XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemmovement
模糊的驾驶员辅助系统设计具有纵向运动的自动驾驶汽车的主动干扰拒绝
在本文中，解决了一个具有两个控制器级别的实用自适应巡航控制系统（ACC）。上层控制方案由距离和速度控制器组成。该控制器生成所需的加速度轮廓，低级控制器必须尽可能紧密地遵循。具有很高精度的模糊自适应输出反馈控制器会产生这种所需的加速度。此外，自适应观察者估计无法测量的状态。较低级别的控制器调整节气门和制动执行器。在较低级别上，主动干扰排斥控制器（ADRC）消除了应用于汽车的所有内部和外部干扰。ADRC参数是通过粒子群遗传优化算法调整的。证明了所有信号的闭环稳定性和半全球均匀的界限。此外，还保险了ADRC控制器估计误差的渐近收敛性。为了显示所提出方法的有效性，将提出的算法与预测控制器进行了比较，并证明了该方法的性能优越性。
单光子源在多功能磁性光子结构中的可控运动
纳米光子学中的量子点（QD）耦合已广泛研究量子技术中的各种潜在应用。微型安排也吸引了大量的研究兴趣，因为它使用微型机器人工具来进行精确的受控运动。在这项工作中，我们将荧光QD和磁性纳米颗粒（NP）结合在一起，以实现多功能微生物结构，并通过外部磁场在3D空间中证明了耦合的单光子源（SPS）的操纵。通过使用低一个光子吸收（LOPA）直接激光写作（DLW）技术，在包含单个QD的2D和3D磁电脑器件的制造上是在包含胶体CDSE/CDSE/CDSE QDS，磁铁fe 3 o 4 nps和su-8 photoresist的混合材料上进行的。研究了两种类型的设备，即无接触式和接触式结构，以证明其磁性和光辐射反应。设备中的耦合SP由外部磁场驱动，以在3D流体环境中执行不同的运动。表征了设备中单个QD的光学特性。
从人类脑内颅内记录中解码连续的目标指导运动
摘要。伸出手是一种轻松而复杂的行为，在日常生活中是必不可少的。因此，恢复ARM功能是四肢瘫痪者的重点。最近，已经观察到并在运动皮层之外观察到了运动的神经相关性，但是运动表示的程度和粒度尚未完全了解。在这里，我们通过将神经相关性解码为目标定向行为的12种不同的运动学来探讨与大脑运动相关的神经活动的神经含量。植入立体定向脑电图电极植入的18名参与者执行了游戏化的3D目标运动任务。我们证明，可以使用优先子空间识别（PSID）中的所有参与者中的低，中和高频信息从分布式记录中解码连续运动运动学。运动的神经相关性分布在整个大脑中，包括诸如基底神经节和岛状等较深的结构。此外，我们表明只能使用目标指导的参考框架对手位置进行解码，这表明广泛的低频活动与运动的高阶处理有关。我们的结果加强了众多大脑区域存在广泛的运动相关动力学的证据，可用于连续解码运动。结果可能会为运动皮层受损的个体，例如中风后或用于自适应闭环系统中的控制信号。
强化学习与基于规则的动态运动策略在无人机辅助网络中
摘要 - 由于蜂窝网络的资源分配不是动态的，由于意外事件，某些单元可能会遇到计划外的高流量需求。无人机（UAV）可用于提供数据卸载所需的额外带宽。考虑实时和非实时交通类别，我们的工作专门用于通过两种方法优化无人机在蜂窝网络中的位置。可以嵌入无人机中的第一个基于规则的低复杂性方法，而另一种方法则使用加固学习（RL）。它基于马尔可夫决策过程（MDP）提供最佳结果。已经考虑了无人机电池的能量和充电时间限制，以涵盖由许多细胞组成的典型细胞环境。，我们为Italia提供的米兰蜂窝网络使用了一个开放数据集，以评估两个建议的模型的性能。考虑到此数据集，MDP模型的表现优于基于规则的算法。尽管如此，基于规则的一个人需要更少的处理复杂性，并且可以立即使用任何先前数据。这项工作为在现代蜂窝网络中开发无人机部署的实用和最佳解决方案做出了显着贡献。
运动序列学习涉及更好地预测运动轨迹的下一个动作和优化
学习新的顺序运动是许多动物的基本技能。尽管序列学习的行为表现很明确，但基本机制仍然很少理解。运动序列学习可能来自三个不同的过程：（1）改善独立于顺序上下文的单个运动的执行； （2）接下来应该执行对“什么”运动的增强期望，从而更快地启动； （3）应在序列中最佳地执行编码“如何”运动的摩托序列特定表示。但是，许多现有的范式将学习的组成部分混为一谈，因为参与者经常获得序列内容（做什么）及其执行（如何做）。这种重叠掩盖了每种机制对运动序列学习的不同贡献。在这项研究中，我们使用连续的任务解散了这些机制。将训练序列中的性能与随机序列进行比较，以排除仅归因于孤立运动执行的改进。还通过改变了几个即将到来的目标，我们评估了预期在学习中的作用。当参与者只能看到一个未来的目标时，改进主要是由于他们学习了下一个目标。当他们看到未来的四个目标时，参与者立即证明了快速的运动时间并增加了运动平滑度，在一个目标条件下超过了晚期性能。至关重要的是，即使对未来目标的全面可见性，参与者也表现出进一步的序列特异性学习，这是由于运动轨迹的连续优化而引起的。随访实验表明，学到的序列表示是效应器特异性和编码四个运动或更长的上下文信息。我们的范式可以在运动序列学习的“什么”和“如何”组成部分之间进行明显的解离，并为效应特异性序列表示的开发提供了令人信服的证据，从而指导最佳运动执行。
