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用于飞机轨迹跟踪的不完全状态观测系统辨识和 LQR 控制器设计
摘要：本文介绍了一种在并非所有状态都可用的情况下针对飞机跟踪问题的控制器设计流程。在研究中，采用了非线性运输飞机仿真模型，并通过最大似然原理和扩展卡尔曼滤波器对其进行了识别。在并非所有状态都可测量的情况下，所获得的数学模型用于设计具有最佳加权矩阵的线性二次调节器 (LQR)。对具有 LQR 控制器跟踪能力的非线性飞机仿真模型进行了多次实验，实验中噪声水平各不相同。结果表明，所设计的控制器具有鲁棒性，可实现精确的轨迹跟踪。研究发现，在理想的大气条件下，即使对于未测量的变量，跟踪误差也很小。在有风的情况下，跟踪误差与风速成正比，对于小扰动和中等扰动而言是可以接受的。当实验中存在湍流时，会发生与湍流强度成正比的状态变量振荡，对于小扰动和中等扰动而言是可以接受的。
用于飞机轨迹跟踪的不完全状态观测系统辨识和 LQR 控制器设计
摘要：本文介绍了一种在并非所有状态都可用的情况下针对飞机跟踪问题的控制器设计流程。在研究中，采用了非线性运输飞机仿真模型，并通过最大似然原理和扩展卡尔曼滤波器对其进行了识别。在并非所有状态都可测量的情况下，所获得的数学模型用于设计具有最佳加权矩阵的线性二次调节器 (LQR)。对具有 LQR 控制器跟踪能力的非线性飞机仿真模型进行了多次实验，实验中噪声水平各不相同。结果表明，所设计的控制器具有鲁棒性，可实现精确的轨迹跟踪。研究发现，在理想的大气条件下，即使对于未测量的变量，跟踪误差也很小。在有风的情况下，跟踪误差与风速成正比，对于小扰动和中等扰动而言是可以接受的。当实验中存在湍流时，会发生与湍流强度成正比的状态变量振荡，对于小扰动和中等扰动而言是可以接受的。
用于飞机轨迹跟踪的不完全状态观测系统辨识和 LQR 控制器设计
摘要：本文介绍了一种在并非所有状态都可用的情况下针对飞机跟踪问题的控制器设计流程。在研究中，采用了非线性运输飞机仿真模型，并通过最大似然原理和扩展卡尔曼滤波器对其进行了识别。在并非所有状态都可测量的情况下，所获得的数学模型用于设计具有最佳加权矩阵的线性二次调节器 (LQR)。对具有 LQR 控制器跟踪能力的非线性飞机仿真模型进行了多次实验，实验中噪声水平各不相同。结果表明，所设计的控制器具有鲁棒性，可实现精确的轨迹跟踪。研究发现，在理想的大气条件下，即使对于未测量的变量，跟踪误差也很小。在有风的情况下，跟踪误差与风速成正比，对于小扰动和中等扰动而言是可以接受的。当实验中存在湍流时，会发生与湍流强度成正比的状态变量振荡，对于小扰动和中等扰动而言是可以接受的。
预测使用机器学习模型用流动机处理的颅内动脉瘤的不完全闭塞
客观的颅内囊力瘤是血管畸形，导致80％的非创伤性脑出血。最近，流动分流已被用作侵入性较少的手术治疗替代方案。但是，在25％的病例中，他们在6个月后无法完全闭塞。在这项研究中，作者使用Ma-Chine学习（ML）构建了一种工具，以预测与流动机处理后6个月后6个月后的动脉瘤闭塞结果。包括2011年1月至2017年12月之间在第三纪转介中心接受管道栓塞装置治疗的616名患者中，总共667例动脉瘤。为了构建预测工具，进行了两个实验。在第一个实验中，使用与患者风险因素和动脉瘤形态学特征相关的26个特征，将六种ML算法（支持向量机[SVM]，决策树，随机森林[RF]，K-Nearest邻居，XGBoost和Catboost培训）。在第二个例外情况下，使用Shapley添加说明（SHAP）分析在RF模型上提取的前10个功能进行了训练。结果结果表明，即使使用特征子集（83％的精度），即使在LR模型的SVM模型vs 62％的SVM模型与62％的SVM模型vs 62％的精度相比，SVM模型的准确性为89％（精度为83％）。塑形分析表明，年龄，高血压，吸烟状况，分支血管受累，动脉瘤颈部和较大的直径尺寸是有助于准确预测的最重要特征。在这项研究中得出结论，开发了一种基于ML的工具，该工具成功地预测了经过流动转移治疗的颅内动脉疫苗的结果，从而有助于神经外科医生实践更精致的方法和患者量化的药物。
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解决神经解剖学中的“位置”问题：一个具有学习映射的生成框架，用于将多模态、不完整数据注册到参考大脑中
