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层次运动计划和离线稳健模型的自动驾驶预测控制
摘要 - 在恶劣条件下在复杂情况下驾驶车辆是自动驾驶汽车（AV）的最大挑战。为了解决这个问题，我们在复杂的场景中使用前主动转向系统提出了层次运动计划和稳健的控制策略，并在各种湿滑的道路粘附系数中，同时考虑车辆不确定的参数。通过智能驾驶员模型（IDM）考虑并以车辆跟随模型的形式考虑人类车辆（HVS）的行为（HVS）。然后，在上层中，运动计划者首先使用人工电位场（APF）算法来生成最佳轨迹，例如，路标，边界和静态/动态障碍物，例如道路标记，边界和静态/动态障碍。为了在下层跟踪生成的最佳trajectory，通过应用线性矩阵不等式（LMI）优化方法，使用线性参数变化（LPV）系统来实现离线约束的输出反馈鲁棒模型预测性控制（RMPC），以确保对模型参数的鲁棒性不适合模型不限制。更重要的是，通过增强系统模型，我们提出的方法称为离线RMPC，与三种现有的RMPC方法相比，具有出色的效率，例如，偏置式挡板offline RMPC，在线rmpc，在线rmpc和离线rmpc无需增强模型（离线rmpc w/o am），在不线rmpc w/o am）（均改进了计算时间），并改进了计算时间和添加时间。
使用连续分解索引
摘要：快速，健壮的大脑 - 计算机界面（BCI）系统的开发需要非复合和有效的计算工具。为此目的采用的现代程序是复杂的，它限制了它们在实际应用中的使用。在这项研究中，第一次，据我们所知，基于连续的分解指数（SDI）的特征提取方法被用于运动和心理成像脑电图（EEG）任务的分类。首先，使用多尺度主分析（MSPCA）对BCI竞争III的公共数据集IVA，IVB和V进行了剥离，然后计算出与数据的每个试验相对应的SDI功能。最后，使用六个基准的机器学习和神经网络分类器来评估所提出方法的性能。使用10倍的交叉验证方法，在二进制和多类应用程序中针对二进制和多类应用中的运动和心理图像数据集进行了所有实验。此外，开发了使用SDI（CADMMI-SDI）对计算机化的运动和心理图像的自动检测，以实际描述所提出的方法。实验结果表明，使用FeedForward神经网络类别获得了97.46％（数据集IVA），99.52％（数据集IVB）和99.33％（数据集V）的最高分类精度。此外，执行了一系列实验，即统计分析，通道变化，分类参数变化，处理和未加工的数据以及计算复杂性，并得出结论，SDI对于噪声和非元素和效率生物标记的噪声和精确的Motory和Impellation Motorie and Imnellys Motorie and of Nocie and of noise和Efiment and Imnelligation Motorie and obles and becongementions。
使用L 32（2 8）Taguchi Design
抽象材料参数变化是影响太阳能电池设备性能的主要贡献者之一，因此，使用Taguchi设计来优化材料参数以达到最大功率转换效率（PCE）。本文使用L 32（2 8）Taguchi设计讨论了使用氧化石墨烯（GO）孔传输层（HTL）的钙钛矿太阳能电池（PSC）的最佳建模。使用太阳能电池电容模拟器（SCAP）进行设备仿真，而L 32（2 8）Taguchi设计用于设备优化。最终结果表明，L 32（2 8）Taguchi设计已显着优化了设备参数，其中FTO厚度，FTO供体浓度，TIO 2厚度，TIO 2供体浓度，CH 3 NH 3 NH 3 NH 3 NH 3 PBI 3-X CL X厚度，CH 3 NH 3 NH 3 NH 3 PBI 3-X CL X供体浓度，厚度为1.厚度为1.厚度。 -3，0.03 µm，1 x 10 20 cm -3，0.9 µm，1 x 10 20 cm -3，0.03 µm和1 x 10 20 cm -3相应地。方差分析（ANOVA）表明CH 3 NH 3 PBI 3-X Cl X厚度是影响设备PCE的最主要输入参数。优化的输入参数产生的最大可达到的PCE为35.91％，信噪比（SNR）为31.11 dB。关键字：方差分析，氧化石墨烯，孔传输层，功率转换效率，信噪比