真空型制动液和恢复机的设计和开发
新兴证据表明，除了其在抗病毒RNA沉默中得到良好认可的功能外，dsRNA还引发了触发免疫力（PTI），还可能导致植物抵抗病毒感染。然而，与细菌和真菌诱导剂介导的PTI相比，DSRNA诱导的防御的行动方式和信号传导途径的性质仍然很差。Here, using multicolor in vivo imaging, analysis of GFP mobility, callose staining, and plasmodesmal marker lines in Arabidopsis thaliana and Nicotiana benthamiana , we show that dsRNA-induced PTI restricts the progression of virus infection by triggering callose deposition at plasmodesmata, thereby likely limiting the macromolecular transport through these单元格通信通道。The plasma membrane-resident SOMATIC EMBRYOGENESIS RECEPTOR-LIKE KINASE 1, the BOTRYTIS INDUCED KINASE1/AVRPPHB SUSCEPTIBLE1-LIKE KINASE1 kinase module, PLASMODESMATA-LOCATED PROTEINs 1/2/3, as well as CALMODULIN-LIKE 41 and Ca 2+ signals are involved in the dsRNA-induced signaling leading to callose deposition at浆膜和抗病毒防御。与经典的细菌诱发剂鞭毛蛋白不同，dsRNA不会触发可检测到的活性氧（ROS）爆发，从而证实了不同的微生物模式触发具有不同特征的部分共享免疫信号传导框架的观念。可能是一种反策略，来自不同病毒的病毒运动蛋白抑制了DSRNA诱导的宿主反应，从而导致callose沉积以实现感染。因此，我们的数据支持一个模型，在该模型中，植物免疫信号传导通过诱导浆果膜上的callo糖沉积来限制病毒运动，并重新使用病毒抵消这种免疫力。
行为只是运动，但如何解释它？转化神经科学中的问题和陷阱——40 年的经验
行为神经科学的转化研究遵循精神病学临床研究的指导，在动物身上寻找人类心理健康问题的原因和治疗方法。这项工作面临几个问题，因为科学家必须阅读和解释动物的动作来代表人类的感知、情绪和记忆过程。然而，目前仍不清楚哺乳动物的大脑如何将所有这些过程捆绑成脑干和脊髓中高度压缩的运动输出，但如果没有这些知识，转化研究将毫无意义。本文基于该领域四十年的经验，确定了解释问题的来源并说明了典型的转化陷阱。（1）老鼠的感官世界不同。嗅觉、听觉和触觉胡须感觉在啮齿动物中占主导地位，而视觉输入相对较小。在人类中，这种关系正好相反。（2）老鼠和人类的大脑被不恰当地等同起来：联合皮层占人类新皮层的很大一部分，而啮齿动物的联合皮层相对较小。啮齿类动物最主要的联想皮层是海马体本身，它主要协调来自次级感觉运动区域的输入，并产生物种典型的运动模式，这些模式不易与假定的人类海马功能相协调。（3）对记忆或情绪研究的翻译解释往往忽略了小鼠的生态学，小鼠是一种极小的物种，靠不需要太多认知处理的冻结或飞行反应生存。（4）进一步的误解源于将神经元特性与系统特性混为一谈，以及僵化的机械思维，没有意识到许多实验引起的大脑变化确实部分反映了不可预测的补偿性可塑性。（5）基于对室内和室外小鼠海马病变影响的观察，本文提供了一个与下丘脑输入和输出相关的海马功能的简单通用模型，将下丘脑和脊髓上运动系统置于大脑层级的顶端。 （6）通过将简单的物种典型行为作为可比的终点，可以避免许多翻译问题
运动阶段条件的差异和在双边触摸任务期间时间同步和延续的感觉输入
