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World File Search System动态约束
神经群体活动的动态约束
神经群体活动的动态约束 Emily R. Oby* 1,2 、Alan D. Degenhart* 2,3 、Erinn M. Grigsby* 1,2,4,5 、Asma Motiwala 2,3 、Nicole T. McClain 1,2 、Patrick J. Marino 1,2 、Byron M. Yu** 2,3,6 、Aaron P. Batista** 1,2 1 匹兹堡大学生物工程系；美国匹兹堡 2 认知神经基础中心；美国匹兹堡 3 卡内基梅隆大学电气与计算机工程系；美国匹兹堡 4 匹兹堡大学物理医学与康复系；美国匹兹堡 5 匹兹堡大学康复与神经工程实验室；美国匹兹堡 6 卡内基梅隆大学生物医学工程系；美国匹兹堡 * 表示共同第一作者 ** 表示共同资深作者和通讯作者 通信地址：aaron.batista@pitt.edu, byronyu@cmu.edu 摘要 神经活动随时间展开的方式被认为是大脑感觉、运动和认知功能的核心。网络模型长期以来一直认为大脑的计算涉及由底层网络塑造的活动时间进程。从这个观点可以预测，活动时间进程应该很难被违反。我们利用脑机接口 (BCI) 挑战猴子违反我们在运动皮层观察到的自然发生的神经群体活动时间进程。这包括挑战动物以时间逆转的方式穿越神经活动的自然时间进程。当直接受到挑战时，动物无法违反神经活动的自然时间进程。这些结果为以下观点提供了实证支持：在大脑中观察到的活动时间过程确实反映了它们所实现的底层网络级计算机制。 简介神经群体活动的时间演变，也称为神经动力学，被认为是许多大脑功能的基础，包括运动控制 1 、感觉知觉 2-4 、决策 5-8 、时间安排 9,10 和记忆 11,12 等 13 。例如，决策可能是由神经活动汇聚到点或线吸引子 6-8 形成的；记忆可以通过神经活动放松到点吸引子 12,14 来恢复；手臂运动可能涉及表现出旋转动力学的神经活动 1 。网络模型 6-8,10,14-17 和大脑 1,2,6-8,10 产生的时间结构化群体活动之间的相似性为大脑如何通过动力学实现计算提供了诱人的证据 18-22 。在网络模型中，活动的时间演变由网络的连通性 23 决定。也就是说，每个节点在某一时间点的活动由网络的活动决定。
2.3时间再现不变性
我们已经看到，在经典的机械系统，与之打交道的标准技术中，如何在限制中出现约束，以及在预叠式歧管方面的强大几何重新重新制定。但是存在特定类别的受约束系统，可以理解为从根本上截然不同。这些是动态约束的系统，具有货物范围的典范哈密顿量和时间再现不变动作。动态约束的系统通常与通常的对称约束系统不同，因为它们的特征是时间表对称性。换句话说，牛顿力学的物理进化参数（“时间”）不再是绝对背景结构，现在被包括为动态变量Q i之一。更重要的是，表征动态约束系统轨迹的“进化”参数现在是量规，因为这些轨迹是由一级汉密尔顿约束生成的轨迹轨道。时间是参数轨迹的原因，从这个意义上讲，在动态约束系统中“时间为仪表”。一个主要的例子是重力。让我们从一个简单的说明性示例开始，该示例突出了上面介绍的Premplectectic配方的主要特征，并将这些方面推向了对于通常协变的系统特别有用的方面。然后，我们将继续进行讨论和时间再现不变系统的讨论和示例。为简单起见，我们将限制在具有单一类约束的系统中（如上2.2.2节中，参见图2）。
通过强化学习和博弈论的相互作用对网络物理人体系统进行建模
预测具有多个人类交互的网络物理系统的结果是一个具有挑战性的问题。本文回顾了一种解决此问题的博弈论方法，其中采用强化学习来预测时间延长的交互动态。我们解释说，该方法最吸引人的特点是提出一种计算上可行的方法来同时将多个人建模为决策者，而不是确定感兴趣的智能代理的决策动态并强迫其他人遵守环境施加的某些运动学和动态约束。我们介绍了该方法的两种最新应用，用于建模 (1) 无人机融入国家空域系统和 (2) 公路交通。我们在文章的最后提供了有关使用、改进和验证该方法的正在进行和未来的工作。我们还提供了相关的未解决的问题和研究机会。
功能运动过程中重力对手动时空运动特征的影响
