负责爵士即兴演奏； Reda、Julien、Jean-Marie 和 Gilles 带来了欢笑（感谢 Gilles 的心理支持）。我还想到了奥利维尔、弗雷迪、罗曼和布莱斯。我要特别感谢我的导师 Benoît，他长期训练我撰写科学文章。还要感谢 Philippe de l’Ensieta 对形式方法的解释。感谢我的母亲安妮、我的父亲克里斯蒂安以及我的岳父杰拉德和帕斯卡尔。没有他们的教育，我很难写出这篇手稿。作为一名法语老师，克里斯蒂安完全重读并修改了这份手稿；如果有拼写错误，不用说我要负责（尽管！;-)。感谢我的家人在我无法与他们在一起时的理解。论文是一项耗时的活动，充满了不可预见的事件，其中组织更加重要，因为它不是我的首要品质（这是轻描淡写的......）。法国大游所以必不可少，我的行李箱已经准备好了。感谢我的老朋友们的节日支持。博士生的焦虑并不容易理解。感谢您的轻松沟通。我特别感谢 Marion 的耐心。抱歉，由于时间不够，我们无法分享所有内容。需求工程领域本身就特别具有教育意义。我花了一段时间才理解这部分信息科学的基础。我首先对该领域的关注点（目标、策略、社交互动等）感到惊讶，这些关注点与与软件实现严格相关的领域（设计、测试等）相去甚远。后来我明白，软件只是系统可以采用的多种形式之一。它也与一群人的组织有关，更广泛地说与社会工程有关。这些知识现在在很多领域对我都很有用。最后，我意识到我有机会从事这项工作。撰写论文是一项艰巨的考验。这项长期工作历时四年，培养了耐心和决心。他学会了搜索、分类和比较信息，这是当今的一项重要资产。它迫使人们同时用两种语言阅读、写作和思考，这是一种奇妙的体验。发现这个世界教会了我很多关于自己的知识，并让我能够完善我未来的项目。
下一代神经质量模型
摘要 在本论文中，我们介绍了下一代神经质量模型的新颖扩展和应用。 Montbrió、Pazó 和 Roxin (MPR) 已证明，二次积分和放电 (QIF) 神经元集合的集体行为可以用平均膜电位和放电率来精确描述，从而将无限大的微观网络的问题维度降低为低维宏观描述。由于神经质量提供了平均膜电位的途径，因此它可以作为局部场电位和脑电图信号的指标。本论文的贡献之一是在 MPR 模型中实现短期突触可塑性（STP）。基于工作记忆 (WM) 的突触理论，我们在多群体设置中使用 QIF 网络及其精确的平均场边界重现了 WM 的机制。实验中观察到，神经质量模型在记忆加载和维持过程中表现出 β-γ 带的振荡，而我们在启发式模型中遇到空的 β-γ 带。此外，我们指出了这些功率带是如何由基频之间的共振形成的，并与记忆中保留的元素数量相关。我们还对大约五种元素的最大 WM 容量进行了分析估计。第二个贡献是应用多种群模型来检验癫痫发作传播的临床假设。我们使用从健康受试者和癫痫患者的扩散 MRI 扫描获得的结构连接组。我们描述了如何将类似癫痫发作的事件建模为从低活动状态到高活动状态的募集。外部输入可以触发此类事件并导致一系列招募，从而模仿危机的时空传播。数值结果表明，癫痫患者对延长招募事件比健康受试者更敏感。我们还发现，我们的模型中首先招募的大脑区域与招募的次级网络的手术前评估之间存在良好的一致性。作为第三个贡献，我们使用慢-快动力学研究了 STP 存在下的神经网络和质量。根据施加到群体的慢周期电流的幅度，集体行为可以处于亚阈值振荡状态，也可以处于爆发状态，即在准静态漂移和大幅度快速振荡之间交替。这两个区域之间有一个狭窄的参数间隔，就像鸭子爆炸一样。在这个区域，我们报告了跳跃式鸭翼，它接近通常排斥的不变集。对于中间时间尺度分离，爆发通过混合型环面鸭翼组织的尖峰添加机制以连续的方式出现，其轨迹接近排斥平衡和极限环家族。为了实现更强的时间尺度分离，连续过渡被跳跃式鸭翼阻挡。在神经团中观察到的机制也是导致网络爆发的原因。总而言之，本论文将下一代神经质量模型置于神经科学建模的更广泛背景中，并为未来的工作提供了新的视角。这包括考虑以下方法