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文章采用前馈控制和反馈控制相结合的阵风减缓和风洞试验
摘要：阵风减缓对于改善飞机飞行品质、降低阵风载荷具有重要意义，利用飞机响应(反馈控制)和阵风扰动信息(前馈控制)来改善阵风减缓效果值得重视。本文设计并分析了一种由前馈控制系统(FFCS)和反馈控制系统(FBCS)组成的组合控制系统(CCS)，同时通过数值模拟和风洞试验分别对CCS、单一FFCS和单一FBCS的阵风减缓效果进行分析比较。以柔性机翼为研究对象，通过数值模拟分析了3种控制系统在不同形式阵风激励(1-cos离散阵风、正弦阵风和Dryden湍流)下的阵风减缓效果。风洞试验中采用阵风发生器产生的正弦阵风，在不同风速和阵风频率下进行了阵风减缓试验。仿真与试验结果表明，CCS对各种阵风激励均具有较好的阵风减缓性能。FFCS与FBCS相比，FFCS的鲁棒性和控制效果均优于FBCS。FFCS与CCS相比，FFCS的减缓效果越好，采用CCS在FFCS上增加FBCS所获得的效果越难得到明显的改善。
采用前馈控制和反馈控制相结合的阵风减缓和风洞试验
摘要：阵风减缓对于改善飞机飞行品质、降低阵风载荷具有重要意义，利用飞机响应(反馈控制)和阵风扰动信息(前馈控制)来改善阵风减缓效果值得重视。本文设计并分析了一种由前馈控制系统(FFCS)和反馈控制系统(FBCS)组成的组合控制系统(CCS)，同时通过数值模拟和风洞试验分别对CCS、单一FFCS和单一FBCS的阵风减缓效果进行了分析比较。以柔性机翼为研究对象，通过数值模拟分析了3种控制系统在不同形式阵风激励(1-cos离散阵风、正弦阵风和Dryden湍流)下的阵风减缓效果。风洞试验中采用阵风发生器产生的正弦阵风，在不同风速和阵风频率下进行了阵风减缓试验。仿真与试验结果表明，CCS对各种阵风激励均有较好的阵风减缓性能。FFCS与FBCS相比，FFCS的鲁棒性和控制效果均优于FBCS。FFCS与CCS相比，FFCS的减缓效果越好，CCS越难取得明显的效果提升，而这种效果的提升是通过在FFCS上增加FBCS来实现的。
Z-1 梅德福花园员工报告 3-22.pdf
提案细节概述 请愿者寻求布鲁克海文镇委员会批准将 6.827 英亩土地的分区从 A 住宅 1 更改为 PRC 住宅（计划退休社区）。分区变更请愿是为了允许在梅德福村庄建造一栋拥有 67 个单元（72,331 平方英尺）的三层经济适用出租住宅楼。根据申请的分区要求，出租公寓楼内的单元将保留给 55 岁及以上的个人。根据提案，楼内的出租单元将是“符合收入资格的个人和夫妇的经济适用社区单元”。此外，还将为有发育障碍的个人预留一些单元。项目拟建的场地设施包括休闲露台、长椅、凉亭、社区花园和连接至 Horse Block Road 的内部人行道系统。正如布鲁克海文镇议会提交给萨福克县规划委员会的“概念规划”（由 LABCREW Engineering PC 编制，日期为 2019 年 7 月；上次修订日期为 2022 年 2 月 16 日）中所述，正在考虑建造一个现场污水处理设施。拟建现场雨水排水结构（集水池和渗水池）通过沿东部地产线拟建的三个“排水保留区”将雨水径流引导至地下。对附近土地使用和分区模式特征的审查表明，该标的地产被划为 A 住宅 1 区，位于 Horseblock 路以北的疗养院 (NHH) 和商业 (J2) 分区以及沿 Horseblock 路 (CR 16) 南侧的商业和工业走廊中。
量子非互易相互作用简介：从非厄米哈密顿量到量子主方程和量子前馈方案