身体健全的人能够在他们的一生中进行各种复杂而充满挑战的运动活动。艺术，运动或与劳动有关的，所有动作都不可避免地受到一个恒定环境参数的影响：重力。的确，从他们的第一天开始，人类经历了控制自己的身体的必要性，同时沉浸在重力领域并与不同惯性特性的物体互动。由于适应过程，成年人随后能够在日常生活中进行基本活动，以保持个人福祉和独立性。在生理上，在整个人类发展中，大脑的特征是一种称为神经塑性的过程，其中神经连接适应环境变化。这允许学习现象，涉及获得新的运动计划和执行能力1。大脑会产生身体的认知表示及其与外部环境的相互作用。这种称为内部模型的框架允许预测身体对动作，运动和感觉输入23的反应23。尤其是内部运动学模型转换了任务空间的信息（即与关节空间的上线手轨迹，同时，内部动力学模型计算执行给定活性2，4所需的关节扭矩。 尽管如此，电动机计划过程对运动5，6的执行产生了运动和动态约束。手轨迹，同时，内部动力学模型计算执行给定活性2，4所需的关节扭矩。尽管如此，电动机计划过程对运动5，6的执行产生了运动和动态约束。中枢神经系统（CNS）考虑了在特定任务执行7之前的重力效应，这要归功于几个负责“助攻” 3、8、9的体感通道的激活。这对于垂直任务尤其明显，在垂直任务中，路径执行在向上和向下移动之间有所不同。10
MP-RRT#：一种基于模型预测采样的无人机系统运动规划算法
摘要 本文介绍了一种用于无人机系统 (UAS) 的运动动力学运动规划算法，称为 MP-RRT #。MP-RRT # 将 RRT # 的潜力与基于模型预测控制的策略结合起来，以有效解决差分约束下的运动规划问题。与其他基于 RRT 的算法类似，MP-RRT # 探索地图以构建渐近最优图。在每次迭代中，图都会使用 UAS 参考状态下的新顶点进行扩展。然后，使用模型预测控制策略进行前向模拟以评估两个相邻顶点之间的运动，并计算状态空间中的轨迹。结果，MP-RRT # 算法最终为满足动态约束的 UAS 生成可行轨迹。使用 PX4 自动驾驶仪控制的模拟无人机获得的模拟结果证实了 MP-RRT # 方法的有效性。
基于LPV MPC和可及性分析的自动驾驶的安全运动计划者
本文为自动驾驶汽车的避免碰撞挑战提供了一种创新的优化解决方案。提出的方法包括一个在线运动计划者，旨在定义可行有效的途径，能够处理动态环境，同时隐含地确保拟议的演习中的安全性。考虑在运动计划者内部移动障碍的事实增加了问题的复杂性，而迫使它像其他人一样频繁地执行。为了降低这种计算复杂性，该方法以两个阶段的翻译进行了计数，将常用的非线性优化结构的两个阶段翻译成QP公式，可以很容易地解决。第一阶段是基于在车辆的动态约束中使用LPV矩阵。第二阶段包括基于设定的传播进行可及性分析，以获取可保证安全条件的允许输入和可触及状态的线性表达式。
供应链管理中的多模式运输策略：方法论
1名学生，Rashtreeya Vidyalaya工程学院2 Rashtreeya Vidyalaya工程学院摘要摘要有效的多模式运输是现代供应链管理的关键组成部分，从而使跨不同模式和地区的商品有效地运输。 但是，协调多种运输选择，各种货物优先级和动态约束的复杂性提出了重大挑战。 本研究提出了一种新型的方法论方法，可以优化供应链中的多模式运输。拟议的策略涉及两步分类过程。 首先，商品是根据其重要性进行分类的，即考虑价值，关键性和需求波动之类的因素。 接下来，确定每种商品的紧迫性和优先级，考虑到交付时间敏感性和其他操作要求。 此分类方案为全面优化模型构成了基础。优化模型是使用DOCPLEX建模框架制定的，并采用CPLEX求解器解决了。 该模型结合了一系列约束，包括运输能力，成本和排放，以确定最有效的多模式路由计划。这项研究有助于开发供应链经理的结构化，数据驱动的决策工具，以增强其多态运输网络的复原力和可持续性。 所提出的方法为解决多模式运输的复杂性提供了一个灵活的框架，其潜在应用在各个行业和地区之间进行了深远的影响。1名学生，Rashtreeya Vidyalaya工程学院2 Rashtreeya Vidyalaya工程学院摘要摘要有效的多模式运输是现代供应链管理的关键组成部分，从而使跨不同模式和地区的商品有效地运输。但是，协调多种运输选择，各种货物优先级和动态约束的复杂性提出了重大挑战。本研究提出了一种新型的方法论方法，可以优化供应链中的多模式运输。拟议的策略涉及两步分类过程。首先，商品是根据其重要性进行分类的，即考虑价值，关键性和需求波动之类的因素。接下来，确定每种商品的紧迫性和优先级，考虑到交付时间敏感性和其他操作要求。