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自适应双级多机器人任务分配和在不确定性下使用时间逻辑约束
这项工作解决了未知机器人过渡模型下多机器人协调的问题，以确保按时间窗口时间窗口逻辑指定的任务对用户定义的概率阈值满意。我们提出了一个BI级框架，该框架集成了（i）高级任务分配，其中根据机器人的估计任务完成概率和预期奖励分配任务，以及（ii）在履行分配的任务时，机器人独立优化了辅助奖励。要处理机器人动力学中的不确定性，我们的方法利用实时任务执行数据来迭代地完善预期的任务完成概率和奖励，从而无需显式机器人过渡模型即可自适应任务分配。我们从理论上验证了所提出的算法，表明任务分配具有很高的置信度达到所需的概率阈值。最后，我们通过全面的模拟证明了框架的有效性。
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。
delan：通过跨模式对比学习的视觉和语言导航的双级别对齐
抽象的视觉和语言导航（VLN）要求代理通过遵循自然语言指导在看不见的环境中导航。为了完成任务完成，代理需要对齐和整合各种导航方式，包括指令，观察和导航历史记录。现有作品主要集中在融合阶段的跨模式关注上，以实现这一目标。然而，不同的单键编码器产生的模态特征位于自己的空间中，从而导致跨模式融合和决策的质量下降。为了解决这个问题，我们通过跨模式对比度学习提出了一个指定框架（Delan）框架。该框架旨在在融合之前对齐各种与导航相关的方式，从而增强跨模式的交互和动作决策。具体来说，我们将融合前的对准分为双重级别：根据其语义相关性，指令历史级别和地标性观察水平。我们还重建了双级指令，以适应双级对准。作为融合前对齐的训练信号非常有限，使用自我监督的对比学习策略来实施不同方式之间的匹配。我们的方法与大多数现有模型无缝集成，从而改善了各种VLN基准测试的导航性能，包括R2R，R4R，RXR和CVDN。
DNA损伤在肾小管上皮细胞损伤中的作用 使用脑电图信号的非线性动力学在相反的手移动下对主要手移动进行分类 与海上风电场集成的多源系统的强大双级计划方法考虑预测错误
包括急性肾脏损伤（AKI）和慢性肾脏疾病（CKD）在内的肾脏疾病的患病率正在增加。但是，大多数肾脏疾病的发病机理仍然不清楚，并且仍然缺乏有效的治疗方法。DNA损伤和相关的DNA损伤反应（DDR）已被确定为急性肾损伤和慢性肾脏疾病的常见发病机理。活性氧（ROS）诱导的DNA损伤是急性肾损伤和慢性肾脏疾病发病机理中最常见的DNA损伤类型之一。近年来，DNA损伤领域已经做出了一些发展。在此，我们回顾了急性肾脏损伤和慢性肾脏疾病中DNA损伤和DNA损伤反应的作用和发展。在这篇综述中，我们得出结论，关注DNA损伤和DNA损伤反应可能会为肾脏疾病提供有价值的诊断生物标志物和治疗策略，包括急性肾脏损伤和慢性肾脏疾病。
使用脑电图信号的非线性动力学在相反的手移动下对主要手移动进行分类与海上风电场集成的多源系统的强大双级计划方法考虑预测错误
考虑了多种电源（MP）和能源存储（ES）的经济性，可靠性和产出特征，这是一个与海上风电场（OWFS）集成的多源系统及其建筑成本，以及运营和维护成本模型。该系统主要由OWF，热电厂，燃气轮机发电厂和抽水储存厂组成。鉴于电力系统和海上风力发电的经济性，提出了与OWF群集集成具有最佳总成本的客观功能的多源系统的双层最佳配置和操作调度方法。然后，提出了一种与OWF集成的多源系统的强大双级计划方法，该方法考虑了载荷和海上风能预测的双重不确定性，其中提出了分别通过改进的粒子群优化（PSO）算法和CPELX求解器来解决上层和下层模型。基于该方法，可以获得MPS和ES的成本优势能力配置和操作计划方案。最后，以山东省的OWF群体为例，以检查所提出方法的有效性和可行性。
使用双级中值滤波器实时消除运动伪影
功能性近红外光谱 (fNIRS) 是一种新兴的非侵入式脑机接口 (BCI) 技术。快速获取精确的脑信号对于成功的 BCI 至关重要。本文研究了一种实时滤波技术，以消除 fNIRS 信号中的运动伪影 (MA) 和低频漂移。使用文献中的气球模型和实验范例生成两种波长的光强度。生成两种类型的 MA（尖峰状和阶梯状）和低频漂移，并将其添加到模拟的两种波长的光强度中。提出了一种新的双级中值滤波器 (DSMF) 来恢复未受污染的信号。使用五个评估指标来确定双滤波器的最佳窗口大小：第一个中值滤波器为 4 s 和 9 s，第二个中值滤波器为 18 s。使用相同的指标将所提出的方法与基于小波的 MA 校正方法和样条插值方法进行了比较。结果表明，所提方法在衰减 MA 和信号失真方面优于比较方法。最后，将设计的 DSMF 应用于来自八名健康受试者的实验数据，其中通过要求受试者摇头来引入 MA。所提方法的滤波数据显示信号干净，没有 MA 和低频漂移。
双级单位承诺考虑虚拟发电厂和需求
抽象 - 将分布式能源的集成到单个实体中可以与虚拟发电厂进行。vpp是一个可调度和不可调度的资源集群，具有柔性载荷，它们分布在汇总的网格中，并充当独特的发电厂。灵活的负载能够更改消耗量，因此需要使用需求响应程序来利用它们来改善电源系统性能。虚拟发电厂的产生不确定性，因此很难安排VPP。要处理此问题信息差距决策理论暗示我们是VPP的最佳时间表。以显示VPP和DRP对电源系统操作的影响，在修改后的IEEE 24总线可靠性测试系统中，对VPPS和DRP进行了双层单位承诺。将两种IGDT策略中VPP和DRP的存在与无视VPP和DRP进行了比较，并且所提出模型的有效性反映了。
大型旋转螺杆式单级和双级空气压缩机...
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和双级空气压缩机 100-500 马力 (75-350 千瓦)
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