人们齐心协力，设计出实现此类非互易散射装置的方法，而无需使用磁性材料或磁场，而是使用外部驱动（即时间调制）。有几篇优秀的评论讨论了经典系统中的这些方法（例如见[1、2]）。与此同时，人们对理解系统的独特性质的理论兴趣也日益浓厚，这些系统的内部动力学由有效非厄米哈密顿量所支配，这些哈密顿量编码了非互易相互作用。典型的例子包括非厄米晶格模型，其中存在不对称性，例如从左到右跳跃的振幅与从右到左跳跃的振幅[3]。这样的系统表现出许多不寻常的性质，例如非厄米趋肤效应，其中边界条件从周期性变为开放会完全改变哈密顿量的谱，并局部化所有特征向量[4-6]。它们还可以表现出独特的拓扑能带结构 [7,8]，甚至可以产生新颖的相变物理 [9]。该领域的大多数工作都假设定向相互作用的存在作为建立模型的起点，而不必担心微观机制。在量子领域，这可能会有问题，因为它通常相当于对开放量子系统的不完整描述（其中包括广义阻尼效应，而不考虑随之而来的相应量子涨落）[10]。在这些笔记中，我们（希望）以完全符合量子力学的方式，通过外部驱动在微观上实现非互易相互作用的方法提供了教学介绍。使用一个极其简单的三点玻色子环模型，我们明确展示了非互易散射（隔离器或循环器所需要的）如何直接与环内的非互易传播相关联，如有效非厄米哈密顿量所述。我们以一种包含所有相关量子噪声效应的方式来做到这一点。这个简单的例子强调了一个普遍原则：实现非互易相互作用既需要打破时间反转对称性（因为存在非平凡的合成规范场），也需要耗散。然后，我们使用这个玩具模型来推导一个量子主方程，该方程编码环内的非互易隧穿。这明确展示了非互易性是如何通过平衡相干哈密顿相互作用与相应类型的耗散相互作用（由非局部耦合到系统自由度的耗散库介导）而出现的。通过这个例子，我们表明这个量子主方程的基本结构可用于使两个系统之间的任何起始哈密顿相互作用完全非互易。我们将其与级联量子系统理论（其中非互易相互作用通过耦合到外部单向波导然后积分出来产生）和测量加前馈协议的量子描述（由于信息的单向流动，它们本质上是非互易的）联系起来。因此，我们的工作为参考文献 [ 11 ] 和 [ 12 ] 中介绍的产生非互易量子相互作用的基本方法提供了教学介绍。它以多种方式补充了那里的分析（例如，通过讨论与非厄米汉密尔顿量的具体联系，并通过评论非厄米相互作用产生纠缠的能力）。
贝德福德自治市解决和减少家庭暴力战略 2021 - 2026
英国政府的《2021 年打击针对妇女和女孩的暴力行为战略》表明，有证据表明，教育举措可以对改变针对妇女和女孩的暴力行为的态度产生积极影响。教育部已规定，关系教育是英格兰所有小学的必修课程，关系和性教育是所有中学的必修课程，健康教育是所有公立学校的必修课程。因此，将此作为我们战略中的优先事项，并为受到家庭暴力影响的儿童和年轻人提供支持服务，这一点非常重要且必要。
海马β2-GABAA受体通过依托妥象介导LTP抑制LTP，并有助于持久反馈但不为锥体神经元抑制喂食
通过C-氨基丁酸A型（GABA A）受体起作用的全一麻醉性依托氨酸酯会损害麻醉下新记忆的形成。本研究介绍了发生这种情况的分子和细胞机制。在这里，使用携带GABA A受体（GABA A R）B 2-N265M突变的新的基因工程小鼠系，我们测试了受体的作用，该受体的作用，这些受体的作用，该受体的作用融合了GABA A受体B 2对B 3 vers b 3亚基至抑制长期增强（LTP），一种学习和记忆模型。我们发现来自B 2-N265M小鼠的脑切片抵抗了对LTP的依托竞技抑制，这表明B 2-GABA A RS是该模型中的重要目标。由于这些受体在hip-pocampus中的中间神经元最大程度地表达，因此该发现支持在依托匹马座控制突触可塑性中的神经元调节中的作用。然而，B 2亚基也由金字塔神经元表示，因此它们也可能有助于。