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Xinjie Liu
G RADUATE -L EVEL C OURSES Analysis : Real Analysis, Functional Analysis (basics) Probability : Probability and Stochastic Processes Optimization : Convex Optimization, Nonlinear Programming Machine Learning : Deep Reinforcement Learning, Deep Learning, Machine Learning for Robotics Control & Game Theory : Game-Theoretic Modeling of Multi-Agent Systems, Model Predictive Control Robotics : Human-Robot Interaction, Machine Perception, Planning & Decision Making, Robot Dy- NAMICS与控制，机器人软件实践软件：带有C ++
TenCirChem：一种高效的量子计算...
图 1：TenCirChem 的架构。第 3、4 和 5 节详细介绍了电子结构和量子动力学模块。有关所支持的答案的更多信息，请参阅第 2.3 节。有关引擎和后端的更多详细信息，请参阅第 2.4 节。
使用神经数据转换器进行神经群体活动的表征学习
理论上，神经群体活动反映了潜在的动态结构。可以使用具有显式动态的状态空间模型（例如基于循环神经网络 (RNN) 的模型）准确捕获此结构。但是，使用循环来显式建模动态需要对数据进行顺序处理，从而减慢脑机接口等实时应用的速度。在这里，我们介绍了一种非循环替代方案——神经数据转换器 (NDT)。我们通过将 NDT 应用于具有已知动态的合成数据集和来自猴子运动皮层的数据（在由 RNN 很好地建模的伸手任务期间），测试了 NDT 捕获自主动态系统的能力。NDT 可以对这些数据集以及最先进的循环模型进行建模。此外，它的非循环性可以实现 3.9 毫秒的推理，远低于实时应用的循环时间，并且比猴子伸手数据集上的循环基线快 6 倍以上。这些结果表明，明确的动力学模型对于建模自主神经群体动力学来说不是必需的。代码：github.com/snel-repo/neural-data-transformers。
使用SNAP标签靶向香豆素的荧光记者
线粒体是细胞内活性氧（ROS）产生的主要部位。ROS是重要的sig nalling分子，但产生过多会导致细胞损伤和功能障碍。因此，准确确定线粒体内产生ROS的何时，方式和地点至关重要。以前，ROS检测涉及各种化学探针和荧光蛋白。这些仅由于分子在线粒体基质中的积累而有局限性，或者需要为每个不同物种表达新蛋白质。我们报告动态H 2 O 2在所有线粒体子室内具有惊人空间分辨率的变化。我们将自标记蛋白的特定靶向与新型H 2 O 2-反应性探针相结合。该方法是宽范围且灵活的，具有相同的表达蛋白质可加载带有不同染料和传感器的蛋白质。它为其他化学物种（除了ROS之外的其他化学物种）提供了一个框架，其在线粒体内的DY NAMICS尚不清楚，而无需设计新蛋白质。
Xiao liuXiao liu
六月研究助理。2020年 - 2024年8月•大型语言模型（LLMS）内的长期杂项机器人学习的发展状态空间建模，LLMS在维护州跟踪的同时执行计划和推理。•体现的AI：提出的diff -Control，一种将控制网络从图像生成到机器人动作的范围的动作扩散策略。[C7]•使用注意机制和可区分的过滤创建了一个多模式学习框架（𝛼 -MDF），该滤波器在潜在空间中进行多种模式的状态估计。[C5]•开发了可区分的集合Kalman过滤器（DENKF）框架，其中包含用于机器人学习的算法先验，即从观察值中学习系统dy -namics，以及从高维空间中的学习表示形式。[C4]•用智能手表部署了无处不在的机器人控制任务的智能滤波框架，即，电视，无人机驾驶。[C6]
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高血压与心力衰竭相关，预先或减少的射血分数。循环₂₀₁₈₂₀₁₈137：₁₇₉₆︲₁₈₁₀）Hunt JM，Bethea B，Liu X等人：正常肺和肺部高血压的肺静脉，左心脏病引起的肺静脉。Am J Physiol肺细胞Mol Physiol₂₀₁₃305：l₇₂₅︲₇₃₆₇₂₅︲₇₃₆）Nguyen QT，Nsaibia MJ，Sirois MG等：PBI︲₄₀₅₀降低了心脏失败的肺部高血压，肺纤维化和右心室功能障碍。心脏 - vasc res₂₀₂₀116：（₁₇₁︲₁₈₂）Guazzi M，Borlaug BA：左心脏病引起的肺动脉高压。循环₂₀₁₂126：₉₇₅︲₉₉₀₉₇₅︲₉₉₀）Guazzi M，Naeije R：心力衰竭中的肺动脉高压：病理生理学，病理生物学和新兴的临床观点。