在感觉运动同步（同步和连续敲击）任务中，受试者将其四肢与以各种节奏呈现的等质色调同步移动，并在音调停止后继续以相同的速度敲击。我们研究了双侧下肢电动机控制执行此任务的能力，作为检查与人类运动相关的运动配位的关键指标，例如步行。在这里，认为听觉和触觉输入等感官信息可以提高感觉运动同步的准确性。在这项研究中，我们探讨了在存在或不存在感觉信息的情况下，双侧下肢的节奏运动控制变化的变化。三十三名健康的志愿者执行了三种类型的脚敲击任务：同步 - 碰撞（SC- TAP），敲击（A-TAP）和两者的组合（SCA-TAP）。参与者被指示在500至4,800毫秒之间以固定的间隔间隔（ISIS）（ISIS）呈现的音调同步点击脚开关（或在A-TAP中执行类似的运动）。用单侧脚或双侧运动，两脚（同时）或交替进行双侧运动（反相）进行水龙头。评估了同步敲击误差和TAP间间隔（ITI）。在反相条件下，ITI的变异系数（CV）明显小于SC-TAP和SCA-TAP任务中的单侧或同相条件。此外，考虑到两侧的水龙头时间，仅在SC-TAP任务中，反相的CV明显降低。调查结果表明，反相条件在重复的下肢运动中表现出较高的时间稳定性。当考虑到反相运动中的音调未表现的节奏肢体运动的稳定性时，这些发现还强调了脚底的触觉反馈意义。
关于使用 1g 物理模型研究地面运动和土-结构相互作用问题
关于使用 1 g 物理模型解决地面运动和土体结构相互作用问题 Marwan Al Heib 1,*、Fabrice Emeriault 2,3、Huu-Luyen Nghiem 1,2 1 INERIS，Alata 技术公园，Verneuil-En-Halatte，F-60550，法国 2 Université Grenoble Alpes，3SR，Grenoble，F-38000，法国 3 CNRS，3SR，Grenoble，F-38000，法国 摘要：本文重点关注物理建模在地面运动（由地下空洞塌陷或采矿/隧道引起）和相关的土体结构相互作用问题中的应用。本文首先概述了使用 1 g 物理模型解决与垂直地面运动有关的岩土问题和土体结构相互作用。然后说明了 1 g 物理建模应用，研究了由于下沉和空洞塌陷导致的砌体结构损坏的发展。利用三维图像相关技术，介绍了一个带有 6 m3 容器和 15 个电动千斤顶的大型 1g 物理模型。从裂缝密度和损伤程度的角度分析了结构位置对沉降槽的影响。所得结果可以改进砌体结构损伤评估的方法和实践。然而，理想的物理模型很难实现。因此，未来物理模型（模拟材料和仪器）的改进可以为 1g 物理模型在岩土和土结构应用和研究项目中的应用提供新的机会。关键词：沉降；物理建模；岩土问题；土-结构相互作用 1. 引言
b“由于四舍五入，总值可能不等于 100%。本文件是一般性沟通，仅供参考。它本质上是教育性的，并非旨在推荐任何特定的投资产品、策略、计划功能或其他目的。使用的任何示例都是通用的、假设的，仅供说明之用。在做出任何投资或财务决策之前，投资者应向个人财务、法律、税务和其他专业人士寻求个性化建议，这些建议会考虑到投资者自身情况的所有具体事实和情况。风险摘要以下风险可能导致该策略的投资组合亏损或表现不如其他投资。由于影响个别公司的因素以及经济或政治条件的变化，股票证券的价格可能会迅速或不可预测地波动。这些价格变动可能会导致您的投资损失。公司不保证会宣布、继续支付或增加股息。综合指数综合指数包括根据重点股息增长策略投资的所有可自由支配的独立管理账户。该策略旨在通过主要投资具有提高股息历史的美国公司来实现长期资本增长。指数管理账户收取费用会降低其表现：指数则不会。您不能直接投资指数。标准普尔 500 指数是一个非管理指数，通常代表美国股市大公司的表现。指数水平以总回报美元计算。过去的表现并不能保证未来的结果。前十大持股列出的前十大持股仅反映该策略的长期投资。不包括短期投资。持股可能会发生变化。列出的持股不应被视为购买或出售特定证券的建议。每种证券均按策略中持有的证券总市值的百分比计算，不包括使用衍生品头寸（如适用）。投资组合分析定义市盈率是每股收益乘以该数字以估算股票价值。
b“由于四舍五入，总值可能不等于 100%。本文件是一般性沟通，仅供参考。它本质上是教育性的，并非旨在推荐任何特定的投资产品、策略、计划功能或其他目的。使用的任何示例都是通用的、假设的，仅供说明之用。在做出任何投资或财务决策之前，投资者应向个人财务、法律、税务和其他专业人士寻求个性化建议，这些建议会考虑到投资者自身情况的所有具体事实和情况。风险摘要以下风险可能导致该策略的投资组合亏损或表现不如其他投资。由于影响个别公司的因素以及经济或政治条件的变化，股票证券的价格可能会迅速或不可预测地波动。这些价格变动可能会导致您的投资损失。公司不保证会宣布、继续支付或增加股息。综合指数综合指数包括根据重点股息增长策略投资的所有可自由支配的独立管理账户。该策略旨在通过主要投资具有提高股息历史的美国公司来实现长期资本增长。指数管理账户收取费用会降低其表现：指数则不会。您不能直接投资指数。标准普尔 500 指数是一个非管理指数，通常代表美国股市大公司的表现。指数水平以总回报美元计算。过去的表现并不能保证未来的结果。前十大持股列出的前十大持股仅反映该策略的长期投资。不包括短期投资。持股可能会发生变化。列出的持股不应被视为购买或出售特定证券的建议。每种证券均按策略中持有的证券总市值的百分比计算，不包括使用衍生品头寸（如适用）。投资组合分析定义市盈率是每股收益乘以该数字以估算股票价值。