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光电跟踪系统的动态高型间隔 2 型模糊逻辑控制
摘要：本文提出一种基于区间2型模糊逻辑控制器（IT2FLC）的动态高型控制（DHTC）方法，将其应用于光电跟踪系统，提高稳态精度和响应速度。在传统的多环反馈控制环中加入积分器，可以增加系统类型，从而加快响应速度，提高稳态精度，但存在积分饱和的风险。根据系统状态动态切换类型，可以在保留高型优点的同时避免积分饱和。模糊逻辑控制（FLC）可以根据输入的变化动态地改变输出值，具有响应速度快、处理不确定性能力强的优点。因此本文将FLC引入高型控制系统，利用FLC的输出作为积分器的增益来控制通断，达到动态切换型的目的，并在实验中成功验证。IT2FLC引入了三维隶属函数，进一步提高了FLC处理不确定性的能力。从实验结果来看，与T1FLC相比，IT2FLC处理不确定性的能力明显提高。此外，为了加快IT2FLC的计算速度，本文提出了一种改进的类型降阶算法，称为加权梯形Nie-Tan（WTNT）。与传统降阶算法相比，WTNT具有更快的计算速度和更好的稳态精度，并已成功应用于实时控制系统，具有很好的工程应用价值。最后，为了减少人为因素的干扰，提高系统的自动化水平，采用多种群遗传算法（MPGA）对FLC的参数进行迭代优化，提高了输出精度。在柔性快速反射镜（FFSM）实验平台上，对比了传统控制器、T1FLC和IT2FLC的控制效果，证明了IT2FLC-DHTC系统具有更快的响应性能、更高的稳态精度和更强的处理不确定性的能力。
使用...的线路跟踪机器人的设计和开发
学生，Neerja Modi 世界学校 摘要 本文探讨了使用比例-积分-微分 (PID) 反馈控制系统的巡线机器人的设计和开发。巡线机器人是一种广泛采用的自主系统，可以根据传感器数据和实时调整使机器人遵循预定义的路径。本文详细介绍了制造机器人所需的组件、构造和编程，重点介绍了 PID 系统的实施和调整。彻底分析了调整 PID 参数（比例（Kp）、积分（Ki）和微分（Kd））对机器人效率、稳定性和路径精度的影响。这项工作有助于理解如何优化 PID 系统以用于机器人应用，从而实现精确和自适应控制。 关键词：控制系统、巡线机器人、PID、PID 调整、比例积分微分、机器人设计、机器人开发、机器人技术、机电一体化 1. 简介 自主机器人系统的发展彻底改变了现代技术，从工业自动化到消费电子产品。巡线机器人是了解机器人技术和控制系统原理的绝佳示例和学习项目。它还具有实际用途，例如自动化工业任务，例如物料搬运、产品装配和质量控制。它使用传感器检测线路并根据反馈机制实时调整其运动以保持其轨迹。比例、积分、微分 (PID) 控制系统是提高此类机器人准确性和效率的有效方法。通过调整 PID 参数，工程师可以优化机器人对路径偏差的响应并增强其稳定性。本文讨论了采用 PID 控制系统的巡线机器人的设计、开发和实施，包括调整过程和实现最佳性能的挑战。 2. 所需组件 制造巡线机器人所需的组件如下： A) 物理组件 i) 底盘 - 机器人的底盘是 3D 设计的，如图 (2.1) 和图 (2.2) 所示。它已针对最大性能进行了优化。较长的底盘比较短的底盘更好，因为红外传感器阵列的偏差会更大，从而使机器人运行速度更快。
![用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。](/simg/d\d0b24e3de4e984953fcbe1080336ba472eefd4f9.png)
用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。
用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。
自由空间光学脉冲神经网络
神经形态工程已成为开发大脑启发式计算系统的一种有前途的途径。然而，传统的基于电子人工智能的处理器经常遇到与处理速度和散热相关的挑战。作为一种替代方案，已经提出了此类处理器的光学实现，利用光的固有信息处理能力。在光学神经形态工程领域探索的各种光学神经网络 (ONN) 中，脉冲神经网络 (SNN) 在模拟人脑的计算原理方面表现出显著的成功。光学 SNN 基于事件的脉冲特性提供了低功耗操作、速度、时间处理、模拟计算和硬件效率方面的功能，这些功能很难或不可能与其他 ONN 类型相匹配。在这项工作中，我们介绍了开创性的自由空间光学深度脉冲卷积神经网络 (OSCNN)，这是一种受人眼计算模型启发的新方法。我们的 OSCNN 利用自由空间光学来提高功率效率和处理速度，同时保持模式检测的高精度。具体而言，我们的模型在初始层采用 Gabor 滤波器进行有效特征提取，并利用使用现成光学元件设计的强度到延迟转换和同步器等光学元件。OSCNN 在基准数据集（包括 MNIST、ETH80 和 Caltech）上进行了严格测试，显示出具有竞争力的分类准确性。我们的比较分析表明，OSCNN 仅消耗 1.6 W 的功率，处理速度为 2.44 毫秒，明显优于 GPU 上的传统电子 CNN，后者通常消耗 150-300 W，处理速度为 1-5 毫秒，并且与其他自由空间 ONN 相媲美。我们的贡献包括解决光学神经网络实现中的几个关键挑战。为了确保组件对准的纳米级精度，我们提出了先进的微定位系统和主动反馈控制机制。为了提高信号完整性，我们采用了高质量的光学元件、纠错算法、自适应光学和抗噪声编码方案。通过设计高速光电转换器、定制集成电路和先进的封装技术，优化了光学和电子元件的集成。此外，我们还利用高效、紧凑的半导体激光二极管，并开发了新颖的冷却策略，以最大限度地减少功耗和占地面积。
