随着太空民主化的兴起,地球观测 (EO) 图像对各行各业来说变得越来越重要。然而,构建能够实现持续高质量全球覆盖的星座仍然困难且成本高昂。将卫星星座重新配置到不同的轨道平面以改变其观测性能传统上是一个燃料密集型过程。可重构星座 (ReCon) 的概念考虑了在进行燃料效率高的机动以改变卫星地面轨道时的 퐽 2 扰动效应。与不可重构星座相比,ReCon 通过减少按需对给定地面事件进行重复观测所需的卫星数量,降低了高重访频率、高质量分辨率、EO 星座的成本。本文首先探讨了 ReCon 性能对重构需求、设计成本和图像价值的不确定性的敏感性。敏感性分析表明,在需求极低的情况下,ReCon 无法提供具有成本效益的解决方案(就每美元花费所响应的事件而言)。在需求高的情况下,ReCon 根本无法满足需求。对一系列需求情景的蒙特卡罗分析表明,使用分阶段部署 ReCon 为应对 EO 图像需求的不确定性提供了一种灵活、具有成本效益的解决方案。通过分阶段部署将发射成本推迟到未来,不仅可以为星座设计提供灵活性,而且还允许设计人员利用持续降低发射成本和增加发射机会的机会。分阶段部署星座还可以使卫星技术随着时间的推移而发展,从而有助于捕获更高价值的图像并进一步增强 ReCon 的功能。实施分阶段部署更多卫星的选项使 ReCon 能够更好地应对太空资产需求的不确定性。
摘要:闭环麻醉输送 (CLAD) 系统可帮助麻醉师在较长时间内有效达到并维持所需的麻醉深度。典型的 CLAD 系统将使用根据生理信号计算出的麻醉标记物作为实时反馈,以调整麻醉剂量,以达到标记物的所需设定点。由于 CLAD 的控制策略在最近文献中报道的系统中各不相同,因此对常见控制策略进行比较分析会很有用。对于基于完善的房室药代动力学和 S 型 Emax 药效学模型的非线性植物模型,我们用数字方式分析了三种输出反馈线性控制策略的设定点跟踪性能:比例积分微分 (PID) 控制、线性二次高斯 (LQG) 控制和具有积分作用的 LQG (ILQG)。具体来说,我们针对患者无法获得设备模型参数、控制器基于标称模型设计且控制器增益在整个疗程中保持不变的情况对多个 CLAD 疗程进行了数值模拟。基于此处执行的数值分析,并根据我们选择的模型和控制器,我们推断 PID 控制在准确度和偏差方面优于 ILQG,而 ILQG 又优于 LQG。在噪声观测的情况下,可以调整 ILQG 以提供更平稳的输注速率,同时实现与 PID 相当的稳态响应。此处报告的数值分析框架和结果可以帮助 CLAD 开发人员选择控制策略。本文也可作为 CLAD 控制理论教学的教程论文。
摘要 当我们学习时,大脑中会发生什么?自从 Cajal 的开创性工作以来,该领域已经取得了许多发现,表明经验如何改变单个突触的结构和功能。然而,最近的进展强调了从神经元和突触群体之间复杂的相互作用来理解学习的必要性。我们应该如何在如此宏观的层面上思考学习?在这里,我们开发了一个概念框架来弥合学习运作的不同尺度之间的差距——从突触到神经元再到行为。利用这个框架,我们探索指导跨这些尺度的感觉运动学习的原则,并为该领域未来的实验和理论工作奠定基础。关键词 神经元群体、感觉运动学习、状态空间框架、神经可塑性、维度、内部模型
任何人都可以自由访问以“开放获取”形式提供的作品的全文。根据知识共享许可提供的作品可根据该许可的条款和条件使用。如果适用法律未免除版权保护,则使用所有其他作品均需要获得权利人(作者或出版商)的同意。
DELTEC 还被货架的大容量所折服:仅 12 平方米(包括走道)就可存储超过 16,000 个组件卷轴。“在很小的占地面积上,我们可以存储比市场上任何其他系统更多的组件卷轴”,Fischer 说。除了 INOVAXE 货架外,DELTEC Automotive 还使用链斗式提升系统和具有固定存储位置的传统高架。由于存储空间小,并且员工以流程和质量安全的方式由软件引导,因此与库存仓库相比,这项新投资更具价值。无固定位置的存储原理可以充分利用所有存储位置,因为不必将装有相同组件的容器存放在一起。因此,INOVAXE 不仅提高了存储过程的效率,而且还确保了更高的流程可靠性和材料可用性的透明度。
十八世纪至十九世纪,欧洲出现了一种提供大众教育的新方法。撒丁王国是这一演变的一个很好的例子:1729 年,皮埃蒙特成为欧洲第一个推出“现代”教育政策的国家,建立了公立学校系统。教育被认为是国王授予那些表现出纯洁道德和天主教信仰的优秀臣民的特许权。法国大革命引入了教育是所有公民的权利这一理念,并真正尝试改革学校,但缺乏足够的时间来建立新的学校系统。随后几年,对大众教育不感兴趣的拿破仑试图利用学校将皮埃蒙特的居民转变为法国公民,但皮埃蒙特的学校教育仍保留了一些自己的特色。1814 年,萨伏依王朝复辟时,它并没有废除法国的教育制度,而是试图为了自己的目标而改变它。尽管如此,萨沃伊还是更加重视大众教育,并试图强制所有公民上小学。过去几十年的历史表明,教育在培养忠诚的臣民方面非常重要。在十九世纪初,很明显,启蒙运动的理念被扭曲了,启蒙运动提倡学校是实现私人和公共幸福的一种方式:在接下来的几个世纪里,教育将被视为一种义务,而不是一项权利。
机器学习的进步最近使超现实主义的散文、图像、音频和视频数据(称为 AI 生成媒体)的合成成为可能。这些技术为创造与个人数字形象的互动提供了新的机会,这些形象可以激发我们的灵感和好奇心。AI 生成的角色形象可以合成任何人的面孔、身体和声音,从虚构人物到历史人物,甚至是已故的家庭成员。虽然迄今为止,这项技术的负面用例占据了讨论的主导地位,但从这个角度来看,我们强调了 AI 生成角色的新兴正面用例,特别是在支持学习和福祉方面。我们展示了一个易于使用的 AI 角色生成流程来实现这样的结果,并讨论了道德影响以及包括可追溯性以帮助维护对生成媒体的信任的必要性。展望未来,我们预见生成媒体将成为不断发展的人机交互领域的重要组成部分。
1 香港大学计算机科学系 QICI 量子信息与计算计划,香港薄扶林道。2 香港大学计算机科学系人工智能技术实验室,香港薄扶林道。3 北京大学前沿计算研究中心。4 北京大学计算机学院。5 麻省理工学院理论物理中心。6 牛津大学计算机科学系,英国牛津帕克斯路 OX1 3QD。7 圆周理论物理研究所,加拿大安大略省滑铁卢 N2L 2Y5 Caroline Street North 31 号。8 香港大学深圳科研创新研究院,中国深圳市南山区月星二路。9 浙江大学计算机科学与技术学院,中国。