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ReSync：纠正事件的试验间异步性......
图 1. 使用 EEG 作为表征动态大脑反应的工具。（a）典型的 EEG 实验范例，其中向受试者呈现离散事件以引发大脑反应，同时记录 EEG 信号。（b）用刺激引发大脑反应可以比作敲击钟摆并观察其动态反应。（c）平均 ERP 方法假设特定反应活动由刺激引起并添加到自发活动中。通过根据刺激开始对多次试验进行平均，自发活动被抵消，而诱发的反应仍然存在。然而，由于大脑反应在试验间存在差异，平均 ERP 最终可能会显示模糊的反应模式（底部）。（d）真实 EEG 数据显示具有差异延迟变化的单次试验 ERP 的各个子成分。数据是从面部识别任务中单个受试者的电极 CPz 中提取的按 P3 延迟排序的单次试验 ERP（Rellecke、Sommer 和 Schacht，2012）。
单案和印度研究
我们组织这个专注于单个案例的特刊的目标是强调对单个案例的研究和使用独立方法的使用可以对我们领域做出的重要科学贡献。单案调查在行为研究和治疗史上具有重要地位，但在很大程度上被小组设计所取代。但是，摆似乎正在朝着单个病例的研究旋转。不可能是巧合的是，对单一案件的兴趣增加是在国立卫生研究院（NIH）呼吁越来越重视个性化医疗保健（Hamburg＆Collins，2010年），以及国家心理健康研究所（NIMH）（NIMH）战略计划的战略计划的战略研究者的策略研究者，要求扩展对个性化的研究人员进行个性化的研究，以进行个性化的研究人员。我们欢迎这种对印度方法和治疗方法的关注，我们旨在通过收集在这里收集的文章的收集来支持它。
月度预测 - 安全理事会报告
随着一些议事规则的修改，这些规则的使用似乎出现了一定程度的不一致。与《宪章》和暂行议事规则的条文不同，安理会主席国被赋予了更大的自由度来决定哪些成员国参加安理会会议以及谁在会议上通报情况，而这些决定——越来越多地交由每月的主席国来决定——也随着地缘政治紧张局势的加剧而变得更加政治化。近年来——特别是自俄罗斯入侵乌克兰以来——会议形式越来越多地被用来推进政治立场，尤其是在阿里亚方式会议的情况下，成员国扩大和宣传具体议程，掩盖了进行信息调查的最初目的。同样，越来越多的公开会议展示了成员国的立场，有时成为程序之争的舞台。这可能会导致钟摆再次摆向更多地使用非正式磋商，但在五常之间关系改善之前，这不太可能导致互动交流和达成共识。替代方案可能是更多地使用私人会议和非正式互动对话，以便进行更保密的简报。
皮质类器官中的目标导向学习
实验神经科学技术正在迅速发展，高密度电生理学和靶向电刺激方面取得了重大进展。结合这些技术，源自多能干细胞的皮质类器官有望成为大脑发育和功能的体外模型。尽管感觉输入对体内神经发育至关重要，但很少有研究探讨有意义的输入对体外神经培养物随时间的影响。在这项工作中，我们展示了脑类器官中目标导向学习的第一个例子。我们开发了一个闭环电生理学框架，将小鼠皮质类器官融入模拟动态任务（称为“Cartpole”的倒立摆问题）并通过高频训练信号评估学习。该框架支持的纵向实验阐明了选择训练信号的不同方法如何能够提高任务的效率。我们发现，对于大多数类器官，通过人工强化学习选择的训练信号比随机选择的训练信号或没有训练信号在任务上的表现更好。这种研究体外学习机制的系统方法为治疗干预和生物计算开辟了新的可能性。
无源耐受性的增强神经Lyapunov控制法律的系统综合非线性系统