人工智能和增强 - ePrints Soton
1 活动详情 ........................................1 2 欢迎和介绍 ........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.1 3 复杂有机合成的计算机辅助设计，50 年后 .........1 4 收集分子：使用最少数据的表示和机器学习 ...4 5 用于学习异常值的 ML 和结构化矩阵方法简介 ......7 6 将AI应用于荒野中的逆向合成 ...................11 7 化学中的可重复性 ..............................13 8 在近期量子计算机上进行精确的激发态计算 ........14 9 理解预测路线：在 SciFinder 中使用数据作为预测的证据 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...... div>..........16 10 假反应对于有效的数据驱动逆合成的重要性是什么分析？.....。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...... div>........17 11 将人工智能与化学中的结构化高质量数据相结合：提供出色的预测化学应用 ............. div>...17 12 从数据中获取情报：迈向有机金属催化预测 .. < /div>......18 13 化学本体与人工智能 .......... div>............21 14 UDM：社区-驱动的数据格式，用于交换全面的反应信息。.....。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.........24 15 通过机器学习进行逆合成 ..........................26 16 从机制到反应选择性 ..........................29 17 使用混合机械和机器学习模型进行过程化学中的反应预测 ........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。......31 18 从专利文献中自动挖掘 930 万个反应的数据库，并将其应用于合成规划 ................33 19 语义实验室 ................................37 20 ASKCOS：数据驱动的化学合成 .........。。..............38 21 将人工智能与强大的自动化化学相结合：人工智能驱动的路线设计和自动化反应和路线验证 .........。。。。。。。。。。。。。。。42 22 用于运行化学程序的非确定性化学计算机。。。。。。。.....45 23 数据驱动的催化还原胺化反应探索 ........48 24 用于有机合成的机器辅助流动化学 ................50 25 编码溶剂和产品结果以改进反应预测系统 ..51 26 用于定向执行和优化化学反应的进化计算策略和反馈控制 ..............................54 27 通过金属驱动的自组装进行计算设计：从分子构建块到新兴功能材料。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。56 28 评估加氢反应条件的预测模型 ..........59 29 面向执业化学家的逆合成软件：在实验室中验证的新颖高效的计算机途径设计 。....................。。。61 30 结论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。63 参考文献。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。63
优化Kreiss常数
