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10 月 11 日，路易斯安那州立大学 CEE 举办了 Timoshenko 力学讲座系列中的一场杰出研讨会，圣母大学的 Ahsan Kareem 教授担任主讲嘉宾。在他的演讲《探索湍流、噪声、阻尼和相关性对动态系统的影响：谐振子视角》中，Kareem 教授讨论了湍流、阻尼、噪声和系统相关性在管理机械、电气、空气动力学和流体动力学系统动态方面的关键作用。他基于对自然灾害对土木工程结构影响的广泛研究，提出了世界一流的见解，并与研究生和教师分享，丰富了他们对工程应用中动态系统管理的理解。Kareem 教授是一位知名专家，也是多个著名工程学院的成员，他因其在该领域的贡献而获得了无数荣誉，包括美国国家工程院院士、美国土木工程师学会詹姆斯·克罗斯奖章和美国土木工程师学会内森·M·纽马克奖章。
面向下一代网络的具有检索增强生成的交互式人工智能
随着人工智能 (AI) 的发展，交互式人工智能 (IAI) 的概念被引入，它不仅可以交互式地理解和响应人类用户输入，还可以响应动态系统和网络条件。在本文中，我们探讨了 IAI 在网络中的集成和增强。我们首先回顾人工智能的最新发展和未来前景，然后介绍 IAI 的技术和组件。然后，我们探讨了 IAI 与下一代网络的集成，重点关注隐式和显式交互如何增强网络功能、改善用户体验和促进高效的网络管理。随后，我们提出了一个支持 IAI 的网络管理和优化框架，该框架由环境、感知、动作和大脑单元组成。我们还设计了一个可插入的大型语言模型 (LLM) 模块和检索增强生成 (RAG) 模块，以构建大脑单元决策的知识库和上下文记忆。我们通过案例研究证明我们的 IAI 框架可以有效地执行优化问题设计。最后，我们讨论了基于 IAI 的网络的潜在研究方向。
储能杂志
由于巴西的主要能源资源是可再生能源，且与气候因素直接相关，因此巴西是最有可能受到气候变化影响的国家之一。鉴于巴西的水电存储能力高，且其可再生资源具有很强的季节性模式，引入季节性抽水蓄能 (SPHS) 可以帮助缓解这些挑战。为此，提出了一种将动态系统优化模型 MESSAGEix 与区域气候模型模拟相结合的方法，称为巴西电力系统 MESSAGEix 模型 (BESMM)。该模型具有详细的水电表示，能够将三种气候变化情景的数据与该国的能源系统相结合。气候变化为这种方法带来了新的维度，因为有证据表明巴西可变可再生资源的季节性不平衡正在加剧。BESMM 结果表明，SPHS 可以在 RCP 2.6 情景下实现 2100 年 100% 可再生能源矩阵以及在 RCP 4.5 和 RCP 8.5 情景下增强可再生能源禀赋方面发挥根本作用。与不采用 SPHS 的情景相比，预计采用 SPHS 的情景下二氧化碳排放量将减少高达 68%。
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摘要。I4.0 革命正在渗透到每个技术领域，通过推动使能技术 (ET) 的部署，也包括设施管理 (FM) 学科。由于 FM 涉及组织内流程的集成以支持活动，因此很明显，ET 如何在 FM 领域引发重大创新，例如更好的故障知识管理和可持续利用资源。更具体地说，在建筑物维护中实施与传感器网络相连的动态系统可以改变知识管理和 FM 决策过程。从这些前提出发，本文讨论了一项正在进行的研究，其目的是研究 ET 如何通过纠正、基于条件和预定维护的新方法来创新传统的维护策略。根据上述情况，如果制定了故障管理政策，传统上被动的建筑维护实际上可能会变得主动。本文旨在展示采用 ET 如何促进以服务设备领域维护为重点的 FM 流程创新。更具体地说，通过对一家大型 FM 公司管理的意大利两个主要医疗保健基础设施的案例研究，描述了实现主动维护的操作和方法框架。
在神经影像学数据中建立大脑状态
脑状态的定义仍然难以捉摸，从麻醉中的觉醒水平到本性神经元的活性，脑电图中的电压和fmri的血流，都在不同的子场上进行了不同的解释。这种缺乏共识给精确的神经动力学模型的发展带来了重大挑战。然而，在动态系统理论的基础上，定义了系统的“状态”，即对系统未来的规范。在这里，我们建议通过将动态因果建模（DCM）应用于静止和任务状况fMRI数据的低维嵌入，以在神经影像学的时间表中建立大脑状态。我们发现，在休息条件下约90％的受试者是通过一阶模型更好地描述的，而在任务条件下约55％的受试者可以通过二阶模型更好地描述。我们的工作质疑几乎完全在计算神经科学中使用一阶方程的现状，并在神经成像数据集中提供了一种建立大脑状态及其相关相位空间表示的新方法。
