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自主横向控制系统的论文设计...
这项研究分析了模糊逻辑控制器（FLC）类型-2用于自动车辆方向盘控制的应用，使用误差形式的输入值和从主控制器产生的输出与从脉冲机构计算获得的转向角度值之间的差异的输入值。然后通过ROS（机器人操作系统）处理此数据。本研究将FLC -2类型的性能与7个成员和5个成员以及在各种情况下的PID控制器进行了比较。结果表明，具有7个成员的FLC -2平均误差为4.97％，比5个误差为7.71％的成员的配置要好。在避免障碍测试中，FLC型-2显示出卓越的准确性，人类回避的平均误差为1.54％，一辆停车车的4.28％，左侧两辆停车车的平均误差为1.2％，左侧两辆停车车为2.13％，左侧为1.2％。与PID控制器进行了比较，PID控制器记录了分别为2.19％，3.49％，1.12％和3.49％的错误。从电气工程部门到工程学院的完整路线测试，FLC型-2型的平均误差为8.87％，而PID的平均误差为12.35％，而PID的FLC型误差为4.52％，FLC型-2型和7.57％。flc型-2具有7个成员的被证明在保持动态驾驶条件下的准确性和性能更有效，尽管PID对较小的误差值的响应更平滑。 这一发现显示了FLC -2型在提高转向准确性和整体自动驾驶汽车性能方面的潜力。被证明在保持动态驾驶条件下的准确性和性能更有效，尽管PID对较小的误差值的响应更平滑。这一发现显示了FLC -2型在提高转向准确性和整体自动驾驶汽车性能方面的潜力。关键字：自动驾驶汽车，FLC型-2，PID控制器，转向角，5个成员，7个成员
研究文章基于人工智能的非线性控制DC微电网中可再生能源和存储系统的非线性控制
为了最大程度地减少全球变暖和温室效应的影响，可以广泛研究基于可再生能源的微电网。在本文中，已经介绍了DC微电网中的PV，基于风能的可再生能源系统和电池，基于超级电容器的储能系统。使用神经网络和最佳扭矩控制获得了PV和风的最大功率点。非线性超级滑动模式控制器已为功率来源提供。使用Lyapunov稳定性分析验证了框架的全局渐近稳定性。对于负载产生平衡，已经设计了基于模糊逻辑的能量管理系统，并使用MATLAB/SIMULINKR⃝（2019a）模拟了控制器，并比较了不同的控制器。对于实验验证，已进行了控制器硬件 - 循环实验，以验证设计系统的性能。©2021 ISA。由Elsevier Ltd.发布的所有权利保留。
深脑电气神经反馈允许帕金森患者控制病理振荡并加快运动
帕金森运动症状与基底神经节中病理上增加的β振荡有关。虽然药理学治疗和深脑刺激（DBS）降低了这些病理振荡，并随着运动性能的提高而降低了这些病理振荡，但我们着手探索神经反馈作为内源性调节方法。我们通过植入的DBS电极实施了病理性亚丘脑β振荡的实时处理，以提供深脑电气神经反馈。患者在训练后几分钟内通过视觉神经反馈进行了视觉控制的β振荡活动。在一次单小时的训练中，β振荡活动的减少逐渐变得更强大，我们观察到了运动性能的提高。最后，即使去除视觉神经反馈后，对深脑活动的内源性控制也是可能的，这表明在短期内保留了神经反馈获得的策略。此外，我们观察到2天后学习的心理策略在没有神经反馈的情况下进行了改善。进一步训练深脑神经反馈可能会通过使用神经反馈优化的策略来改善症状控制，从而为帕金森患者提供治疗益处。
基于直流微电网的混合储能系统能量管理与控制策略
本文介绍了一种独立直流微电网中与存储设备共享的能源管理方法。管理的目的是满足能源需求，同时保证生产/消耗平衡，并具有良好的直流母线电压调节和稳定性。该能源管理方法的另一个优点在于通过计算公共直流母线上的有效功率来考虑静态转换器中的损耗。所提出的控制策略利用非线性控制，结合模糊逻辑控制来从光伏和风能源中提取最大功率，同时使用滑模控制来控制存储功率转换器。公共直流母线功率流的控制使母线电压具有良好的稳定性，在期望值附近的偏差很小，从而限制了电池应力，因为低频电流分量被发送到电池，而高频功率分量被导向超级电容器。仿真结果证明了所提出的能源管理和控制策略的有效性。
wifi 追踪技术数据控制者指南。......