双级控制体系结构，用于过度驱动自动驾驶汽车的稳定性，路径和能源经济
摘要 - 配备了四个独立的轮毂电动机的自主车辆，赋予了有益的设计灵活性，并使系统过度插入。扭矩分配渗透的策略决定了系统的性能，并标志着其能耗。在本文中，从车辆性能和能源消耗的角度开发了两个完整的新型控制体系结构。通过合并两个不同的控制水平来采用级联的控制策略。高级通过基于线性参数变化（LPV）系统框架中的最佳H∞控制的集中式方法来区分，以及基于问题解耦的分散方法，其中提出了使用超级扭转滑动滑动模式（STSM）控制的解决方案。两种方法均由决策层监督，以促进关键驾驶情况下的稳定目标。在低级别，使用原始扭矩分配策略实现了基于直接偏航控制（DYC）以及速度控制的稳定性控制。已经设计了一组全面的多四个多目标策略，以提议的扭矩分配配置为中心。这些策略涵盖了动态在线优化，使用高效的顺序二次编程（SQP）方法进行了专业解决，以及基于数据驱动的算法的唯一离线优化。在Simulink/Matlab和Scaner TM Studio车辆动力学模拟器之间的关节模拟中，对所提出的架构进行了测试和验证。模拟结果表明，在自动驾驶的轮驱动电动汽车的高水平和低水平上，稳定性，稳定性和能源效率都有很大的提高。
![arxiv：2201.08878v1 [Quant-ph] 2022年1月21日](/simg/g:\will\search\icon\source\2\22c0aa3c5a3b0fb3f8a5cbe0a5918d8e49f33976.webp)
arxiv：2201.08878v1 [Quant-ph] 2022年1月21日
Quantum机器学习（QML）是一个新兴的研究领域，主张使用量子计算来进步机器学习。由于发现了参数变化量子电路（VQC）以替换人工神经网络的可容纳能力，因此它们已被广泛采用以在量子机学习中的不同任务中采用。然而，尽管它们有可能超过神经网络，但VQC限于量子电路可伸缩性的挑战，仅限于小规模应用。为了解决这个缺点，我们提出了一种算法，该算法使用张量环表示在电路中压缩量子状态。使用张量环表示中的输入Qubit状态，单量子门保持张量环表示。但是，对于两个Qubit门而言，情况并非如此，其中使用近似值将输出作为张量环表示。使用此近似值，与精确的仿真算法相比，与指数增加相比，存储和计算时间在量子数和层数中线性增加。此近似值用于实现张量环VQC。使用基于梯度下降的算法进行张量环VQC参数的训练，其中使用了反向传播的效果方法。在两个数据集上评估了所提出的方法：分类任务的虹膜和MNIST，以使用更多量子位来显示提高准确性。关键字：变分量子电路，张量网络，有监督的学习，classifation我们使用各种电路架构实现了虹膜数据集的测试精度为83.33％，MNIST数据集的二进制和三元分类为99.30％和76.31％。IRIS数据集的结果优于Qiskit上的VQC上的结果，并且可扩展，这证明了VQC用于大规模量子机器学习应用程序的潜力。
储能杂志
