1组织生物学实验室和本文论文,UMR 5305 CNRS/UCBL,69007 LYON,法国; marianne.leveque@ibcp.fr(M.L。); mourad.bekhouche@univ-lyon1.fr(M.B.); jean-christophe.farges@univ-lyon1.fr(J.-C.F.)2克劳德·伯纳德·里昂大学1,里昂大学,法国69008,法国里昂。 kadia2sy@gmail.com(K.S.); raphael.richet@insa-lyon.fr(R.R.)3牙牙服务,里昂的民用临时医院,69007法国里昂4 Biotis -Biotis -Laboerergonering(UMR INSERM 1026),波尔多大学,Inserm,Inserm,33076 Bordeaux,法国,法国; audreyaussel@hotmail.com 5 Ufr d'Odontologie,波尔多大学,33600 Bordeaux,France 6 Chu de Bordeaux,p's ledeMédemédecineand Oral Decine and Oral Surgery,33076 BORDEAUX,BORDEAUX,BORDEAUX,FRANCE 7实验室7实验室7实验室和Interfaces,umr Cnrs 5615,claude claude claude,claude by y,信件:maxime.ducret@univ-lyon1.fr
1。pormidium。camptonemaplanktothrixOscillas ......................................................................... Tychonema lyngbya 134 6。 pleurocapsa 134 7。 Pseudanaaaaena 135 8。 leptolyngby 135Oscillas .........................................................................Tychonemalyngbya 134 6。pleurocapsa 134 7。Pseudanaaaaena 135 8。leptolyngby 135
摘要。大气湍流通常会阻碍远距离光学成像应用。湍流对成像系统的影响可以表现为图像模糊效应,通常通过系统中存在的相位失真来量化。模糊效应可以根据沿传播路径测量的大气光学湍流强度及其对成像系统内相位扰动统计的影响来理解。获取这些测量值的一种方法是使用动态范围的瑞利信标系统,该系统利用沿传播路径的战略性变化的信标范围,有效地获得影响光学成像系统的像差的估计值。我们开发了一种从动态范围的瑞利信标系统中提取断层扫描湍流强度估计值的方法,该系统使用 Shack - Hartmann 传感器作为相位测量装置。介绍了从快速序列中获得的战略性范围变化的信标测量中提取断层扫描信息的基础,以及典型湍流场景的建模示例。此外,处理算法还用于模拟孤立强湍流层的识别。我们介绍了所选处理算法的基础,并讨论了该算法作为大气湍流分析方法的实用性。© 作者。由 SPIE 根据 Creative Commons Attribution 4.0 Unported 许可证出版。分发或复制本作品的全部或部分内容需要完全署名原始出版物,包括其 DOI。[DOI:10.1117/1.OE.59.8.081807]
发展了一种通过测量近火星空间中氢能中性原子(H-ENA)反演太阳风参数的算法。假设H-ENA是由太阳风中的质子与外大气层中性子发生交换碰撞而产生的,在磁流体力学(MHD)模拟太阳风与火星相互作用的基础上,建立了H-ENA模型,研究了H-ENA的特性。结果表明,太阳风H-ENA与太阳风一样,是高速、低温的粒子束,而磁鞘H-ENA速度较慢、温度较高,能量分布较广。假设太阳风H-ENA通量服从麦克斯韦速度分布,高斯函数最适合拟合太阳风H-ENA通量,由此可以反演太阳风的速度、密度和温度。进一步基于H-ENA模型模拟的ENA通量研究表明,反演太阳风参数的精度与ENA探测器的角度和能量分辨率有关。最后,利用天问一号任务的H-ENA观测数据验证了该算法。反演后的上游太阳风速度与原位等离子体测量结果接近。我们的结果表明,从H-ENA观测数据反演的太阳风参数可以作为火星空间环境研究数据集的重要补充,因为火星空间环境研究缺乏对上游SW条件的长期连续监测。