• 生成随机 MAC 地址的程序不标准化，导致终端之间的行为不同。 • 终端连接到给定 AP 后，即使 MAC 地址是随机生成的，其在整个连接过程中也保持不变，因此允许将设备在整个连接过程中执行的操作关联起来，例如，将其绝对位置和相对位置与其他终端的位置关联起来。 • 据估计，目前有 5% 到 10% 的设备不使用随机 MAC 地址。 • 在许多情况下，即使移动设备使用不断变化的随机 MAC 地址，也有许多技术能够唯一地识别它们。这些是当前在 Wi-Fi 跟踪中使用的技术，基于探测请求帧中包含的（或从中推断出的）各种信息以及
磷酸二酯酶-5 抑制对系统性右心室大小和功能的影响 - 一项多中心、双盲、随机、安慰剂对照研究
11 瑞士伯尔尼大学医院 Inselspital 心脏病学、预防心脏病学和运动医学大学诊所 12 瑞士苏黎世大学儿童医院心脏病学系 13 奥地利维也纳医科大学维也纳综合医院生物医学成像和图像引导治疗系 14 瑞士洛桑大学 (UniL) 生物与医学学院 15 瑞士日内瓦日内瓦大学医院 (HUG) 心脏病学分部 16 参与中心和研究人员的完整列表见附录。 * 这些作者对研究设计、数据解释和手稿准备做出了同等贡献。 通讯地址 Matthias Greutmann，医学博士，先天性心脏病负责人，苏黎世大学医院心脏中心，Raemistrasse 100，8091 苏黎世，瑞士。电子邮件：Matthias.greutmann@usz.ch；电话：++41 44 255 3883 字数：3510字
U-Limb：关于健康和中风后手臂运动控制的多模式、多中心数据库
1 “Enrico Piaggio”研究中心和 Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione，比萨拉戈大学 Lucio Lazzarino 1, 56122 比萨，意大利； 2 用于人类合作与康复的软机器人，Fondazione Istituto Italiano di Tecnologia，Via Morego 30, 16163 Genova，意大利； 3 RSI - 慕尼黑工业大学 (TUM) 慕尼黑机器人与机器智能学院机器人与系统智能主席，Heßstr。 134, 80797 慕尼黑, 德国; 4 MoMiLab 研究中心，IMT 卢卡高级研究学院，Piazza S. Francesco 19, 55100 Lucca, Italy； 5 苏黎世大学神经病学系血管神经病学和神经康复科，Frauenklinikstrasse 26, 8006 苏黎世，瑞士；6 汉诺威医学院矫形外科系生物力学和生物材料实验室 (LBB)，L384, 30625 汉诺威，德国；7 苏黎世健康科学与技术系机器人与智能系统研究所康复工程实验室，CLA H 1.1 Tannenstrasse 3, 8092 苏黎世，瑞士
如何选择微控制器
编程 - 考虑较少但很重要。你的时间很宝贵，所以一些更容易编程的东西可能会为你节省时间/金钱，即使它稍微贵一点。最简单的编程板使用 Microsoft MakeCode (https://adafru.it/Co6)，一个类似块/Scratch 的界面，并且仅适用于有限的主板选择，如 Adafruit Circuit Playground Express (http://adafru.it/3333)。CircuitPython (https://adafru.it/cpy-welcome) 在 Adafruit 主板中得到更广泛的支持，但并非全部。最后，大多数主板可以通过 Arduino (https://adafru.it/Co7) 代码环境进行编程，但学习曲线更高。Adafruit 学习系统 (https://adafru.it/dIu) 会有示例，但如果有必要，你必须能够根据自己的需要扩展代码。
