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大学课程神经退行性疾病
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面向线状柔性物体的机器人操作研究进展与展望
此类任务同样可以先离线学习状态转移预测模 型再使用 MPC 计算控制输入 [28-29] ，或直接使用强 化学习方法 [68-69] ，但需要大量训练数据且泛化性较 差。在准静态的局部形变控制中，更常用的方法是 在线估计局部线性模型。该模型假设线状柔性体形 状变化速度与机器人末端运动速度在局部由一个雅 可比矩阵 JJJ 线性地联系起来，即 ˙ xxx ( t ) = JJJ ( t ) ˙ rrr ( t ) ，其 中 ˙ xxx 为柔性体形变速度， ˙ rrr 为机器人末端运动速度。 由于使用高频率的闭环反馈来补偿模型误差，因此 完成任务不需要非常精确的雅可比矩阵。 Berenson 等 [70-71] 提出了刚度衰减（ diminishing rigidity ）的概 念，即离抓取点越远的位置与抓取点之间呈现越弱 的刚性关系，并据此给出了雅可比矩阵的近似数学 表示。此外，常用的方法是根据实时操作数据在线 估计雅可比矩阵，即基于少量实际操作中实时收集 的局部运动数据 ˙ xxx 和 ˙ rrr ，使用 Broyden 更新规则 [72] 、 梯度下降法 [73] 、（加权）最小二乘法 [33-34,74] 或卡尔 曼滤波 [75] 等方法在线地对雅可比矩阵进行估计。 该模型的线性形式给在线估计提供了便利。然而， 雅可比矩阵的值与柔性体形状相关，因此在操作 过程中具有时变性，这使得在线更新结果具有滞 后性，即利用过往数据更新雅可比矩阵后，柔性体 已经移动至新的形状，而新形状对应的雅可比矩阵 与过往数据可能并不一致。同时，完整估计雅可比 矩阵的全部元素需要机器人在所有自由度上的运 动数据，这在实际操作过程中难以实现，为此一些 工作提出根据数据的奇异值进行选择性更新或加 权更新 [74] 。此外，此类方法需要雅可比矩阵的初 值，一般在操作前控制机器人沿所有自由度依次运 动，收集数据估计初始位置的雅可比矩阵。受上述 问题影响，在线估计方法往往仅适用于局部小形变 的定点控制，难以用于长距离大形变的轨迹跟踪。 Yu 等 [31] 提出 ˙ xxx = JJJ ( xxx , rrr ) ˙ rrr 的模型形式，其中 JJJ ( · ) 为 当前状态至雅可比矩阵的非线性映射，待估计参数 为时不变形式。基于该模型，该方法将离线学习与 在线更新无缝结合，实现了稳定、平滑的大变形控 制。 Yang 等 [76-77] 使用模态分析方法建立柔性体模
《应用密码学（Applied Cryptography）》教学大纲
（三）在线资源：《密码学基础》 http://www.icourse163.org/course/XIYOU-1206460819
在线优先
肺侧耳是一种价格实惠的食用菌，广泛应用于食品和传统医药。本研究旨在全面分析肺侧耳中的水溶性生物活性化合物，并确定那些负责调节单核细胞免疫反应的化合物。使用非靶向 LC/MS-MS 分析和分子对接分析了通过热水提取制备的粗提取物的生物活性。研究了单核细胞中潜在的化合物靶向蛋白，并使用 MCODE 算法进一步鉴定。使用吸收、分布、代谢、排泄和毒性 (ADMET) 和 PASS 分析研究了暂定化合物的药代动力学特性和生物活性。研究结果表明，在 ESI 正模式下检测到 164 个色谱峰，并提出了 36 种生物活性化合物。选定了蘑菇中含量最丰富的七种候选化合物，包括二酰甘油、磷脂酰乙醇胺、磷脂酰肌醇、谷胱甘肽、槲皮素 3-(6-O-乙酰-β-葡萄糖苷)、二氢白藜芦醇和天冬氨酸。值得注意的是，谷胱甘肽、槲皮素和二氢白藜芦醇表现出有希望的潜在促炎抑制剂，其结合亲和力超过已知抑制剂的结合亲和力（谷胱甘肽为 -2.32 kcal/mol；槲皮素为 -6.76 kcal/mol，二氢白藜芦醇为 -5.02 至 -7.02 kcal/mol）。此外，二氢白藜芦醇因其良好的吸收、分布和安全性而显示出作为免疫调节剂的潜力。这些发现凸显了 P 的潜力。 Pulmonarius，特别是二氢白藜芦醇作为治疗单核细胞相关炎症的天然替代免疫调节剂。
在线社区资源
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在线词汇表1
人造神经网络（ANN）：由称为人工神经元的互连单元或节点组成，这些单元或节点受到大脑中生物神经元的启发。这些神经元通过模拟大脑突触的边缘连接。每个人造神经元从其他神经元或系统输入接收输入，执行这些输入的加权总和（向量乘法），然后通过非线性激活函数传递输出到另一个神经元或系统的输出。可以通过嵌套函数在数学上表示：𝑜𝑜= 𝜎𝜎（𝑊𝑊𝑊𝑊𝐾𝐾（𝑊𝑊𝑊𝑊 -𝑊𝑊 -𝐾𝐾 -1𝜎𝜎（…𝑊𝑊22）（𝑊𝑊1𝑥𝑥 +𝑏𝑏 +𝑏𝑏1） +𝑏𝑏2） +𝑏𝑏2） +𝑏𝑏𝑏𝑏𝐾𝐾−1） +𝑏𝑏𝑏𝑏），其中a是a𝑑𝑑0-d -ddimemensional vector vector input vector input input input input is a riiix as a a a a a a aa𝑊𝑊 𝑏𝑏-dimensional vector，而𝜎𝜎（（话说）是应用元素的非线性激活函数。𝑑𝑑𝑑𝑑是每一层隐藏的神经元的数量。𝑊𝑊𝑖𝑖和𝑏𝑏𝑏𝑏是学习给定功能的可训练参数。ANN是通用近似值。它们以各种形式出现，每种形式都由参数和非线性函数的特定结构约束定义。最常见的类型包括完全连接的神经网络（FCNN），卷积神经网络（CNNS），复发性神经网络（RNN）和变形金刚。
