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伦敦东北大学全额资助网络科学博士奖学金，整合多模态数据以了解轨迹和生物标志物
总部位于英国的机构。东北大学成立于 1898 年，以其高影响力的研究而闻名，旨在解决全球问题。跨学科、体验式学习和与学术界以外的合作伙伴的联系是东北大学精神的核心。东北大学在 2022 年获得了 2.307 亿美元的外部研究资金，是公认的体验驱动终身学习的领导者。它在美国和加拿大设有校区（波士顿、北卡罗来纳州夏洛特、缅因州波特兰、加利福尼亚州奥克兰、旧金山、西雅图、硅谷、弗吉尼亚州阿灵顿、马萨诸塞州伯灵顿和纳汉特社区、多伦多和温哥华）。虽然博士学位将是英国的资格，但学生将有机会在伦敦博士研究期间参与和访问海外的东北大学网络，为他们的研究培训提供真正独特且备受追捧的维度。项目我们正在寻找一位有计算神经科学、数据科学、认知心理学或相关领域背景的积极进取的候选人，加入一个创新的博士项目，该项目涉及网络科学、机器学习和心理健康研究的交叉领域。该项目旨在开发尖端方法来整合和分析多模态数据——从认知评估和患者自我报告到神经影像和电子健康记录 (EHR)——以发现新的生物标志物并改善心理健康轨迹的分析。成功的申请者将采用自然语言处理 (NLP)、图论和先进的机器学习等技术来探索认知-情感模式和大脑连接动态，为理解心理健康建立一个统一的框架。这项跨学科研究有望推动个性化诊断和干预策略的进步。理想的候选人应该具备很强的分析和编程能力，对心理健康研究充满热情，并具有跨学科合作的能力。成功的候选人将：
在存在运动和动态干扰的情况下，自适应双环轨迹跟踪船舶表面车辆的控制
本文介绍了针对海洋表面车辆（MSV）的双环自适应轨迹跟踪控制系统，该系统既解决运动学和动态干扰。该方法始于外环的后台控制策略，该策略在运动级别生成速度命令，以确保对MSV的位置和标题进行准确跟踪。一个自适应估计器已整合以评估未知的海洋电流速度，从而有效地补偿了其影响。内环控件采用线性参数化来在动态级别产生扭矩命令，从而确保实际速度和指挥速度状态之间的对齐。提出了两种自适应调整定律：一个用于估算具有挑战性的水动力参数，另一个用于补偿外部海洋干扰。双环控制可显着减轻运动学和动态干扰的影响，从而提高了MSV跟踪的精度和整体性能。稳定性，并得出了系统未知参数的适应定律。数值模拟证明了拟议的控制策略的功效。
地点和资源概述委员会修订了温室气体（GHG）减少轨迹和关键里程碑
2.2实现这些目标所需的轨迹或途径将确定随着时间的推移散发到大气上的累积温室气体的量，并取决于广泛的因素。气候变化委员会（CCC）阐明了5种可能的情况（最不乐观的命令）：逆风，广泛的创新，广泛的参与，平衡和逆风。这些考虑了关键因素的范围，包括技术发展和部署，行为变化的程度，市场规模，基础设施和供应链以及不同干预措施或技术的相对组合。他们雄心勃勃，但务实，并采取保守的方法来最大程度地降低有关可实现或成本的风险。
stpotr：同时使用非自动回形变压器进行机器人跟随
摘要 - 在本文中，我们通过开发神经网络模型来大大扩展了机器人执行后续任务和该任务的变化的能力，从而从观察到的人类运动历史上预测未来的人类运动。我们提出了一个非自动回忆的变压器架构，以利用其并行性质，以便在测试时更容易训练和快速，准确的预测。所提出的结构将Human运动预测分为两个部分：1）人类轨迹，这是髋关节随时间的3D位置，以及2）人类姿势，这是所有其他关节在时间上相对于固定髋关节的3D位置。我们建议同时做出两个预测，因为共享表示可以改善模型性能。因此，该模型由两组编码器和解码器组成。首先，应用于编码器输出的多头注意模块改善了人类轨迹。第二，应用于与解码器输出相连的编码器输出的另一个多头自我发项模块有助于学习时间依赖性。我们的模型在测试准确性和速度方面非常适合机器人应用，并且相对于最先进的方法进行了比较。我们通过机器人后续任务证明了我们作品的现实适用性，这是我们提议的模型充满挑战而实用的案例研究。我们的模型预测的人类运动使机器人可以在情况下进行详细的人类运动，例如静止不动，即站立。它还使简单的控制策略能够琐碎地概括到人类关注的许多不同变化，例如后续行动。我们的代码和数据可在以下github页面上获得：https：//github.com/mmahdavian/stpotr
基于血清QHBSAG的纵向轨迹
Rong Fan 1#* , M.D., Siru Zhao 1# , M.D., Junqi Niu 2 , M.D., Hong Ma 3 , M.D., Qing Xie 4 , M.D.,