实施有效的存储系统对于间歇性可再生能源的更深市场渗透至关重要。酸碱液流电池 (AB-FB) 是一种很有前途的环保能源存储技术。在充电阶段，它通过双极膜电渗析以 pH 和盐度梯度的形式存储电能，而在放电阶段，它应用逆过程进行相反的转换。尽管与其他渗透电池相比 AB-FB 具有明显的优势，但其潜力尚未得到充分开发。本研究首次提出了 AB-FB 在净往返效率 (RTE net ) 和每单位膜面积平均净放电功率密度 (NPD d ) 方面的双目标优化。我们的研究团队之前开发的综合数学模型用于预测电池性能。通过让几个操作和设计参数变化，ε 约束方法用于在各种场景下构建帕累托最优解曲线。使用目前的商用膜，最佳解决方案产生的 RTE 净值范围为 32% 到 64%，而相应的 NPD d 范围为 19.5 W m − 2 到 4 W m − 2。这些结果凸显了 AB-FB 的巨大潜力，以及需要适当设计实验堆栈。模拟具有改进但真实特性的假设膜分别将 RTE 净值和 NPD d 的范围转移到 59.1 – 76.3% 和 23.2 – 4.4 W m − 2，表明膜制造技术的进步对于高性能 AB-FB 系统的开发至关重要。虽然 AB-FB 的性能与其他电池相似，但它可以由不受供应中断或经济依赖的非关键材料制成，使 AB-FB 成为可持续发展的友好选择，也是未来储能系统场景的理想候选者。
可再生能源一体化可持续管理中基于模糊逻辑的能源管理
摘要。本研究提出了一种基于模糊逻辑的新型能源管理模型，旨在优化可再生能源与智能电网的结合。该研究使用模拟数据来评估该模型在重要指标方面的表现，结果显示可再生能源消耗、电网稳定性、能源存储可靠性和系统整体效率均有显著改善。模糊逻辑控制器根据当前输入调整能源分配，使可再生能源使用率显著提高 20%。适应能力对于应对太阳能、风能和生物质能固有波动至关重要。该方法大大提高了电网稳定性，电网频率变化减少了 15%，凸显了其在确保更规范、更稳定的电力供应方面的有效性。此外，能源存储系统的可靠性在充电状态下显著提高了 25%，表明充电和放电循环最佳。这种可靠性的提高增强了电力系统在高需求和变化时期的能源供应稳定性。与传统管理系统相比，基于模糊逻辑的能源管理模型使整个系统效率显著提高 22%。该指标涵盖了该模型对可再生能源使用、电网稳定性和储能优化的综合影响。与传统控制策略（如比例积分微分控制器）进行的比较分析一致证明了模糊逻辑方法的优越性。这种方法使电网频率偏差减少 10%，储能充电状态提高 15%，整个系统效率提高 12%。敏感性分析突出了模糊逻辑控制器的弹性，因为即使参数变化很大，它也能表现出一致的性能。通过使用验证，进一步证实了该模型的实际实用性和对道德原则的遵守
脑膜炎疫苗对儿童新一代全身炎症标志物的影响
目的：接种脑膜炎球菌疫苗（MV）是控制和预防脑膜炎球菌感染传播的最有效措施。本研究为了支持各种 MV 在预防脑膜炎球菌性脑膜炎（MM）中的合理使用，研究了 MV（尤其是单剂量和间隔加强针接种）对 5 岁以下儿童炎症参数的影响。方法：本研究纳入了 464 名健康儿童。研究数据包括前两剂间隔 2 个月接种，下一剂间隔 8-12 个月接种的儿童。Nimenrix ®（辉瑞公司）对 12 个月以上的儿童单剂量接种。Bexsero ®（葛兰素史克公司）在 2 岁以下分 2+1 剂接种，2 岁以上分 2 剂接种，间隔 2 个月。评估了中性粒细胞、淋巴细胞、单核细胞、血小板计数、C反应蛋白 (CRP)、中性粒细胞与淋巴细胞比率 (NLR)、衍生 NLR (dNLR)、血小板与淋巴细胞比率 (PLR)、全身炎症反应指数 (SIR-I) 和全身免疫炎症指数 (SII)。结果：在 464 名参与者中，58.2% 为男性，平均年龄为 3.81 岁，Nimenrix 和 Bexsero 组的性别比例和年龄相似。两个疫苗组的实验室和炎症参数相似。在两个疫苗组中，接种前和接种后 3 个月的实验室参数变化相似。疫苗组之间及其相互作用之间实验室参数随时间的变化并不显著。结论：NLR、dNLR、PLR、SIR-I 和 SII 是指示 Nimenrix 和 Bexsero 疫苗炎症反应的有用生物标志物。炎症标志物可作为 MV（Nimenrix 和 Bexsero）的安全终点和保护终点。然而，需要进一步开展涉及更大规模患者队列的研究以及有关特定炎症标志物的详细实验室数据，才能得出有关接种疫苗后炎症反应的全面结论。