是矩阵非正常行为的定量度量[33，4]，这是因为K（a）≥1，例如如果a是正常的。更确切地说，当且仅当M 0（a）= 1达到其全局最小值时，将获得全局最小值k（a）= 1，这是在这些矩阵a a at a at是光谱规范中的收缩。在动态系统的领域之外，例如，k（a）的定量方面在网络分析中引起了人们的关注[4]。尽管我们在这里的主要关注点是矩阵，但值得一提的是C 0 - 操作员半组的情况。这里的左手估计k（a）≤m0（a）从（4）仍然有效，观察到k（a）= 1 = 1表示m 0（a）= 1，在频谱规范中至少在Hilbert Space中获得了Hilbert Space的全局最小值。这两个事实都是Hille-Yoshida定理的简单后果[11]。结论是，即使对于半组，瞬态动力学也可以通过Kreiss常数进行适当评估。虽然Kreiss常数K（A）在许多书籍，文章和文章中受到了广泛的关注，以分析瞬态系统行为的理论数量[33]，但最近才解决了其计算。在[24]中，作者与全局搜索同时使用各种本地优化技术来计算具有认证的k（a）。在[33]中，k（a）仅通过绘制比率αϵ（a） /ϵ的比率来估算，并搜索最大值，这似乎是在[23]中开创的。纸张的结构如下。在本文中，我们表明可以使用可靠控制的技术以有限的复杂性来准确地计算kreiss常数k（a）。我们的新特征为更具挑战性的情况开辟了道路，在这种情况下，克里斯常数不仅是构成的，而且更加雄心勃勃，在闭环中最小化，目的是通过使用反馈来限制植物的瞬时生长（1）。简而言之，一个人可能希望使用反馈使闭环A CL更靠近承包瞬态行为，而不是原始矩阵a。这有望在非线性系统的反馈控制中产生后果，众所周知，即使对于良好的抑制抑制型的效应，稳定状态下的雅各布式的非正态性也可能导致较大的瞬态扩增，或者导致非线性效应，或者导致不良极限限制动力学。这种现象在流体动态社区中众所周知[19，28，30，34，26]。在第2节中，我们获得了k（a）的公式，该公式可通过将其与结构化的奇异值或在鲁棒系统分析中知道的结构化奇异值或µ相关联，以合理的效果来计算它。在第3节中，我们扩大了范围，并解决了在闭环中最小化K（A Cl）的问题。由于这是一个NP硬性问题，因此提出了一种快速的启发式，该问题基于非差优化技术。第4节简要概述了这些技术，并显示了如何使用第2节的技术来证明本地优化的结果。数值实验和其他并发技术在第5节中提供。
添加剂制造设计和应用
添加剂制造/合金设计和材料选择的材料和过程简介。。。。。。。。。3 Rachel Boillat，Sriram Praneeth Isanaka和密苏里州科学技术大学传统合金系统的Frank Liou。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3增材制造过程。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5使用增材制造的加工性。。。。。。。。。。。。。8材料微结构，缺陷以及对机械行为的影响。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8定制合金的开发。。。。。。。。。。。。。。。。。。融合金属添加剂制造中的11个过程结构关系。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 Michael Kirka，橡树岭国家实验室缺陷结构。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16热签名。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17个标准结构。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17个位点特定的微观结构控制。。。。。。。。。。。。。。。。。。19其他因素影响结构。。。。。。。。。。。。。。。。。。。金属添加剂制造中的20种结构 - 核关系。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>23 Joy Sackeck，科罗拉多州矿业学校静态特性。 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> 23疲劳特性。 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> 24测试栏属性适用于组件性能。 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> 26与传统制造相比。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>23 Joy Sackeck，科罗拉多州矿业学校静态特性。 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>23疲劳特性。 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>24测试栏属性适用于组件性能。 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>26与传统制造相比。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。金属添加剂制造中的26个过程缺陷。。。。。。。。。。。。30 Scott M. Thompson，堪萨斯州立大学Nathan B. Crane，Brigham Young University Laser粉末床融合。