抽象的先前功能磁共振成像(fMRI)研究表明,前运动和顶脑区域的活性具有即将到来的抓地力强度。但是,尚不清楚如何在电动机执行之前最初表示有关预期的握力强度的信息,然后随后将其转换为电机代码。在这项fMRI研究中,我们使用多毒素模式分析(MVPA)来解码有关抓地力强度的信息以及何时在大脑中参数编码的有关抓地力强度的信息。 人类参与者执行了延迟的抓地力任务,其中在工作记忆(WM)中,必须在工作记忆(WM)中维持四个提示的握力强度之一,这是在9-S延迟到达前的电动机执行之前。 使用探照灯方法和支持向量回归的时间分辨MVPA,我们测试了哪些大脑区域显示出预期的握力强度的多元WM代码。 在早期延迟期间,我们观察到在腹侧额叶前皮层(VMPFC)中进行了高度的解码。 在晚期延迟期间,我们发现了一个动作特异性大脑区域的网络,包括双侧腔内沟(IPS),左背前皮层(L-PMD)和补充运动区域。 此外,还采用了交叉回归解码来测试早期和晚期延迟期之间激活模式的时间概括,并在提示表现和电动机执行过程中使用这些分解。 交叉回归解码表明在VMPFC中对提示周期的时间概括以及L-IPS和L-PMD中的运动执行。在这项fMRI研究中,我们使用多毒素模式分析(MVPA)来解码有关抓地力强度的信息以及何时在大脑中参数编码的有关抓地力强度的信息。人类参与者执行了延迟的抓地力任务,其中在工作记忆(WM)中,必须在工作记忆(WM)中维持四个提示的握力强度之一,这是在9-S延迟到达前的电动机执行之前。使用探照灯方法和支持向量回归的时间分辨MVPA,我们测试了哪些大脑区域显示出预期的握力强度的多元WM代码。在早期延迟期间,我们观察到在腹侧额叶前皮层(VMPFC)中进行了高度的解码。在晚期延迟期间,我们发现了一个动作特异性大脑区域的网络,包括双侧腔内沟(IPS),左背前皮层(L-PMD)和补充运动区域。此外,还采用了交叉回归解码来测试早期和晚期延迟期之间激活模式的时间概括,并在提示表现和电动机执行过程中使用这些分解。交叉回归解码表明在VMPFC中对提示周期的时间概括以及L-IPS和L-PMD中的运动执行。一起,这些发现表明,抓地力强度的WM表示会发生转换,其中VMPFC编码有关预期的握力的信息,后来在执行前将其转换为L-PIP和L-PMD中的电机代码。
电池建模的中心步骤是识别模型参数。但是,参数的确定是时间耗尽,通常是次优的。强化学习提供了一种有希望的替代方案,其中代理通过交互和目标奖励来学习最佳参数。本学士学位论文的目标是对基于RL的参数确定的全面搜索和一个简单示例的实际实现。
摘要:锂离子电池在线监视由于其内部状态的不可衡量的特征而具有挑战性。到目前为止,电池监视的最有效方法是基于等效电路模型应用高级估计算法。此外,一种估计缓慢变化的不可估计的参数的通常方法是将它们包括在零时间导数条件下,构成所谓的扩展等效电路模型,并已广泛用于电池状态和参数估计。尽管将各种高级估计算法应用于联合估计和双重估计框架,但这些估计框架的本质尚未更改。因此,电池监视结果的改进有限。因此,本文提出了一种新的电池监视结构。首先,由于叠加原则,提取了两个子模型。对于非线性,进行了可观察性分析。表明,局部可观察性的必要条件取决于电池电流,电池容量的初始值以及相对于充电状态的开路电压的衍生物平方。然后,获得的可观察性分析结果成为提出新的监测结构的重要理论支持。选择并使用常用的估计算法,即卡尔曼过滤器,扩展的卡尔曼过滤器和无香的卡尔曼过滤器。使用合成数据的数值研究已证明了所提出的框架的有效性。使用合成数据的数值研究已证明了所提出的框架的有效性。除了提供电池开路电压的同时估算外,电池容量估计更快,更易用的电池容量估计是新提出的监测结构的主要优势。
摘要 本文提出了一种基于反转电荷的 MOS 晶体管 7 参数分析模型,旨在开发考虑 MOS 晶体管物理特性的简化分析电路设计方法。所提出的面向设计的模型首次能够描述先进纳米技术的主要短沟道效应以及晶体管漏极电流对漏极电压的依赖性,同时该模型对所有偏置状态(从弱到强反转)和所有工作区域(线性和饱和)均有效。提出了一种基于器件物理的简单程序来估算给定技术的晶体管模型参数。此外,针对不同的设计场景开发了电流导数的解析表达式。通过直接与 28 nm FD-SOI 技术中 N-MOS 晶体管的硅测量值(沟道宽度为 1 µ m,沟道长度为 30 nm、60 nm 和 150 nm)以及使用行业标准紧凑模型执行的模拟进行比较,验证了所提模型的准确性。