原创研究通过心率变异性评估房颤发作前的自主神经系统活动
背景：神经调节已被证明可以提高心房颤动 (AF) 消融手术的疗效。然而，尽管它能够影响自主神经系统 (ANS)，但其确切的作用机制仍不清楚。ANS 通过心内神经系统 (ICNS) 的活动可以从心率变异性 (HRV) 推断出来。因此，本研究旨在通过分析大量新患者中 HRV 的演变来调查 AF 发作前 ICNS 变化的意义。方法：我们从 95,871 个 Holter 记录数据库中选择并注释了 AF 和心房扑动的记录。每条记录都包括窦性心律和一次或多次 AF 发作。我们计算了估计副交感神经活动的参数（连续 RR 间隔差异的均方根 (RMSSD) 和相差超过 50 毫秒的连续 RR 间隔的百分比 (pNN50)）以及 AF 发作前几分钟的 HRV 频率参数。为了能够逐分钟评估参数变化，我们从房颤发作前 35 分钟开始，计算了 5 分钟滑动窗口内的参数值。结果：整个患者组的平均年龄为 71.1 ± 11.3 岁（范围 35–99），570 名患者的 623 条记录中发作总次数为 1319 次，平均每次记录发作 2.1 ± 2.2 次（范围 1–17），每位患者发作 2.3 ± 2.6 次（范围 1–21）。房性早搏 (PAC) 的比例从房颤发作前 35 分钟的 4.8 ± 0.3% 增加到房颤发作前 5 分钟的 8.3 ± 0.4%。我们测量了 AF 发作前 35 分钟至 5 分钟之间极低频 (VLF)、低频 (LF)、高频 (HF)、RMSSD 和 pNN50 的统计显著增加。结论：我们的数据表明，在大多数 AF 事件发生之前，迷走神经活动会显著增加。在确定最佳神经调节策略时，可以考虑 HRV 参数的动态变化。
56289-001：疫苗、治疗学和诊断学制造和监管加强项目
图 II.1：能源部项目 LCC 和 ECC 申请及授予流程 33 图 II.2：适用于该项目的国家许可流程流程图 34 图 III.1：项目区域位置图 41 图 III.2：项目布局规划 42图 III.3：拟议的项目活动和时间表 43 图 III.4：疫苗的多样性和复杂性（来源：美国药物评论，2016 年） 44 图 III.5：疫苗工艺开发的概述（来源：美国药物评论）药物审查， 2016 年） 45 图 III.6：疫苗研究与开发（从开始到结束：来源：C OLE-P ARMER） 45 图 IV.1：拟议项目工地的照片 51 图 IV.2：孟加拉国地震分区图 53 图 IV.3：孟加拉国气候区 55 图 IV.4：马达利普尔气候图，显示全年平均每日最低和最高温度、降水量和风速 56 图 IV.5：马达利普尔站（左）和 K Hulna 地区的年降水量趋势和季节周期（右） 56 图 IV.6：M ADARIPUR 气象站的年度风速和风向 57 图 IV.7：2008 年至 2018 年 G OPLAGANJ 区地下水位变化（FA027 表示 G OPALGANJ SADAR） 57 图 IV.8：现场地表水和地下水采样 59 图 IV.9：2020 年 G OPLAGANJ 区雨季和旱季地下水盐度 60 图 IV.10：2020 年旱季和雨季地下水位变化。 60 图 IV.11：现场空气质量数据水平测量（EDCL 内外，G OPLAGANJ）64 图 IV.12：G OPALGANJ S ADAR 拟建疫苗工厂 4 千米范围内的土地利用地图 67 图 IV.13：G OPALGANJ 的气候参数变化 71 图 VI.1：与主要利益相关方的焦点小组讨论和磋商会议 89 图 VI.2：KII 期间的照片 90