摘要 - 执行器故障可能会危害控制系统的性能和闭环稳定性。执行器与适当控制定律结合使用可以提高系统对效率丧失或障碍的弹性。被动故障控制（FTC）系统旨在设计独特的控制定律，并在名义和故障场景中保证稳定性。在这项工作中，一种新型基于机器学习的方法是为由执行器故障影响的系统系统合成控制法的，同时正式认证闭环稳定性的。学习体系结构训练两个人工神经网络，一个代表控制定律，另一个类似于控制Lyapunov功能（CLF）。同时，使用满意度模型理论求解器来证明所获得的CLF正式保证Lyapunov条件。该方法用于两种情况，一种涵盖了具有冗余执行器的倒摆的稳定，而另一种则涵盖了自主水下车辆的控制。该框架显示能够通过最小的高参数调整以及有限的计算资源来合成线性和非线性控制定律。
混合状态估计：将物理信息的神经网络与动态系统的自适应UKF整合
摘要：在本文中，我们通过将物理知识的神经网络（PINN）与自适应的无气味卡尔曼过滤器（UKF）相结合，提出了一种新型的动态系统估计方法。认识到传统状态估计方法的局限性，我们通过混合损失功能和蒙特卡洛辍学来完善Pinn结构，以增强不确定性估计。使用自适应噪声协方差机制增强了无味的卡尔曼滤波器，并将模型参数纳入状态矢量以提高适应性。我们通过将增强的PINN与UKF集成为无缝的状态预测管道，进一步验证了该混合动力框架，这表明准确性和鲁棒性有了显着提高。我们的实验结果表明，位置和速度跟踪的状态估计保真度明显增强，并通过贝叶斯推理和蒙特卡洛辍学的不确定性定量支持。我们进一步扩展了对双摆系统的模拟并进行了评估，并在四轮驱动器无人机上进行了状态估计。这种综合解决方案有望推进动态系统估计中的最新解决方案，从而在控制理论，机器学习和数值优化域中提供无与伦比的性能。
大脑互动，思维同步
摘要 我们生活在一个相互交流的社会世界中。神经反馈 (NFB) 是这种互动中不可或缺的元素。使用脑电图 (EEG) 或其他神经影像记录的单人 NFB 研究已被广泛报道。然而，使用脑间同步 (IBS) 作为 NFB 特征的超扫描研究却完全未知。在本研究中，我们提出了两种不同的实验设计，其中 IBS 以视觉反馈的形式反馈，要么是两个球互相接近（所谓的“球”设计），要么是两个钟摆反映两个参与者的振荡活动（所谓的“钟摆”设计）。NFB 以两种 EEG 频率（2.5 和 5 Hz）提供，并通过增强（假条件）和逆反馈进行操纵。我们表明，参与者能够通过使用 NFB 来增加 IBS，尤其是当它以 theta 频率反馈时。除了脑内和脑间耦合外，与休息时相比，任务期间的其他振荡活动（例如功率谱密度、峰值幅度和峰值频率）也发生了变化。此外，所有测量值都与主观的调查后项目分数具有特定的相关性，反映了主观感受和评价。我们得出结论，以 IBS 作为反馈特征的超扫描似乎是研究社会互动和集体行为神经机制的重要工具。
TIVAR® Cestidur
图例：1) 这是用于制造此材料的 PE-UHMW 树脂（不考虑任何添加剂）的平均摩尔质量。它是通过 Margolies 方程式 M = 5.37 x 10 4 x 1.49 计算得出的，其中 为特性粘度（Staudinger 指数），根据 ISO 1628-3:2001 使用十氢萘作为溶剂（浓度为 0.0002 g/cm³）进行粘度测量得出。2) 根据 ISO 62 中的方法 1 并在 Ø 50 mm x 3 mm 的圆盘上进行。3) 这些属性的数据大部分来自原材料供应商数据和其他出版物。4) 耐高温时间至少为 20,000 小时。经过这段时间后，抗拉强度（在 23 °C 下测量）会比原始值下降约 50 %。因此，此处给出的温度值基于发生的热氧化降解，会导致性能下降。