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近似分析解决方案，用于自由飞行空间机器人的态度运动及其非独立特性的分析
近年来，已经提出了许多高级太空任务，例如轨道上的建筑和轨道维修，预计未来的自由飞行太空机器人将来需要更加聪明，多才多艺和灵活。这种高级任务所需的技术之一是态度控制，该态度控制积极使用态度运动的非语言特性。尽管在先前的研究中提出了某些控制方法，但它们的适用性受到限制。因此，有必要开发可以应用于高级空间机器人的分析工具。在本研究中，对态度运动的分析研究是针对积极使用非义学特性的未来自由飞行太空机器人进行的。为了以一般形式得出溶液，我们使用旋转基质运动学方程并使用Magnus膨胀来求解该方程。由于这种分析，衍生的解决方案保留了三维态度运动的谎言组的结构。作为一种实用的解决方案，我们得出了“直线致动”的解决方案，这有助于简洁的表述。我们还将派生的解决方案应用于对态度运动的非物质学的分析，并确认分析解决方案对于全面理解非义学系统是有用的。
高维神经解码的非线性最大相关信息过滤器
摘要：神经信号解码是脑机界面（BMI）中的一项关键技术，可以解释从瘫痪患者中收集的多神经活动的运动意图。作为一种常用的解码算法，卡尔曼过滤器通常用于从高维神经帧观察中得出运动状态。但是，其性能是有限的，对于具有高维测量的嘈杂的非线性神经系统的有效性较小。在本文中，我们提出了一个非线性最大值相关信息过滤器，目的是在过滤过程中进行更好的状态估计，以实现嘈杂的高维测量系统。我们使用神经网络重建了高维测量和低维状态之间的测量模型，并使用Correntropy标准来得出状态估计，以应对非高斯噪声并消除较大的初始不确定性。此外，还提供了收敛性和鲁棒性的分析。通过将其应用于来自两只大鼠的神经尖峰数据的多个段来评估所提出的算法的有效性，以解释受试者执行两杠杆歧视任务时的运动状态。与其他滤波器相比，我们的结果表现出更好，更健壮的状态估计性能。
MIMO- ...
摘要本文考虑使用频率调制的连续波（FMCW）信号和多输入多输出（MIMO）虚拟阵列之间的汽车雷达之间的相互减轻。在第一次，我们得出了一个空间域干扰信号模型，不仅说明了时间频的不连贯性（例如，不同的fmcw参数和时间O效应），而且还解释了较慢的时间模拟参数和时间opimo代码，并且阵列conerence conscorence Incoherence coherence coherence confuration confuration diefiration die-er-Er-Er-Ectects rand condence rances rances rad rack rad and conding rad racked and Accessinging Accessinging actinging brading actinging actinging actinging actinging rockinging brading brading。使用标准MIMO-FMCW对象信号模型使用显式干扰信号模型，我们将干扰缓解措施变成不一致的MIMO-FMCW干扰下的空间域对象检测。通过在传输和接收转向矢量空间时利用派生干扰模型的结构特性，我们通过波束成形优化得出检测器，以实现良好的检测性能，并进一步提出了该检测器的自适应版本，以增强其实际适用性。使用分析闭合形式表达式，合成级仿真和系统级模拟确认我们对所选基线方法的效果的效果。
汇聚高可靠性 PCB 技术专家
DYCONEX AG 总部位于瑞士，是互连技术领域全球领先的高复杂度和高可靠性解决方案供应商之一。该公司起源于 1964 年成立的 Oerlikon-Contraves 部门，自 1991 年管理层收购以来一直担任 DYCONEX 职务。作为行业真正的先驱之一，DYCONEX 不断应用最新技术，为各个市场提供创新技术。
晶格筛分和信息集解码的下限
在Quantum加密后的两个主要领域，基于晶格和代码，最近的邻居技术已用于加快最先进的加密算法，并获得迄今为止最低的渐近成本估计[May-Ozerov [May-Ozerov，Eurocrypt'15; Becker -Ducas – Gama -Laarhoven，Soda'16]。这些上限对于评估密码系统防止已知攻击的安全性很有用，但是为了确保长期的安全性，人们希望具有紧密匹配的下限，这表明算法方面的改进不会大大降低未来的安全性。由于来自最近的邻居文献的现有下限不适用于在这种情况下出现的最近的邻居问题，因此可能只能通过仅通过改善最近的邻居子例程来找到对这些隐性算法的进一步加速。