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 30激光定向 - 能源沉积。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 36粘合剂喷射。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 41过程优化。 。 。 。 。 。 。30 Scott M. Thompson，堪萨斯州立大学Nathan B. Crane，Brigham Young University Laser粉末床融合。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30激光定向 - 能源沉积。。。。。。。。。。。。。。。。。。。36粘合剂喷射。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。41过程优化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。53 Michael，Michael Syrka和Vincent Paquit，实验室过程优化。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 53种方法。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 53算法。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 55方法库存。 。 。 。53 Michael，Michael Syrka和Vincent Paquit，实验室过程优化。。。。。。。。。。。。。。。。。。53种方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。53算法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。55方法库存。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。56闭环反馈控制。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。57数据驱动的优化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。57添加剂制造中的材料建模。。。。。。。。。。。。。。。60 Ashley D. Spear，犹他大学微观结构建模。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。60个盲目建模挑战。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。64个物理驱动与数据驱动的模型。。。。。。。。。。。。。64个用于金属添加剂制造的零件尺度工艺建模。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。67 Kyle L. Johnson，Dan Moser，Theron M. Rodgers和Michael E. Stender，Sandia National Laboratories热建模。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。67 Kyle L. Johnson，Dan Moser，Theron M. Rodgers和Michael E. Stender，Sandia National Laboratories热建模。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。67固体力学模拟 - 放置应力和失真。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。68微结构模拟。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。70分析。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。72
COVID-19，糖尿病和抑郁>的界面
