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作为全球航天领域的领导者,欧盟将继续通过支持欧盟航天工业的竞争力和创新能力来鼓励科学和技术进步。重点仍将放在中小企业、初创企业和创新型企业上。太空计划将继续改进现有举措,以满足用户的需求。气候变化和环境监测等政治优先事项也将继续成为新技术发展的关键驱动力。
摘要:大约四十年前,它基于逆模型的传递函数,基于逆模型的传递函数。实际上实现了传输函数的倒数,将过滤器添加到其上,以消除高频干扰信号。此基于反向模型的干扰观察者(IMBDO)设计的关键步骤是使用适当参数的滤波器选择。本文提出了一个基于直接模型(DMBDO)的干扰观察者,并且可以无需任何其他过滤器而工作。它简化了设计和实现的控制器代码。IMBDO和DMBDO的离散时间实现是通过简单的基于Internet的伺服系统在非真实时间控制环境中比较的。检查了非均等抽样的效果。
蒙特克莱尔州立大学数字共享中心免费向您提供本论文,供您开放访问。蒙特克莱尔州立大学数字共享中心的授权管理员已接受本论文,将其纳入论文、学位论文和毕业设计中。如需更多信息,请联系 digitalcommons@montclair.edu。
本文介绍了高级观察者模型 (AOM),这是一个开创性的概念框架,旨在阐明量子力学复杂且往往神秘莫测的本质。AOM 就像一个隐喻镜头,通过将其固有的不确定性转化为连贯、结构化的“帧流”,使难以捉摸的量子领域更加清晰,有助于理解量子现象。虽然 AOM 提供了概念上的简单性和清晰度,但它认识到需要严格的理论基础来解决量子力学核心的基本不确定性。本文旨在阐明这些理论上的模糊性,弥合 AOM 的抽象见解与量子理论复杂的数学基础之间的差距。通过将 AOM 的概念清晰度与量子力学的理论复杂性相结合,这项工作旨在加深我们对这个迷人而难以捉摸的领域的理解。关键词
公民科学和人工智能 (AI) 相互补充,充分利用了人类和机器的优势。公民科学生成数 TB 的原始数字、文本和图像数据,对这些数据的分析需要自动化技术才能有效地进行处理。相反,AI 计算机视觉技术在训练过程中可能需要数以万计的图像,而公民科学项目非常适合提供大型数据库。在此,我们描述了 AI 工具如何应用于 GLOBE Observer 公民科学数据生态系统,其中图像识别算法支持数据提取过程、保护用户隐私并提高数据保真度。GLOBE 公民科学数据已用于开发自动数据分类程序,从而实现蚊子幼虫和土地覆盖标签的信息发现。这些进步使 GLOBE 公民科学家数据可用于环境和健康研究,以及 GeoAI 一般领域工作的机器学习科学家。