j am coll Cardiol₂₀₁₇69：₁₇₁₈︲₁₇₃₄₁₇₁₈︲₁₇₃₄₈）circ res₂₀₁₉125：₄₄₉︲₄₆₆）马德拉sanz J，Lopez︲lopezJG，Menendez C等人：通过类型的糖尿病类型和大鼠中等缺氧引起的肺血管疾病的不同模式。exp Physiol₂₀₁₂97：（₆₇₆︲₆₈₆₆₇₆︲₆₈₆）Cayir A，Ugan RA，Albayrak A等：肺部内膜系统：一个有效的治疗靶标，具有可用于糖尿病大鼠模型中肺部变化的肺部改善的有效治疗靶标。j内分泌投资₂₀₁₅38：（₉₈₇︲₉₉₈）Clemmer JS，Xiang L，Lu S等人：高糖氧化应激会增加肺血管渗透性。循环₂₀₂₁₂₀₂₁₂₀₂₁；144：₆₁₅︲₆₃₇）微循环₂₀₁₆23：（₂₂₁︲₂₂₉₂₂₁︲₂₂₉）MOBOKATA M，REDDY YNV，PISLARU SV等：证据支持存在具有保留的射血分数的独特心力衰竭表型的证据。循环₂₀₁₇136：（₆︲₁₉₆︲₁₉）Gopal DM，Santhanakrishnan R，Wang YC等：IM型右心室血液动力学表明，元元素综合征患者的临床前肺动脉高压。j am heart socsoc₂₀₁₅4：e₀₀₁₅₉₇）流行病学，右文献功能和生存。am j呼吸危机护理医学192：（₁₂₃₄︲₁₂₄₆）（Guazzi M，uses a ef a：effera：et e e e e e e e e e e f y：ef：e e e e e e e e e f：py：permonary hemody-namics in Hread Dibain namics in Hread Dibain namics患者患者的肺部失败患者降低或术前的射血分数和肺部催眠率：相似性和差异。am Heart j₂₀₁₇；₂₀₁₇₂₀₁₇192：₁₂₀︲₁₂₇₁₂₀︲₁₂₇）Califf RM，Adams KF，McKenna WJ等：随机 -
双量子点系统的非平衡自由能与信息流
Horowitz 等人使用图论方法提供了描述自主系统中信息传输的统一热力学方案。[9 ] Yamamoto 引入了图收缩法，证明了与信息流驱动相关的 Onsager 系数满足 Onsager 互易性。[10 ] 图论概念在学习纳米级能量、[11,12 ] 熵、涨落[13 ] 和信息的不可逆热力学方面取得了巨大成功。[14,15 ] Peusner 结合非平衡热力学、电路理论和图论，发展了网络热力学，以拓展其在生物系统中的适用性。 [ 16 – 22 ] 应用图论和网络热力学分析量子系统中的环通量、边通量和能量传输过程，可以指导热纳米器件的设计。一方面，许多研究关注不可逆热力学的自由能形式。Crooks 在微观可逆马尔可夫系统上进行了非平衡态自由能差异与功的测量。[ 23 , 24 ] Jarzynski 关系将两种状态之间的自由能差异与连接相同状态的一系列轨迹上的不可逆功联系起来，常用于计算经典系统和量子系统的平衡自由能。[ 25 – 28 ] Esposito 引入了非平衡系统自由能的概念来理解不可逆功
t - 洛克希德马丁
在完成新手册或更新手册的初始编写和说明阶段后，将对其进行检查，以确保其在技术上准确无误，并且没有遗漏客户充分维护飞机所需的任何信息。我们的每本飞行手册都经过一个委员会的详细和严格审查，该委员会由设计、空气动力学和飞行操作专家组成，他们最有能力确定手册是否能为客户的机组人员提供安全高效地操作飞机的最佳基础。飞机手册涵盖维护、检查、结构维修、货物装载等内容，由相应的系统设计师审查，以确保手册的准确性和完整性。
四旋翼可转换 MAV：建模和实时悬停飞行控制
摘要 本文介绍了一种实验性倾转旋翼飞机的建模、控制和硬件实现。这种飞行器通过倾斜四个旋翼，将传统飞机的高速巡航能力与直升机的悬停能力结合起来。空中在巡航和悬停飞行模式之间切换称为过渡。使用牛顿方法推导出该飞行器的垂直和水平飞行模式的动态模型。提出并在模拟层面评估了一种非线性控制策略，以控制飞行器在纵向平面上的垂直和水平飞行动力学。开发了一架实验性的四平面飞机来进行垂直飞行。设计并构建了一种基于 DSP 的低成本嵌入式飞行控制系统 (EFCS)，以实现自主姿态稳定飞行。
情绪移动关系
背景：情绪在人类交流中起着至关重要的作用，并影响人类生活的各个方面。迄今为止，很少有关于不同情绪下运动如何影响人脑活动和皮质肌肉耦合（CMC）的研究。新方法：在这项研究中，首次使用脑电图（EEG）和肌电图生理电信号来探索这种关系。，我们对脑电图信号进行了频域和非线性DY NAMICS分析，并使用了转移熵来探索与情绪运动关系相关的CMC。为了研究不同大脑区域之间信息的传播，我们还构建了功能性的大脑网络，并使用图理论计算了各种网络指标。结果：我们发现，与中立的情绪状态相比，在快乐和悲伤的情绪中做出的动作提高了CMC的力量，脑电图和复杂性。这三个情绪状态的功能性大脑网络指标也不同。与现有方法的比较：许多情绪移动关系研究都是基于主观表达和外部表现。但是，我们的研究方法的重点是处理生理电信号，其中包含大量信息，并且可以客观地揭示情绪移动关系的内部机制。结论：不同的情绪状态可以对人类运动产生重大影响。本研究介绍了大脑活动和CMC的详细介绍。