2019年，全球糖尿病患病率估计为9.3％（4.63亿），到2030年，到2030年，到2045年，到2030年，到10.2％（5.78亿）。。 城市（10.8％）的患病率高于农村地区（7.2％）。 fur-hoverore，高收入（10.4％）的频率比低收入国家（4.0％）[13]高得多。 抑郁症包括许多情绪，认知和行为或躯体症状（图） 1）[14]。 抑郁症与多种疾病有直接或间接的关系，包括阿尔茨海默氏病，中风，癫痫，糖尿病，心血管疾病和癌症[15]，患有慢性疾病的个体患者的抑郁症患病率显着高于没有[14]。 糖尿病与抑郁症的风险增加有关[16-19]。 同时，抑郁症患者患糖尿病的风险比没有抑郁症的人高30％以上[20，21]。 糖尿病与抑郁之间这种双向关系背后的潜在病理生理机制并未完全阐明，但炎症机制和胰岛素抵抗似乎起着重要作用[4]。 糖尿病和抑郁症都与全身性低度炎症的慢性状态有关，最近的荟萃分析表明，与2型糖尿病患者相比，2型糖尿病和合并症患者的血液浓度C反应蛋白和白介素6（IL-6）的血液浓度更高。 1）[24]。 这些变化与2型糖尿病和抑郁症有关[26，27]。2019年，全球糖尿病患病率估计为9.3％（4.63亿），到2030年，到2030年，到2045年，到2030年，到10.2％（5.78亿）。城市（10.8％）的患病率高于农村地区（7.2％）。fur-hoverore，高收入（10.4％）的频率比低收入国家（4.0％）[13]高得多。抑郁症包括许多情绪，认知和行为或躯体症状（图1）[14]。抑郁症与多种疾病有直接或间接的关系，包括阿尔茨海默氏病，中风，癫痫，糖尿病，心血管疾病和癌症[15]，患有慢性疾病的个体患者的抑郁症患病率显着高于没有[14]。糖尿病与抑郁症的风险增加有关[16-19]。同时，抑郁症患者患糖尿病的风险比没有抑郁症的人高30％以上[20，21]。糖尿病与抑郁之间这种双向关系背后的潜在病理生理机制并未完全阐明，但炎症机制和胰岛素抵抗似乎起着重要作用[4]。糖尿病和抑郁症都与全身性低度炎症的慢性状态有关，最近的荟萃分析表明，与2型糖尿病患者相比，2型糖尿病和合并症患者的血液浓度C反应蛋白和白介素6（IL-6）的血液浓度更高。1）[24]。这些变化与2型糖尿病和抑郁症有关[26，27]。另一方面，合并症糖尿病和抑郁症患者的脑衍生神经营养因子（BDNF）的外周血浓度较低[22]。糖尿病和抑郁症的另一种共同表现是下丘脑 - 垂体 - 丁香皮质（HPA）的失调[23]。在压力和调节免疫功能，葡萄糖代谢和睡眠下，该途径很重要，这是两种疾病中都改变的指标（图在应力下，当HPA轴激活时，促肌动物释放激素（CRH）和精氨酸加压素（AVP）被分泌从下丘脑的室室核中分泌。CRH和AVP刺激前垂体，以分泌肾上腺皮质激素（ACTH），通过血液，ACTH导致肾上腺皮质中的糖皮质激素和矿物皮质激素产生。从肾上腺皮质分泌的皮质醇随后通过刺激肝脏中的糖异生和减少肌肉和白色脂肪组织中的葡萄糖摄取来增加血糖水平，从而拮抗胰岛素对葡萄糖稳态的作用。这可能会进一步加剧胰岛素抵抗，增加饥饿并导致体重增加和高血糖[25]。在急性压力期间，这种反应对于生存至关重要，而慢性应激（如抑郁症）可能会产生有害影响。最终，皮质醇水平升高的HPA轴的长期慢性激活可能导致皮质醇失调和反馈控制机制改变。激励和说服糖尿病患者改变生活方式并遵守治疗通常已经是一项艰巨的任务。代谢应激也可能导致HPA轴的激活，在小鼠中，高脂含量会导致肾上腺的肥大和HPA轴的过度激活[28]。糖尿病和抑郁症的共发生不仅是直接的，而且由于其对患者依从性和自我激励的影响，对人类健康的间接后果。具体来说，由于自我管理变得更具挑战性，需要大大损害糖尿病患者的生活质量以及对糖尿病管理的更密集支持[29]。如果这些患者还遭受抑郁症，则变得更加复杂。糖尿病并发症，胰岛素使用和教育状况已被确定为2型糖尿病患者合并性疾病的风险因素，而定期锻炼，性别，婚姻状况和当前社会地位被证明是保护因素[30]。此外，年龄是糖尿病和抑郁症的常见危险因素[31]。因此，妇女，教育程度低的人和居住在农村地区的人的风险更高，而已婚并定期进行运动保护，以防止2型糖尿病患者的合并抑郁症[17，30]。因此，随着生活期望的日益增长，糖尿病和抑郁症代表了医疗系统的严重负担。因此，重要的是促进筛查活动并引入针对性和个性化抑郁症的治疗，以降低糖尿病短期和长期结局不良的风险[17]。
2025 年夏季课程预览v2.xlsx
解剖学和生理学 335 生理学 DHH 6月16日 - 7月13日 5 解剖学和生理学 338 人体解剖学实验室 DHH 6月16日 - 8月10日 2 亚洲语言与文化 360 亚洲流行文化中的灾难 HDD 7月14日 - 8月10日 3 化学 103 普通化学 I DHH 6月16日 - 8月10日 4 化学 104 普通化学 II DHH 6月16日 - 8月10日 5 化学 327 分析科学基础 DHH 6月16日 - 8月10日 4 化学 344 有机化学入门实验室 DHH 6月16日 - 8月10日 2 化学 563 物理化学实验室 I DHH 6月16日 - 8月10日 1 化学 564 物理化学实验室 II DHH 6 月 16 日 - 8 月 10 日 1 化学 637 主题 - 化学仪器：高级 NMR DHH 6 月 16 日 - 8 月 10 日 1 计算机科学 532 机器学习中的基础知识 DHH 6 月 16 日 - 8 月 10 日 3 咨询心理学 729 高级社会心理学 DDD 6 月 16 日 - 7 月 13 日 3 课程与教学 432 游戏设计 II HDD 7 月 14 日 - 8 月 10 日 3 舞蹈 110 嘻哈 DDD 6 月 16 日 - 7 月 13 日 1 舞蹈 132 瑜伽 DDD 6 月 16 日 - 