但请注意，最高允许使用温度在许多情况下主要取决于材料所受机械应力的持续时间和大小。5) 冲击强度随温度降低而降低，最低允许使用温度实际上主要取决于材料受到冲击的程度。此处给出的值基于不利的冲击条件，因此不能被视为绝对的实际极限。6) 这些估计等级来自原材料供应商数据和其他出版物，并非旨在反映材料在实际火灾条件下呈现的危险。这些库存形状没有“UL 文件编号”。 7) 给出的材料力学性能数据大部分为干法试验平均值，试验样品由厚度为 15-20 mm 的板材或直径为 40-50mm 的棒材加工而成，试验样品从坯料中取下，长度方向为纵向（平行于挤压方向）。8) 试验样品：1B 型9) 试验速度：5 或 50 mm/min [根据 ISO 10350-1 选择，取决于材料的延展性（韧或脆）10) 试验速度：1 mm/min。11) 试验样品：圆柱体 Ø 8 mm x 16 mm12) 试验样品：棒材 4 mm（厚度）x 10 mm x 80 mm；试验速度：2 mm/min；跨度：64 mm。13) 所用摆锤：4 J。14) 所用摆锤 25J。 15) 在 10 毫米厚的试件上测量。16) 测试程序类似于测试方法 A：“销盘式”测试，如 ISO 7148-2 所述，负载 3MPa，滑动速度 = 0.33 米/秒，配合钢板 Ra= 0.7-0.9 微米，在 23°C、50%RH 下测试。17) 电极配置： 25 毫米 / 75 毫米同轴圆柱体；根据 IEC 60296 浸入变压器油中；1 毫米厚的试件。
为具有未知动态的系统提供安全保证
摘要 - 随着自主系统在我们的社会中变得越来越综合和积分，需要准确建模并安全地控制这些系统的需求已大大增加。在过去的十年中，使用深度学习技术来建模和控制系统很难使用第一原理建模。但是，为此类系统提供安全保证仍然很困难，部分原因是学习模型的不确定性。在这项工作中，我们旨在为不容易从第一原则衍生而来的系统提供安全保证，因此，使用深度学习技巧更加有助于学习。鉴于感兴趣的系统和安全限制系统，我们从数据中学习了系统动态的集合模型。利用集合不确定性作为学习动力学模型中不确定性的量度，我们计算了最大的鲁棒控制不变式集合，从该集合开始，该系统从该集合开始，从而确保系统满足实现模型不确定性的条件下的安全性约束，这些模型不确定性包含在预定的可允许模型集合中。我们证明了使用倒置的模拟案例研究的方法的有效性，并与Turtlebot进行了硬件实验。实验表明，我们的方法可鲁棒化系统对模型不确定性的控制作用，并在不过分限制的情况下产生安全行为。可以在项目网站1上找到代码和随附的视频。
量子理论中的几何阶段
几何阶段是由于一种现象而出现的，该现象可以大致被描述为“没有局部变化的全球变化”。这可以通过一个示例轻松显示。想象一个矢量标记了一个方向并将其放在2个球体上，例如在北极，指向某个子午线的方向。然后，将对象保持在子午线向下的初始方向始终平行直至到达赤道，然后沿赤道并行移动，直到另一个子午线与原始的子午线保持θ的角度。然后，您将矢量沿新的子午线将矢量移回北极，使其始终保持平行。当您到达北极时，您会发现矢量指向与以前相同的方向。它已经扭转了一个角度θ（请参见图1.1）。这种现象称为单位1是高斯已经知道的，可以用所谓的汉尼角[37]来描述。它是由于矢量在弯曲区域的平行运输而产生的，在这种情况下，在s 2上。我们将平行性定义为与子午线平行，但这不能在整个领域上完成。至少在某一时刻，您会遇到此定义。有时这被称为“在球体上梳理头发”，这是不可能的（例如[7]）。也可以通过这样的自律来解释福柯摆的旋转（见[36]）。