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神经网络中的辍学模拟了深脑刺激对记忆的矛盾影响
神经调节技术，例如深脑刺激（DBS）是对记忆有关的疾病的有前途的治疗方法，包括焦虑，成瘾和痴呆。但是，这种治疗的结果似乎有些自相矛盾，因为这些技术即使应用于同一大脑靶标也会破坏和增强记忆。在本文中，我们假设通过神经调节来解释记忆的破坏和增强可以通过ngram节点的辍学来解释。我们使用卷积神经网络（CNN）对手写数字和字母进行分类，并在不同阶段施加了辍学，以模拟DBS对ENGRAM的影响。我们表明，在训练期间应用的辍学提高了预测的准确性，而在测试期间应用的辍学大大降低了预测的准确性，这些预测的准确性分别模拟了记忆的增强和破坏。我们进一步表明，辍学的神经网络的转移学习提高了学习的准确性和速率。训练期间的辍学提供了一个更强大的“骨骼”网络，并与转移学习一起模仿了慢性DBS对记忆的影响。总体而言，我们证明了Engram节点的辍学是一种可能的机制，诸如DBS之类的神经调节技术既可以破坏和增强记忆力，从而为此悖论提供了独特的观点。
关于安全技术研究促进体系2018年通过的研究项目
现通知您，经安全技术研究推进委员会遴选审核，确定以下新研究项目。 1 申请状况概览 (1) 申请数量：73 (2) 公开招募期间：2018 年 3 月 20 日至 2018 年 5 月 31 日 2 2018 财年通过的研究项目 (1) 入选项目数量：20 个（大型研究项目） ：（7个项目，13个小型研究项目） （2）研究项目概况、主要研究人员所属机构、子研究机构 *1 见附件1 （3）按所属机构分类・大型研究项目
带稳定性增强器的无尾飞行器增量反步滑模轨迹控制
摘要：本文提出了一种增量反步滑模（IBS）控制器，用于无尾飞机的轨迹控制，该控制器具有未知干扰和模型不确定性。所提出的控制器基于无尾飞机的非线性动力学模型。提出了一种限制虚拟控制输入速率和幅度的稳定性增强器（SE）。稳定性增强器由两层组成。当虚拟控制输入接近边缘时，将激活第一层 SE 来修改轨迹跟踪误差；当虚拟控制输入超出边缘时，第二层 SE 将降低控制增益以确保虚拟控制输入尽快落在边缘内。在 SE 的帮助下，增量控制方法可以扩展到外环控制，而无需考虑内环系统的动态特性。此外，提出了一种状态导数自适应估计器，与 IBS 相结合，使控制器表现出良好的鲁棒性。最后，给出了两个仿真。第一次仿真表明系统对外部干扰和模型不确定性不敏感，第二次仿真证明了 SE 的有效性。
基于反步滑模的共轴旋翼飞行器轨迹跟踪控制算法及试验
摘要：针对共轴旋翼飞行器自主飞行过程中模型参数的不确定性、外界扰动及传感器噪声对飞行的影响，研究位置姿态反馈控制系统的鲁棒反步滑模控制算法，以解决未知外界干扰情况下飞行器的轨迹跟踪问题。本文针对未知飞行，建立了基于受扰共轴旋翼飞行器的非线性动力学模型。然后，设计了非线性鲁棒反步滑模控制器，分为共轴旋翼飞行器的姿态控制器和位置控制器两个子控制器。在控制器中引入虚拟控制，构造Lyapunov函数，保证各子系统的稳定性。通过数值仿真验证了所提控制器的有效性。最后通过飞行试验验证了反步滑模控制算法的有效性。
2016 年亚洲模拟与仿真大会 / SCS 秋季模拟会议
AsiaSim / SCS AutumnSim 2016 将于2016年10月8-11日在中国北京举办，这是首次由ASIASIM和SCS联合主办的会议。其中，AsiaSim是自1999年以来围绕三个亚洲仿真学会组织的年度国际会议，现成为2011年成立的亚洲仿真学会联合会（ASIASIM）的系列会议。SCS秋季仿真多学科会议（SCS AutumnSim）是国际建模与仿真学会（SCS）的首要会议之一，为了解许多蓬勃发展的领域的新兴建模与仿真应用提供了一个极具吸引力的平台。在 AsiaSim / SCS AutumnSim 2016 上，研究界的技术交流将以全体会议报告、小组讨论以及特别会议的形式进行。此外，与会者还将获得一系列社交活动、招待会和交流会的款待，这是建立新联系、培养永久友谊和加强同行间合作的重要渠道。