7 月 13 日 1 教育政策研究 600 教育政策的社会与邪教方法 DDD 6 月 16 日 - 7 月 13 日 3 教育心理学 763 教育中的回归模型DHH 6月16日 - 8月10日 3 电气与计算机工程 270 电路实验室 I DHH 6月16日 - 8月10日 1 电气与计算机工程 271 电路实验室 II DHH 6月16日 - 8月10日 1 电气与计算机工程 532 机器学习方法 DHH 6月16日 - 8月10日 3 英语 408 创意写作：小说 DHH 6 月 16 日 - 8 月 10 日 3 工程力学和航空航天 EGR 303 材料力学 DHH 6 月 16 日 - 8 月 10 日 3 昆虫学 468 野外昆虫学研究 DHH 6 月 16 日 - 8 月 10 日 3 环境 ST - GAYLORD NELSON INST 371 环境遥感简介 DHH 6 月 16 日 - 8 月 10 日 3 森林与野生动物生态学 371 环境遥感简介 DHH 6 月 16 日 - 8 月 10 日 3 地理 371 环境遥感简介 DHH 6 月 16 日 - 8 月 10 日 3 地质工程 371 环境遥感简介 DHH 6 月 16 日 - 8 月 10 日 3 地球科学 371 环境遥感简介 DHH 6 月 16 日 - 8 月 10 日 3 德语 101 第一学期德语 DHH 6 月 16 日 - 8 月 10 日 4 德语 401 第一学期研究生德语课程 DHH 6 月 16 日 - 8 月 10 日 3 综合科学 740 STEM 关系发展 DHH 6 月 16 日 - 8 月 10 日 1 综合科学 750 教学材料设计 DHH 6 月 16 日 - 8 月 10 日 1 景观建筑 371 环境遥感简介 DHH 6 月 16 日 - 8 月 10 日 3 数学 221 微积分和解析几何 1 DHH 6 月 16 日 - 8 月 10 日 5 数学 222 微积分和解析几何 2 DHH 6 月 16 日 - 8 月 10 日 4 数学 234 计算—函数变量 DHH 6 月 16 日 - 8 月 10 日 4 数学 320 线性代数与微分方程 DHH 6 月 16 日 - 8 月 10 日 3 数学 340 元素矩阵与线性代数 DHH 6 月 16 日 - 8 月 10 日 3 数学 421 单变量计算理论 DHH 6 月 16 日 - 8 月 10 日 3 数学 521 分析 I DHH 6 月 16 日 - 8 月 10 日 3 机械工程 331 计算机辅助工程 DHH 6 月 16 日 - 8 月 10 日 3 机械工程 361 热力学 DHH 6 月 16 日 - 8 月 10 日 3 机械工程 417 聚合物加工中的传输 DHH 6 月 16 日 - 8 月 10 日 3 机械工程 446 简介 反馈控制 DHH 6 月 16 日 - 8 月 10 日 3 机械工程 532 机器学习中的基础知识 DHH 6 月 16 日 - 8 月 10 日 3 微生物学 304 微生物生物学实验室 DHH 6 月 16 日 - 8 月 10 日 2 音乐 102 20 世纪美国的爵士乐 DHH 6 月 16 日 - 8 月 10 日 3 物理治疗 521 物理代理 DHH 6 月 16 日 - 8 月 10 日 2 物理治疗 542 医学伦理、法学、法规 DHH 6 月 16 日 - 8 月 10 日 1 物理治疗 668 健康促进与保健 DHH 6 月 16 日 - 8 月 10 日 2 物理 202 普通物理 DHH 6 月 16 日 - 8 月 10 日 5 物理307 综合医学实验室-机械和模型物理学 DHH 6 月 16 日 - 8 月 10 日 2 心理学 729 高级社会心理学 DDD 6 月 16 日 - 7 月 13 日 3 心理学 755 大规模行为数据科学 DHH 6 月 16 日 - 8 月 10 日 3Regs DHH 6 月 16 日 - 8 月 10 日 1 物理治疗 668 健康促进与保健 DHH 6 月 16 日 - 8 月 10 日 2 物理 202 普通物理 DHH 6 月 16 日 - 8 月 10 日 5 物理 307 综合医学实验室 - 机械与现代物理 DHH 6 月 16 日 - 8 月 10 日 2 心理学 729 高级社会心理学 DDD 6 月 16 日 - 7 月 13 日 3 心理学 755 大规模行为数据科学 DHH 6 月 16 日 - 8 月 10 日 3Regs DHH 6 月 16 日 - 8 月 10 日 1 物理治疗 668 健康促进与保健 DHH 6 月 16 日 - 8 月 10 日 2 物理 202 普通物理 DHH 6 月 16 日 - 8 月 10 日 5 物理 307 综合医学实验室 - 机械与现代物理 DHH 6 月 16 日 - 8 月 10 日 2 心理学 729 高级社会心理学 DDD 6 月 16 日 - 7 月 13 日 3 心理学 755 大规模行为数据科学 DHH 6 月 16 日 - 8 月 10 日 3