锂离子电池的循环寿命预测
摘要 - 电池是动态系统，具有复杂的非线性老化，高度依赖于细胞设计，化学，制造和操作条件。对蝙蝠周期寿命的预测和衰老状态的估计对于使用电池研发，测试以及进一步了解电池降解方式很重要。除了测试之外，电池管理系统还依靠实时型号，并在机上诊断和预后进行安全操作。估计电池的健康状况和剩余的寿命对于优化性能和最佳使用资源很重要。本教程以第一原理，机器学习和混合电池模型的概述开始。然后，解释并展示了用于开发可解释的机器学习模型的典型管道，以从实验室测试数据中进行循环寿命预测。我们强调了机器学习模型的挑战，激发了物理在混合建模方法中的融合，这是破译电池老化轨迹所需的，但需要更多数据并进一步研究电池降解物理。教程结束了有关概括和进一步研究方向的讨论。
现代嵌入时间段的消失
动态系统通常是时间变化的，其建模需要相对于时间发展的函数。最近的研究（例如神经普通微分方程）提出了一个时间依赖性的神经网络，该神经网络提供了随时间变化的神经网络。但是，我们声称建立时间相关神经网络的建筑选择显着影响其时间意识，但仍缺乏足够的验证。在这项研究中，我们对模式依赖性神经网络的结构进行了深入的分析。在这里，我们报告了消失的时间段嵌入的脆弱性，这会削弱时间依赖时间的神经网络的时间意识。fur-hoverore，我们发现在扩散模型中也可以观察到这种漏洞，因为它们采用了类似的体系结构，该体系结构结合了时间步长以在扩散过程中区分不同的时间段。我们的分析提供了这种现象的详细描述以及解决根本原因的几种解决方案。通过对神经普通微分方程和扩散模型的实验，我们观察到，通过提出的解决方案确保活着的时间意识提高了其性能，这意味着他们当前的实现缺乏足够的时间依赖性。
人的大脑在每个时间的瞬间通过行进波的多路复用编码视觉事件的编年史
人脑连续处理视觉输入的流。然而，单个图像通常会触发延伸超过1s的神经反应。要了解大脑如何编码和保持连续的图像，我们用脑电图分析了人类受试者观看时的大脑活动。 5000个视觉刺激以快速序列呈现。首先，我们确认可以从大脑活动中解码每种刺激； 1s，我们证明大脑在每次瞬间同时代表多个图像。第二，我们在预期的视觉层次结构中进行了定位的脑反应，并表明在每次瞬间，不同的大脑区域代表了过去刺激的不同快照。第三，我们提出了一个简单的框架，以进一步表征这些行进波的动态系统。我们的结果表明，一系列神经回路，每个链由（1）隐藏的维护机制和（2）可观察到的更新机制组成，它解释了视觉序列引起的宏观脑表示的动力学。一起，这些结果详细介绍了一个简单的体系结构，解释了如何同时在大脑中同时代表连续的视觉事件及其各自的时间。
在线文章 动态系统的多目标模型独立自适应跟踪机制
摘要：在机器人文献中，最佳跟踪问题通过使用各种鲁棒和自适应控制方法来解决。然而，这些方案与实施限制有关，例如在具有完整或部分基于模型的控制结构的不确定动态环境中的适用性、离散时间环境中的复杂性和完整性以及复杂耦合动态系统中的可扩展性。开发了一种在线自适应学习机制来解决上述限制，并为跟踪控制类问题提供通用解决方案平台。该方案使用同时线性反馈控制策略最小化跟踪误差并优化整体动态行为。采用基于值迭代过程的强化学习方法来求解底层贝尔曼最优方程。生成的控制策略以交互方式实时更新，而无需任何有关底层系统动态的信息。采用自适应评论家的方法来实时近似最佳求解值函数和相关控制策略。在模拟中说明了所提出的自适应跟踪机制在不确定的气动学习环境下控制柔性翼飞机的作用。
通过自主驾驶系统的设计协调
摘要本文提出了一种通过自动驾驶系统（ADS）设计协调来进行控制的方法。它以先前的结果为基础，以避免碰撞策略的结果和通过以地图的形式对其静态环境的描述以及其Vehicles的动态行为来建立广告的建模。广告被建模为一个动态系统，以燃烧一组由运行时协调的车辆，该车辆根据地图上的车辆位置及其动力学属性计算每个车辆的自由空间。vehicles被限制在相应分配的自由空间内移动。，如果广告的车辆和运行时尊重相应的假设保证会议，我们通过设计安全控制政策提供了正确的正确控制策略。通过证明假定保证合同的组成是一种需要广告安全的诱导不变的，从而确定了结果。我们表明，实际上可以为符合其合同的车辆定义速度控制政策。更重要的是，我们表明可以在线性时间逻辑中指定运行规则，作为限制车辆速度的一类公式。主要的结果是，鉴于一组运行规则，可以得出运行时的可用空间策略，以便通过设计相对于规则而设计的系统行为是安全的。