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arxiv：2406.16780v1 [eess.sy] 2024年6月24日
针对网络物理系统（CPS）可靠运行的主要挑战之一是网络攻击在系统驱动信号和测量方面的威胁。近年来，系统理论研究的重点是有效地检测和隔离这些网络攻击，以确保正确的恢复措施。尽管在这种情况下都使用了基于模型的方法和无模型的方法，但随着CPS中的复杂性和模型不确定性的增加，后者越来越流行。因此，在本文中，我们提出了针对CPS的基于Koopman操作员的无模型网络检测 - 隔离方案。该算法对其训练使用有限的系统测量结果，并生成实时检测式隔离标志。此外，我们提出了一个模拟案例研究，以检测和隔离插件电动汽车锂离子电池系统中的驱动和传感器攻击。
2019 年世界贸易报告：服务贸易的未来
《2019年世界贸易报告》由世贸组织副总干事易小准和世贸组织经济研究和统计司司长Robert Koopman总体负责编写。报告由Emmanuelle Ganne和Stela Rubínová（经济研究和统计司）以及Antonia Carzaniga（服务贸易和投资司）协调。报告的主要作者是Barbara d’Andrea、Andreas Maurer、Roberta Piermartini和Robert Teh（经济研究和统计司）以及Antonia Carzaniga。其他作者包括Marc Auboin、Eddy Bekkers、John Hancock、Kathryn Lundquist、José-Antonio Monteiro、Coleman Nee、Victor Stolzenburg、Ankai Xu和Qing Ye（经济研究和统计司）； Pamela Apaza、Markus Jelitto、Joscelyn Magdeleine、Juan Marchetti、Martin Roy 和 Lee Tuthill（服务贸易及投资司）；以及 Rainer Lanz（发展司）。
量子模拟的密集输出
量子密集输出问题是使用量子计算机评估时间相关量子动力学中时间累积的可观测量的过程。该问题经常出现在量子控制和光谱计算等应用中。我们提出了一系列旨在在早期和完全容错量子平台上运行的算法。这些方法借鉴了振幅估计、汉密尔顿模拟、量子线性常微分方程 (ODE) 求解器和量子卡尔曼线性化等技术。我们针对演化时间 T 和容错率 ǫ 提供了全面的复杂性分析。我们的结果表明，对于某种类型的低秩密集输出，线性化方法几乎可以实现最佳复杂度 O (T/ǫ)。此外，我们对密集输出问题进行了线性化，从而得出包含原始状态的精确有限维闭包。该公式与库普曼不变子空间理论有关，可能在非线性控制和科学机器学习中具有独立意义。
印度 - 利气研讨会有关“ ...
•海报1：AI用于气候变化的AI多危险空间 - 周期性的足迹（D. Ferrario，M。Masina，J。Furlanetto，M。Maraschini，M。Maraschini，M.Sanò，M.Sanò，A。Critto E S. Torresan） 15oc世界中的Po Valley上的热浪：驱动因素和影响 - Squintu，A.，McAdam，R.，Perez-Aracil，J.，Alvarez-Castro，C.，Scoccimarro，E。E.•海报4：扩展Era5-Downgan的应用到U.S. Geographical Manco I.，Riviera W.，Zanarta W.，Zantria A.•海报5：使用K均值算法确定极端每日降水的经常性模式：揭示因意大利半岛的气候变化而驱动的空间转移，Manco I.，Feitosa O. M.，Raffa M.，Raffa M.，Raffa M.，Schiano P.，Schiano P.，Rianna G.，Rianna G.，Mercogliano P.•Mercogliano P.使用K-Means，Duminuco P，Manco I.，Rianna g。，。F.，Mercogliano P.•海报7：Koopman的高级SST预测理论，P.L.-Sanchez，M.Newman，J.
动态系统的数据驱动线性化
抽象动态模式分解（DMD）及其变体（例如扩展DMD（EDMD））广泛用于将简单的线性模型粘贴到可观察到的可观察数据中已知的动态系统中。在多种情况下dmd meth-ods效果很好，但在其他情况下表现较差，因此需要对DMD的假设进行澄清。在更仔细的检查过程中，基于Koopman操作员的DMD方法的现有解释并不令人满意：它们在假设下仅对通用可观察物的概率为零证明DMD是合理的。在这里，我们为DMD作为局部的，前阶还原模型的拟合方式，用于在具有概率的条件下，对于通用可观察到的概率和非分类观察数据。我们通过在吸引缓慢的频谱子歧管（SSM）中构造其主导动力的线性化转换来实现这一目标，并用于有限的或有限维度的周期强制系统。我们的参数还导致了一种新的算法，数据驱动的线性化（DDL），它是慢速SSM中可观察动力学的高阶，系统的线性化。我们通过示例显示
时间性别特异性脑基因表达模式...
