XiaoMi-AI文件搜索系统
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umi腿上：以以操纵为中心的全身控制器使操纵策略移动
摘要：我们介绍了Umi-On-Legs，这是一个新框架，结合了四倍的操纵系统的真实世界和仿真数据。我们使用手持抓手（UMI）在现实世界中以任务为中心的数据收集，这提供了一种廉价的方式来展示与任务相关的操纵技巧，而无需机器人。同时，我们通过训练与任务仿真设置的任务跟踪训练全身控制器在模拟中缩放以机器人为中心的数据。这两个策略之间的接口是任务框架中的最终效应器传播，由操作策略推断，并传递给整体控制器进行跟踪。我们评估了对智力，非划算和动态操纵任务的UMI-ON-LEGS，并在所有任务上报告超过70％的成功率。最后，我们证明了先前工作中预先训练的操作策略检查站的零射击横界部署，该检查点最初是针对我们的四足动物系统在我们的四足动物系统上的。我们认为，该框架为学习动态机器人实施方案学习表达性操纵技能提供了可扩展的途径。请查看我们的网站，以获取机器人视频，代码和数据：https：//umi-on-legs.github.io/
实现 C2000 实时微控制器符合 IEC 60730/UL 1998 标准 (Rev. A)
标准定义了必须测试的组件以及检测该组件故障/错误的可接受措施示例。根据类别，要测试的组件包括 CPU、时钟、易失性和非易失性存储器、内部数据路径、I/O 和通信接口（表 2）。一般来说，对于每个组件，开发人员可以选择几种类型的措施来验证/测试组件功能。这些建议的措施可以是：• 基于硬件的 • 基于软件的 • 硬件和软件相结合的措施
在课堂上使用培养皿用于网络物理系统的控制器开发的好处
抽象的网络物理系统（CPS）在我们的日常生活中越来越普遍。作为CPS的主要组成部分，嵌入式控制器的发展需要应对过去几十年来持续复杂性增加的影响。模型驱动的开发策略由具有精确语义和交互式工具的图形形式主义支持，允许模型编辑和组成，仿真，验证和自动代码生成，可以提供一种高效的方法来实现快速的原型和可靠的实现。在定义学术课程并选择教学方法来教授相关主题时，这些挑战会产生很大的影响。petri网可以提供这种类型的支持，因为它们是可以提供的，可以为这种类型的控制器中提出的主要特征提供支持，即并发和并行性，冲突和资源共享建模以及对模块化和合成性的支持。在本文中，将使用基于停车场控制器的分析的一系列示例，以说明学生在使用PETRI网中描述相关嵌入式控制器的行为时，学生如何面对推荐的建模挑战。考虑了停车场基础设施的不同配置，呈现了几种类型的练习，以解决不同级别的复杂性。这种示例可以在不同类型的课程中使用，从关注系统级建模的课程到专注于特定实施策略的课程，在这些课程中，可以使用几类自主和非自治的PETRI网络。
非艾滋病毒传播的生物学基础比较...
作者：J Hokello · 2023 年 · 被引用 7 次 — 人类先天边缘区 (MZ) 型 B 细胞是抵御入侵病原体的早期第一道适应性防线，因为它们在...
概述工业控制系统中可编程逻辑控制器的安全性
摘要：工业控制系统（ICS）中的一个关键角色称为可编程逻辑控制器（PLC）。但是，随着物联网（IoT）的发展，PLC已暴露于越来越多的攻击中，这可能会导致整个IC的故障。因此，有必要确定对PLC的潜在攻击，并提出有效的解决方案来减轻它们。不幸的是，迄今为止，还没有做出重大努力来详细介绍有关PLC安全的现有作品。考虑到了这样的关注，在本文中，我们着重于汇总PLC架构不同组件的PLC安全性。我们首先审查PLC的框架；然后，我们在考虑PLC安全性时讨论几个模型。之后，我们从不同的角度概述了对PLC的现有攻击以及对这些问题的一般解决方案的概述。最后，我们以PLC安全中未来的研究领域的概述概述了本文。
SITARA™AM62X基准（修订版B）
Industrial subsystem: • 2× Gigabit Industrial Communication Subsystems (PRU_ICSSG) – Optional support for Profinet IRT, Profinet RT, EtherNet/IP, EtherCAT, Time-Sensitive Networking (TSN), and other Networking Protocols – Backwards compatibility with 10/100Mb PRU- ICSS – Each PRU_ICSSG contains: • 3× PRU RISC Cores per Slice (2× Slice per PRU_ICSSG) – PRU General Use core (PRU) – PRU Real-Time Unit core (PRU-RTU) – PRU Transmit core (PRU-TX) • Each PRU core supports the following features: – Instruction RAM with ECC – Broadside RAM – Multiplier with optional accumulator (MAC) – CRC16/32 hardware accelerator – Byte swap for Big/Little Endian conversion – SUM32 hardware accelerator for UDP checksum – Task Manager for preemption support • Up to 2× Ethernet ports – RGMII (10/100/1000) – MII (10/100) • Three Data RAMs with ECC • 8 banks of 30 × 32-bit register scratchpad memory • Interrupt controller and task manager • 2× 64-bit Industrial Ethernet Peripherals (IEPs) for time stamping and其他时间同步函数•18×Sigma-Delta滤波器模块（SDFM）接口 - 短路逻辑 - 过度电流逻辑•6×多协议位置编码器界面•1×增强捕获模块（ECAP）•16550-Compatible UART - 专用UART - 专用的192mhz时钟，支持122mbps Prifib pricibus