将使用不同模态收集的不同大脑信息映射到与参考大脑相对应的公共坐标空间是现代神经科学的理想目标，其重要性与将基因组数据映射到参考基因组类似。虽然存在针对单模态数据（3D MRI 或 STPT 图像体积）的大脑图谱映射工作流程，但一般来说，数据集需要跨具有不同对比机制和尺度的模态进行组合，同时存在缺失数据以及参考中不存在的信号。到目前为止，这还是一个未解决的问题。我们通过开发和实施一个严格的非参数生成框架，从整体上解决了这个问题，该框架从数据中学习对比机制之间的未知映射并推断缺失数据。我们的方法可以严格量化不同个体大脑之间的局部销售变化，而这迄今为止一直被忽视。我们还能够定量描述个体形状的变化。我们的工作建立了一个定量的、可扩展的、简化的工作流程，将广泛的多模态全脑光学显微数据体统一到一个基于坐标的图谱框架中，这一步骤是现代神经科学中大规模整合全脑数据集的先决条件。
不完整的人类参考基因组可以驱动虚假的性偏见并暴露于宏基因组数据中的患者识别信息
其他声明：是的，存在潜在的竞争利益。Rob Knight是BioMesense，Inc。的科学顾问委员会成员兼顾问，具有公平性并获得收入。他是科学顾问委员会成员，在Gencirq拥有权益。他是Daytwo的顾问和科学顾问委员会成员，并获得收入。他拥有公平，并担任赛贝尔的顾问。他是Biota，Inc。的共同创始人，并具有公平性。他是Micromana的联合创始人，具有公平性，并且是科学顾问委员会成员。根据其概述的政策，已由加州大学圣地亚哥分校对这些安排的条款进行了审查和批准。Daniel McDonald是BioMesense，Inc。的顾问，拥有股权并获得收入。 根据其概述的政策，已由加州大学圣地亚哥分校对这些安排的条款进行了审查和批准。Daniel McDonald是BioMesense，Inc。的顾问，拥有股权并获得收入。根据其概述的政策，已由加州大学圣地亚哥分校对这些安排的条款进行了审查和批准。
随机过程和遗传阈值效应如何解释不完整的渗透率并为因果疾病机制提供信息？
抽象不完整的渗透性是孟德尔病的规则而不是例外。在综合症单基因疾病中，表型变异性可以看作是多个独立临床特征的不完全渗透性的组合。在遗传学相同的个体中，例如等源性模型生物，根据遗传阈值模型，分子和细胞水平的随机变化是渗透不完全渗透的主要原因。通过定义因果生物学读数和遗传责任值的特定概率分布，随机性和不完整的渗透率提供了有关生物系统中阈值的信息。通过同时对相对简单的表型和单个细胞水平的分子读数进行定量，可以确定阈值的确定阈值。然而，仅使用实验和还原主义方法，对于复杂的形态表型而言，这是更具挑战性的，在这种方法上，因果和效应在时间上分开以及多种生物学模式和尺度。在这里，我考虑如何将观察数据与高置信度因果模型整合在一起的因果推断，可以用来量化不同随机变化来源对表型多样性的相对贡献。总体而言，这些方法可以为疾病机制提供依据，改善了临床结果的预测，并优先考虑基因功能模式和尺度的基因治疗靶标。
改善慢性中风、不完全脊髓损伤和脑损伤后运动功能的临床实践指南
背景：急性中枢神经系统 (CNS) 损伤（包括中风、运动不完全性脊髓损伤或创伤性脑损伤）患者通常会经历持久的运动障碍，表现为步行速度和特定持续时间内行走距离（计时距离）的下降。本临床实践指南的目标是描述各种干预措施对改善这些特定诊断后 6 个月以上的步行患者步行速度和计时距离的相对有效性。方法：在 4 个数据库中对 1995 年至 2016 年期间发表的针对这些特定患者群体的随机对照临床试验的文献进行系统回顾，研究时间至少在受伤后 6 个月，并具有步行速度和计时距离的特定结果。对于所有研究，训练干预的具体参数（包括频率、强度、时间和类型）都尽可能详细。建议是根据证据的强度以及提供特定训练模式的潜在危害、风险或成本确定的，特别是当可能有另一种干预措施可用并能提供更大益处时。结果：有力的证据表明，临床医生应在中枢神经系统急性损伤发生后 6 个月以上为能走动的个体提供中高强度的步行训练或基于虚拟现实的训练，以提高步行速度或距离。相反，弱证据表明，中高强度的力量训练、循环（即组合）训练或自行车训练以及基于虚拟现实的平衡训练可以提高这些患者群体的步行速度和距离。最后，有力的证据表明，不应在中枢神经系统急性损伤发生后 6 个月以上为能走动的个体进行体重支撑的跑步机训练、机器人辅助训练或不使用虚拟现实的坐/站平衡训练来提高步行速度或距离。
不完整的谱系分类解释了在四种西欧蚱hoppers（Orthoptera：acrididae：chorthippus）的辐射中DNA条形码低的性能
Benoit Nabholz。不完整的谱系分类解释了四种西欧蚱hoppers的辐射中DNA条形码的低性能（Orthoptera：Acrididae：Chorthippus）。林尼社会生物学杂志，2023年，10.1093/biolinnean/blad106。hal-04192161