性二态性，包括孕产妇护理，性行为，大脑功能，结构和对神经系统疾病的敏感性在人类和非人类物种中都很明显。对男性和女性大脑的研究揭示了连接组，甲基组和转录组专题纤维的性别差异（Ingalhalikar等，2014； Xu等，2014）。尽管神经科学方面有广泛的进步，但这些性别差异的分子调节仍不清楚。将性腺类固醇激素作为建立男性和女性神经网络的主要驱动因素的经典模型源自较早的研究（Phoenix等，1959; Arnold，2009）。该模型指出，染色体构成（XX或XY）决定性腺性别，性腺分泌的激素对脑神经网络的分泌有所不同（Phoenix等，1959; Arnold，2009）。性别差异的开始受到性别确定区域y（SRY）主调节基因的控制，该基因位于Y染色体上，这信号是激活男性性别分化途径和睾丸的形成（Koopman，2005）。SRY的最早的性腺表达在小鼠中约为E10.5，在E11.5处达到峰值以启动睾丸分化（Sim等，2008）。也已经观察到鼠标中存在SRY
在IgA肾病中2阶段的2阶段随机对照试验中，Ravulizumab的功效和安全性
参考文献1。KDIGO 2021肾小球疾病治疗的临床实践指南。肾脏INT 2021; 100：S1-S276; 2。投手D，Braddon F，Hendry B，Mercer A，Osmaston K，Saleem MA，Steenkamp R，Wong K，Turner AN，Wsang K，Gale DP，Gale DP，Barratt J.IgA肾病的长期结局。 cjasn 2023; 18：727-38; 3。 Koopman Jje，Van Essen MF，Rennke HG，De Vries APJ，Van Kooten C.在健康和患病的肾脏中膜攻击复合物的沉积。 前疫苗2021; 11：599974; 4。 le Stang MB，Gleeson PJ，Daha MR，Monteiro RC，Van KootenC。 从初始观察到潜在的补体靶向疗法。 MOL IMMUNOL 2021; 140：1-11; 5。 Novak J，Barratt J，Julian BA，Renfrow MB。 IgA肾病中IgA1分子的异常糖基化。 Semin Nephrol 2018; 38（5）：461-76; 6。 Maillard N，Wyatt RJ，Julian BA，Kiryluk K，Gharavi A，Fremeaux-Bacchi V，Novak J. 当前对补体在IgA肾病中的作用的理解。 J Am Soc Nephrol 2015; 26：1503-12。IgA肾病的长期结局。cjasn 2023; 18：727-38; 3。Koopman Jje，Van Essen MF，Rennke HG，De Vries APJ，Van Kooten C.在健康和患病的肾脏中膜攻击复合物的沉积。前疫苗2021; 11：599974; 4。le Stang MB，Gleeson PJ，Daha MR，Monteiro RC，Van KootenC。从初始观察到潜在的补体靶向疗法。MOL IMMUNOL 2021; 140：1-11; 5。 Novak J，Barratt J，Julian BA，Renfrow MB。 IgA肾病中IgA1分子的异常糖基化。 Semin Nephrol 2018; 38（5）：461-76; 6。 Maillard N，Wyatt RJ，Julian BA，Kiryluk K，Gharavi A，Fremeaux-Bacchi V，Novak J. 当前对补体在IgA肾病中的作用的理解。 J Am Soc Nephrol 2015; 26：1503-12。MOL IMMUNOL 2021; 140：1-11; 5。Novak J，Barratt J，Julian BA，Renfrow MB。 IgA肾病中IgA1分子的异常糖基化。 Semin Nephrol 2018; 38（5）：461-76; 6。 Maillard N，Wyatt RJ，Julian BA，Kiryluk K，Gharavi A，Fremeaux-Bacchi V，Novak J. 当前对补体在IgA肾病中的作用的理解。 J Am Soc Nephrol 2015; 26：1503-12。Novak J，Barratt J，Julian BA，Renfrow MB。IgA肾病中IgA1分子的异常糖基化。 Semin Nephrol 2018; 38（5）：461-76; 6。 Maillard N，Wyatt RJ，Julian BA，Kiryluk K，Gharavi A，Fremeaux-Bacchi V，Novak J. 当前对补体在IgA肾病中的作用的理解。 J Am Soc Nephrol 2015; 26：1503-12。IgA肾病中IgA1分子的异常糖基化。Semin Nephrol 2018; 38（5）：461-76; 6。Maillard N，Wyatt RJ，Julian BA，Kiryluk K，Gharavi A，Fremeaux-Bacchi V，Novak J.当前对补体在IgA肾病中的作用的理解。J Am Soc Nephrol 2015; 26：1503-12。