分析用于仿真的最新四足球控制器
1。论文的目的是比较在模拟中实施的几个最新的四倍的运动控制器，制定指南，表明哪种控制器在哪种情况下更好，最后，实施一个示例决策策略，该示例可以根据当前上下文进行切换。2。最初，学生应审查四倍运动控制器的可用文献和实施。3。接下来，学生应创建必要的应用程序，以便在同一模拟器中运行所有控制器以进行公平比较。学生应设计适当的模拟场景，该场景将用于比较控制器。4。学生应提出和评估合适的指标，以便为给定任务选择最佳控制器。应从比较结果中提取一个简单的面向用户指南。5。最后，学生应实施一种上下文感知的策略，该策略将能够在多个运动控制器之间切换，以在某些设计的方案中实现设计指标的卓越性能。
建立基于丝氨酸整合酶的平台对真核细胞中的基因开关控制器进行功能验证的协议
1 巴西利亚大学生物科学研究所细胞生物学系，巴西联邦区巴西利亚，2 巴西联邦区巴西利亚国家合成生物学科学技术研究所 (INCT BioSyn)，巴西联邦区巴西利亚，3 Embrapa 遗传资源和生物技术，巴西联邦区巴西利亚，4 癌症转化研究中心，Instituto do Caˆncer do圣保罗州医院，圣保罗大学医学院临床医院，圣保罗，巴西，5 分子致癌计划，研究协调，国家癌症研究所 (INCA)，里约热内卢，巴西，6 D'Or 研究与教育研究所 (IDOR)，里约热内卢，巴西，7 里约联邦大学生物医学科学研究所热内卢, 里约热内卢, 巴西, 8 Cell巴西里约热内卢国家癌症研究所 (INCA) 研究协调和基因治疗项目、9 研究和生物收藏副总裁 (VPPCB)、FIOCRUZ – 奥斯瓦尔多·克鲁兹基金会研究所，巴西里约热内卢
使用共形预测对基于模型的控制器的不确定性定量和鲁棒化
在基于现代模型的控制框架中，例如模型预测控制或基于模型的信息学习学习，机器学习已成为一种无处不在的技术类别，以提高动态模型的准确性。通过利用诸如神经网络之类的表现力体系结构，这些框架旨在通过构建系统动力学的准确数据驱动表示，旨在提高系统的模型精度和控制性能。尽管对其非学习顾问进行了显着的绩效提高，但对于这些基于模型的模型的基于模型的控制器在不确定性的存在下，这些模型的控制器通常几乎没有保证。尤其是在模拟误差，噪声和外源性干扰的影响下，确定这些学习模型的准确性是一项挑战。在某些情况下，甚至可能违反约束，使控制器不安全。在这项工作中，我们提出了一个新颖的框架，该框架可以应用于大量的基于模型的控制器，并通过以在线和模块化方式鲁棒化基于模型的控制器，从而减轻上述问题，并在模型的准确性和约束满意度上提供可证明的保证。该框架首先部署保形预测，以生成有限的，可证明的有效的不确定性区域，以无分配方式为动态模型。通过动态约束程序，这些不确定性区域被纳入约束中。关键字：基于学习的控制，基于模型的控制，不确定性量化1。（2023a））。Jiahao等。Jiahao等。与预测参考生成器的配方一起，生成了一组可鲁棒的参考传播，并将其纳入基于模型的控制器中。使用两个实际的案例研究，我们证明我们提出的方法不仅产生了良好的不良区域，这些区域建立了模型的准确性，而且还使闭环系统以强大但不保守的方式满足约束。简介由于非线性优化框架的最新进展以及计算资源的可用性增加，在广泛的域上应用基于模型的控制器的应用趋势是趋势。，用于建筑物中的温度控制（Yao和Shekhar（2021）），用于自动驾驶汽车（Wu等人（2022））和四型控制（Chee等人机器学习方法的扩散同时导致了学习增强的，基于模型的控制框架的发展，这些框架利用学习工具通过改进动态模型来提高控制性能，例如（2023）。尽管这些发展激增，但这些基于学习的控制框架在不确定性存在下如何执行的问题仍然是一个积极的研究主题（Mesbah等人。（2022）; Brunke等。（2022））。在这项工作中，我们通过提出一个新颖的框架来解决这个问题，该框架系统地允许基于模型的控制器在模型不匹配，噪声和外部干扰的集体影响下稳健地满足约束。
Micrologix 1100可编程控制器 - 文献库
第1章硬件概述硬件功能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11个组件描述。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 Micrologix 1100内存模块和内置的实时时钟。。。。。。。。。。。。。。。。12 1762扩展I/O模块。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12条通信电缆。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13编程。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>13个通信选项。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>14 div>