基于复阻抗轨迹的负载调制平衡放大器设计方法
摘要 本文介绍了一种负载调制平衡放大器 (LMBA) 的设计方法，重点是减轻 AMPM 失真。通过引入二次谐波控制作为设计自由度，可以选择复杂的负载轨迹来补偿设备中的 AMPM 非线性，而不会显著影响效率。数学推导伴随着基于闭式方程的设计程序，以仅基于负载牵引数据来制造 LMBA。通过对三种不同设计进行测量比较来验证该理论，这些设计在伪 RF 输入 Doherty 类 LMBA 配置中以 2.4 GHz 运行，具有 J 类、-B 类和 -J* 类主 PA。J 类原型的性能优于其他设计，在峰值输出功率和 6 dB 回退时分别具有 54% 和 49% 的漏极效率，并且在此功率范围内只有 4 度的 AM-PM。当使用 10 MHz、8.6 dB PAPR LTE 信号驱动时，无需数字预失真，即可实现 40.5% 的平均效率和优于 − 40.5 dBc 的 ACLR。
引用：Pandy G.，Pugazhenthi V.J.，Murugan A.和Jeyarajan B.（2025）AI驱动的机器人和自动化：创新，挑战和通往
摘要：人工智能（AI）通过实现前所未有的智能，适应性和效率来深刻地改变了机器人技术和自动化。本研究探讨了AI与机器人技术的整合，重点是其应用，创新及其对从医疗保健到制造业的行业的影响。从增强运营工作流程到实现自主决策，AI正在重塑机器人与人类及其环境的相互作用。我们为无缝AI驱动机器人集成的框架提出了一个框架，强调学习算法，传感器技术和人类机器人协作方面的进步。该研究还确定了关键挑战，包括道德问题，可伸缩性问题和重新限制，同时提供可行的见解和未来的方向。结果表明，精度，运营效率和决策能力的显着增强，将AI驱动的机器人定位为现代自动化的基石。此外，讨论扩展到探索AI在新兴的事物中的作用，例如群体机器人技术，预测分析和软机器人技术，从而在这个变革性领域中提供了一种看法。关键字：人工智能，机器人技术，自动化，机器学习，人机协作，物联网，道德AI，工业应用
怀孕需要与激素和母体附着相关的人脑结构中的U形轨迹
记录的版本：此预印本的一个版本于2025年1月16日在自然通讯上发布。请参阅https://doi.org/10.1038/s41467-025-55830-0。
轨迹流与临床时间序列建模应用的轨迹流匹配
对随机和不规则抽样的时间序列进行建模是在广泛的应用中发现的一个具有挑战性的问题，尤其是在医学中。神经随机微分方程（神经SDE）是针对此问题的有吸引力的建模技术，它可以将SDE的漂移和扩散项与神经网络相关。但是，当前用于训练神经SDE的算法需要通过SDE动力学进行反向传播，从而极大地限制了它们的可扩展性和稳定性。为了解决这个问题，我们提出了轨迹流匹配（TFM），该轨迹以无模拟方式训练神经SDE，通过动力学绕过反向传播。TFM利用从生成建模到模型时间序列的流量匹配技术。在这项工作中，我们首先为TFM学习时间序列数据建立必要条件。接下来，我们提出了一个改善训练稳定性的重新聚集技巧。最后，我们将TFM适应了临床时间序列设置，从绝对性能和不确定性预测方面，在四个临床时间序列数据集上的性能提高了，这是在这种情况下的关键参数。
带有过程时间模型的单细胞基因组数据的轨迹推断
单细胞转录组学实验提供了跨细胞态杂基细胞群体的基因表达快照。这些快照已被用于推断轨迹和动态信息，即使没有基因表达相似性订购细胞的密集，时间序列数据。然而，尽管单细胞快照有时提供了对动态过程的有价值的见解，但当前的订购细胞的方法受到缺乏内在物理含义的“假频率”的描述性概念的限制。而不是伪赛，我们通过原则建模方法提出了“过程时间”的推断，以制定轨迹和推断对应于经受生物物理过程的细胞对应的潜在变量。我们对这种方法的实施称为Chronocell，提供了建立在细胞状态过渡的轨迹的生物物理表述。计时模型是可识别的，使参数推断有意义。更重要的是，当细胞状态位于连续体上并聚类时，当细胞聚集到离散状态时，计时核可以在轨迹推理之间插值。通过使用从类似群集到连续的各种数据集，我们表明计时赛使我们能够评估数据集的适用性，并在过程时间内揭示了与生物过程时间一致的过程。我们还将降解速率的参数估计值与来自代谢标记数据集的参数估计值进行了比较，从而展示了计时性的生物物理实用性。然而，基于模拟的性能表征，我们发现过程时间推断可能具有挑战性，突出了数据集质量的重要性和仔细的模型评估。