陆地 SAR 程序与搜索理论的兼容性
摘要 美国海岸警卫队在 20 世纪 50 年代首次将搜索理论全面应用于民用搜救工作后，由 Koopman (1946, 1980)、Stone (1989) 等人描述的搜索理论被广泛接受，并于 1959 年被纳入《国家搜索救援手册》第一版。应用搜索理论很快得到了世界各地海事搜救机构的认可，并从此在全球范围内使用。多年来，搜索计划技术和数据进行了各种实际改进和修改，但基础理论的应用保持不变，如《国际航空和海上搜索救援手册》（IAMSAR 手册，1999）所示，并被全球公认为航空和海上搜救行动和方法的标准文本。 2001 年 3 月，在国家搜救委员会 (NSARC) 研究与开发 (R&D) 工作组的一次特别会议上，对现有的陆地搜索规划文献进行了初步审查，确定与搜索相关的科学运筹学结果可能没有被陆地搜索人员有效应用。为了部分回应这一问题，NSARC 研发工作组委托 Potomac Management Group, Inc. 审查当前已发布的用于在陆地上搜索需要援助的迷路、失踪或遇险人员的方法。目的是熟悉当前术语
自动驾驶汽车风险分析研讨会
计划 自动驾驶汽车风险分析研讨会：问题和未来方向 2019 年 4 月 26 日 Kay 1-2 董事会会议室 马里兰大学 A.J. Clark 工程学院 美国马里兰州帕克分校 8:00-8:30 注册、咖啡和甜甜圈 8:30-8:45 欢迎辞和目标 Mohammad Modarres 教授，马里兰大学 (UMD) 杰出工程学教授 Nicole Y. Kim Darryll J. Pines 教授，马里兰大学 A.J. Clark 工程学院 Nariman Farvardin 教授兼院长 8:45-9:15 赞助商信息：ASME 和福特汽车公司对自动驾驶汽车的兴趣（M. Pourgolmohamad 博士，ASME SERAD 当选主席、江森自控公司高级经理，主持人） Said Jahanmir 博士，ASME 主席 Vasiliy Krivtsov 博士。福特汽车公司可靠性分析总监 9:15 – 10:15（第一部分） 联网自动驾驶汽车的安全和协调框架的进步（Mark Fuge 博士，马里兰大学助理教授，主持人） Phil Koopman 教授，卡内基梅隆大学电气与计算机工程副教授 确保自动驾驶汽车安全 自动驾驶汽车有望大幅减少道路事故。然而，让自动驾驶汽车像人一样安全比人们普遍认为的要困难得多。未受损害的人类驾驶员虽然不完美，但实际上相当令人印象深刻。虽然计算机不会醉酒驾驶，但它们的故障模式与人类截然不同，特别是在感知方面
深度学习在湍流中的应用
摘要 本论文研究了深度学习和深度强化学习在湍流模拟中的应用。深度学习模型经过训练可以进行时间和空间预测，而深度强化学习则应用于流量控制问题，即减少明渠流中的阻力。长短期记忆 (LSTM, Hochreiter & Schmidhuber 1997) 网络和 Koopman 非线性强迫 (KNF) 模型经过优化，可以在两种降阶湍流模型中执行时间预测，即 Moehlis 等人 (2004) 提出的九方程模型和最小通道流的截断适当正交分解 (POD) (Jim´enez & Moin 1991)。在第一个应用中，这两个模型都能够产生准确的短期预测。此外，预测的系统轨迹在统计上是正确的。KNF 模型在短期预测方面优于 LSTM 网络，并且训练计算成本低得多。在第二个任务中，只有 LSTM 可以成功训练，预测出统计上准确的轨迹。空间预测是在两种湍流中进行的：明渠流和边界层流。全卷积网络 (FCN) 用于使用壁面测量值预测给定壁面法线位置的二维速度波动场（反之亦然）。由于这些模型的非线性特性，它们提供了比扩展 POD（Bor'ee 2003）等最佳线性方法更好的重建性能。最后，我们展示了深度强化学习在发现湍流新控制策略方面的潜力。通过将流体动力学问题构建为多智能体强化学习环境，并使用位置不变的深度确定性策略梯度 (DDPG) 算法训练智能体，我们能够学习一种控制策略，该策略可显著减少 30% 的阻力，比现有策略提高约 10 个百分点。