我们在解决这些密码分析设置中出现的最近邻居搜索问题的成本中得出了新的下限。对于欧几里得公制，我们表明，对于在球体上的随机数据集，[Becker-Ducas – Gama – Gama – Laarhoven，Soda 2016]使用球形帽的局部敏感过滤方法是最佳的，因此在几乎涵盖了所有涵盖所有时间的方法中，因此在几乎所有范围内的方法中都在范围内进行了大量的效果。292 D + O（D）是最佳的。类似的条件最优结果适用于晶格筛分变体，例如2 0。265 D + O（D）量子筛分的复杂性[Laarhoven，PhD论文2016]和以前得出的元组筛分的复杂性估计值[Herold – Kirshanova – Laarhoven，PKC 2018]。对于锤子指标，我们为最近的邻居搜索提供了新的下限，该搜索几乎与文献中最佳的上限相匹配[May – ozerov，Eurocrypt，2015年]。因此，我们在解码攻击方面得出了条件下限，这表明这里也应该在其他地方进行改进，以显着破坏文献中的安全性估计。
可靠性、可用性和可维护性报告
本报告根据 OLRT RAM 计划 [3] 编制，旨在吸收和发展项目 RAM 报告 [4]、[5]、[61、[7]、[8] 中提出的零件数量可靠性预测与 FMEA 建模 FMEA 建模 [11)、[12)、[131、[14)、[15)、[16]，以得出铁路级 RAM 分析，预测服务可用性性能、扰动水平，并可作为未来开发和优化维护策略的先兆。
Andivelu Ilangovan 名称：S。Parthasarathy博士出生日期：02-03-1963 Age L.C.博士Nehru助理教授联系地址 P. Chellapandi博士 Velu Rajesh Kannan博士 dr-r-kalidasan.pdf dr-k-premkumar.pdf 可持续的新兴创新... Ramaswamy Babu Rajendran博士
69。“在钯（II）（II）中使用有机丙诺醇的催化芳基化/烷基化在palladium（II）（II）中使用有机体试剂来得出β-取代的烯烃和二烯酮”，thangeswaran Ramar，Murugaiah A. M. M. Subbaiah，* Andangivan* and，化学。2022，87，7，4508–4523。出版日期：2022年3月15日，https：//doi.org/10.1021/acs.joc.1c02735，影响因素：3.8（2022），引用：8。美国化学学会。
随机模型可以从时间序列数据中更好地推断微生物组相互作用
AU：请确认所有标题级别均正确表示：我们如何才能弄清楚不同微生物在微生物群落中是如何相互作用的？为了结合理论模型和实验数据，我们经常将系统平均动力学的确定性模型与平均数据拟合。然而，在平均过程中，数据中的大量信息会丢失——而确定性模型可能无法很好地表示随机现实。在这里，我们基于实验和模型都是随机的想法开发了一种微生物群落推理方法。从随机模型开始，我们不仅推导出平均值的动力学方程，还推导出微生物丰度更高统计矩的动力学方程。我们使用这些方程来推断最能描述生物实验数据的相互作用参数的分布——从而提高可识别性和精度。推断出的分布使我们能够做出预测，同时也能区分相当确定的参数和现有实验数据无法提供足够信息的参数。与相关方法相比，我们推导出也适用于微生物相对丰度的表达式，使我们能够使用传统的宏基因组数据，并解释了随着时间的推移无法追踪单个宿主而只能追踪复制宿主的情况。
新的表型发现方法通过无监督的深度表示学习使脑成像的遗传关联研究
了解大脑结构的遗传结构是具有挑战性的，部分原因是在设计牢固的，无偏见的脑形态描述符时遇到了困难。直到最近，全基因组关联研究（GWAS）的大脑测量由传统的专家定义或软件衍生的图像衍生的表型（IDP）组成，这些表型（IDP）通常基于理论先入为主或根据有限数据计算。在这里，我们提出了一种使用无监督的深度表示学习来得出大脑成像表型的方法。我们在6,130英国生物库（UKBB）参与者的T1或T2-Flair（T2）脑MRIS上训练3D卷积自动编码器模型，以重建损失，以创建一个128维表示，称为内类型（Endos）。gwas在UKBB受试者中（n = 22,962发现和n = 12,848/11,717的T1/T2的复制队列）确定了658个涉及43个独立位点的显着复制变体 - 内对。在以前的T1和T2 IDP Biobank GWAS中没有报道13个基因座。我们开发了一种基于扰动的解释方法，以表明这些基因座与映射到多个相关大脑区域的胚胎相关。我们的结果确定了无监督的深度学习可以从成像数据中得出鲁棒，无偏，可解释的和可解释的内表型。