此分类方案为全面优化模型构成了基础。优化模型是使用DOCPLEX建模框架制定的，并采用CPLEX求解器解决了。该模型结合了一系列约束，包括运输能力，成本和排放，以确定最有效的多模式路由计划。这项研究有助于开发供应链经理的结构化，数据驱动的决策工具，以增强其多态运输网络的复原力和可持续性。所提出的方法为解决多模式运输的复杂性提供了一个灵活的框架，其潜在应用在各个行业和地区之间进行了深远的影响。关键字：多模式运输，供应链管理，商品优化，商品分类，优化建模，DOCPLEX，CPLEX，可持续性，弹性1.引言重达现代供应链管理的错综复杂的挂毯，多模式运输的优化是一种关键的关键，促进了各种模式和地理边界的无缝流量。供应链物流的景观的特征是无数挑战，从多个运输选择的协调到各种货物类型的优先级以及操作现实所施加的动态约束。导航这些复杂性需要创新的策略，以适应以波动性和不确定性为标志的全球市场不断变化的需求。这项研究开始了引入开创性方法论方法的旅程
代谢网络重建是一种分析小鼠肠道鼠伤寒沙门氏菌SL1344生长的资源
非肾脏沙门氏菌菌株（NTS）是最常见的食源性肠道病原体之一，构成了全球发病率和死亡率的主要原因，对全球健康造成了重大负担。NTS细菌的抗生素耐药性的增加吸引了许多研究在感染过程中其作案手术的研究。肠道内的生长是NTS感染的关键阶段。这可能会提供干预措施。然而，肠腔环境的代谢丰富性以及NTS细菌代谢的固有复杂性和鲁棒性要求建模方法来指导研究工作。在这项研究中，我们重建了一种动态约束和上下文特异性基因组级代谢模型（GEM），用于鼠伤寒链球菌SL1344，这是一种在感染研究中良好研究的模型菌株。我们结合了序列注释，优化方法以及体外和体内实验数据。我们使用GEM探索营养需求，生长限制代谢基因以及NTS细菌在模拟鼠类肠道的丰富环境中使用NTS细菌的代谢途径。这项工作提供了有关SL1344生化能力和要求的洞察力和假设，除了通过传统序列注释获得的知识，并可以为未来的研究提供旨在更好地了解NTS代谢并确定预防感染的潜在目标。
SATIF-15：第 15 届核能屏蔽方面研讨会
本研究详细介绍了东区改造后新布局的放射学评估所面临的挑战，从准备和拆除旧装置开始。然后，重点关注屏蔽结构的设计以及执行的放射学评估的驱动因素，展示了为实现与 CERN 放射区域分类兼容的即时环境剂量当量率水平而做出的苛刻约束和由此产生的妥协。改造后的东区的设计也针对残余辐射水平进行了优化。特别是，光束线元件的数量和目标区域的大小已最小化。已创建混合区，该混合区由粗光束转储与目标区物理隔离，包含次级线的大多数光束线元件，从而减少了在对光束线元件进行干预期间接收的剂量。此外，主要区域的通风系统设计为提供动态约束，设计目标是每小时设施的气密性为 1 个空气量，即使在短暂的冷却时间后，也能限制因进入而吸入的有效剂量。最后，该研究详细介绍了调试阶段的结果、运行第一年进行的测量以及持续的光束优化，以最大限度地减少瞬时辐射和残留辐射，同时满足用户的光束规格。
多效性促进了宿主 - 病原体共同进化模型中诱导免疫反应的演变
免疫系统的组成部分面临着巨大的选择性压力，可以有效地使用器官资源，减轻感染并抵抗寄生的操作。理论上最佳的免疫防御平衡在构成和诱导的免疫成分上的投资，但是遗传和动态约束可以迫使偏离理论上的偏好。这样的潜在约束是多效性，这是单个基因影响多种表型的现象。尽管多效性可以预防或显着缓慢的适应性演化，但在组成后生免疫系统的信号网络中却普遍存在。我们假设，尽管适应性进化减慢了，但在免疫信号网络中仍保持了多效性，因为它提供了其他优势，例如强迫网络进化以增加感染期间宿主适应性的方式补偿。研究了多效性对免疫信号网络演化的影响，我们使用了一种基于代理的建模方法来进化同时感染的寄生虫感染的宿主免疫系统群体。将四种对可变性的热带限制纳入了网络中，并将其进化结果与非近距离网络进行了比较并竞争。随着网络作品的发展，我们跟踪了免疫网络复杂性的几个指标，对诱导性和本构防御的相对投资以及与竞争性模拟的获胜者和失败者相关的功能。我们的结果表明，非近距离网络不论寄生虫的患病率如何，都会发展为部署高度组成型免疫反应，但是多效性的某些实现有利于高度诱导的免疫力的演变。这些诱导的多效性网络不亚于非近视网络，并且可以在竞争模拟中超出非偏见网络。这些为免疫系统中多效基因流行提供了理论上的解释，并突出了一种可能促进诱导型免疫反应演变的机制。