环氧模塑料关键性能对翘曲预测的影响：综述
在过去的几十年里，人们投入了大量的时间和精力来提高环氧模塑料 (EMC) 封装的半导体封装翘曲的可预测性。借助先进的计算力学技术和计算硬件，人们可以模拟几乎任何类型的封装。数值预测所需的热机械性能，包括热膨胀系数 (CTE)、玻璃化转变温度 (T g ) 以及随温度和时间变化的粘弹性能，通常通过热机械分析仪 (TMA) 和动态机械分析仪 (DMA) 等商用工具进行测量。此外，可以使用基于阴影莫尔条纹和数字图像相关 (DIC) 的商用工具轻松测量随温度变化的翘曲。尽管付出了巨大的努力，但准确的预测仍然是一项艰巨的任务。EMC 通常占据封装体积的很大一部分，因此在封装翘曲行为中起着重要作用。这篇评论文章研究了关键的 EMC 属性对翘曲行为的影响。基于文献中报告的数据和分析，本文讨论了导致预测仍然困难的三个潜在原因，并讨论了应采取哪些措施才能将预测能力达到所需水平。
基于滑模观测器的混合储能系统动态等效SOC估计研究
本文提出了一种基于滑模观测器的混合储能系统（HESS）动态等效荷电状态（ESOC）估计方法。由于HESS中耦合了不同类型的储能元件和电力电子电路，传统的SOC估计方法不能反映HESS的实时运行特性。针对这一问题，本文基于HESS模型构建了滑模观测器，通过采集相应的电压和电流信号，可以实时准确观测储能元件的内部参数。进一步结合实时电荷平衡的思想定义动态ESOC，以反映HESS的准确可用容量。最后，给出基于MATLAB / Simulink模型的仿真结果，验证了所提出的动态ESOC的可行性。
文章 带稳定性增强器的无尾飞机增量反步滑模轨迹控制
摘要：本文提出了一种增量反步滑模 (IBS) 控制器，用于无尾飞机的轨迹控制，该飞机具有未知的干扰和模型不确定性。所提出的控制器基于无尾飞机的非线性动力学模型。提出了一种稳定性增强器 (SE)，它限制了虚拟控制输入的速率和幅度。稳定性增强器由两层组成。当虚拟控制输入接近边缘时，第一层 SE 将被激活以修改轨迹跟踪误差；当虚拟控制输入超过边缘时，第二层 SE 将降低控制增益以确保虚拟控制输入尽快落在边缘内。借助 SE，增量控制方法可以扩展到外环控制，而无需考虑内环系统的动态特性。此外，提出了一种状态导数的自适应估计器，与 IBS 一起，使控制器表现出出色的鲁棒性。最后，给出了两个仿真结果。第一次仿真表明系统对外界干扰和模型不确定性不敏感，第二次仿真证明了SE的有效性。
Sim2Real2Sim：在灵活的对象操作中弥合模拟与现实世界之间的差距
摘要 —本文提出了一种称为“模拟到现实到模拟”（Sim2Real2Sim）的新策略，以弥合模拟与现实世界之间的差距，并自动执行柔性物体操纵任务。该策略包括三个步骤：（1）使用粗糙环境和估计模型来开发在模拟中完成操纵任务的方法；（2）将模拟中的方法应用于现实世界并比较其性能；（3）根据现实世界和模拟之间的差异更新模拟中的模型和方法。选择了 2015 年 DARPA 机器人挑战赛决赛中的 Plug Task 来评估我们的 Sim2Real2Sim 策略。从现实世界到模拟，推导出一种用于构建线性柔性物体模型的新识别方法。模拟和现实世界中 DRC plug 任务的自动化证明了 Sim2Real2Sim 策略的成功。实施数值实验以验证模拟模型。