因此，使用先前建立的B 3-N265M小鼠的系列，我们还检查了B 2-与B 3-GABA A RS对GABA A的贡献，因为树突抑制作用缓慢，因为树突抑制作用特别适合控制突触可塑性。我们还通过进食和反馈抑制来研究了它们在人口活动的长期促销中的作用。We found that both b 2- and b 3-GABA A Rs contribute to GABA A,slow inhibition and that both b 2- and b 3-GABA A Rs contribute to feedback inhibition, whereas only b 3-GABA A Rs contrib- ute to feedforward inhibition.我们得出的结论是，B 2-GABA A RS的调节对于依托匹马抑制LTP至关重要。此外，在锥体神经元上通过gaba a rs发生的程度，它是通过调节反馈抑制。
使用前馈神经网络和卷积神经网络进行脑电图数据处理的比较∗
通过大脑活动过程中产生的信号[10]。BCI的目的是建立人脑与计算机之间的通信链路，它提供了一种不使用肌肉将脑电波转化为物理效应的方法[11]。在BCI技术诞生的几十年里，脑电图（EEG）信号分类方法的研究一直是BCI技术不断发展的驱动力。EEG是BCI系统中的一种非侵入式采集方法[1]。它通过将电极放置在头皮上来检测微弱的EEG信号，并记录脑神经活动过程中电信号的变化。然而，由于EEG在穿过大脑皮层到头皮时会大大减弱，提取出的信号的信噪比极低，增加了后续特征提取和分类的难度[13]。传统的分类方法很难找到很好区分和代表性的特征来设计具有优异性能的分类模型。然而，近年来，深度学习方法在图像和语音领域取得了巨大的成功，例如良好的泛化能力以及对数据特征的逐层自动学习[12]。本研究创建了一个可以识别和自动提取脑电信号特征的卷积神经网络，并使用来自同一公共数据库的数据比较了传统特征提取和分类方法的准确性。我们在这个项目中使用了PhysioNet脑电数据，该数据由109名受试者的1500多个一分钟和两分钟的脑电图记录组成。我们的工作目标是通过检测从八个头皮通道获得的脑电活动来探索快速傅里叶变换（FFT）信号分析技术，以区分睁眼（EO）和闭眼（EC）两种状态。
额叶皮质的门控前馈抑制释放目标导向动作
预印本（未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此版本的版权所有者于 2020 年 12 月 15 日发布。；https://doi.org/10.1101/2020.12.13.422593 doi：bioRxiv 预印本
乔瓦尼·鲁贝斯（Giovanni Rubeis）：“奇怪的床伴。人工智能与叙事医学之间不太可能的联盟”，摘自 Ricardo Morte Ferrer：辩论：数字化与健康
人工智能 (AI) 即将彻底改变医学。从机器人到诊断工具和智能可穿戴传感器，AI 应用已对临床实践产生了影响。这些应用的进一步实施将挑战医疗实践的方式 (Rajkomar 等人，2019)。通过这些用于组织、分析和操作医疗数据的新工具，卫生专业人员的工作内容和工作方式将发生改变。与此同时，患者将越来越能够自己掌控自己的健康问题。他们将通过自我跟踪和透明的电子病历越来越多地访问自己的健康数据。除了这些医疗实践的变化预计将带来的健康益处和成本节约之外，医患关系也将发生转变。预计 AI 将完成卫生专业人员大部分耗时的管理和诊断任务。因此，卫生专业人员可以有更多的时间投入到与患者的会面中。叙事医学的追随者认为医患关系是医疗实践的核心。因此，人工智能的实施可能会增强叙事原则的实施