XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System扰动的
通过海马集线器构建海马神经元模型的在线互操作资源
摘要 - 评估和更新自动驾驶机器人实时的自主机器人的障碍速度，可确保对噪音和干扰的鲁棒性。一个被动阻尼控制器可以通过扭矩控制的机器人获得所需的运动，该机器人保持合规，并确保对外部扰动的安全响应。在这里，我们提出了一种设计被动控制政策的新方法。我们的算法与无障碍区域相结合，同时过渡到增加障碍物附近的阻尼以确保避免碰撞。这种方法可确保各种情况下的稳定性，从而有效地减轻干扰。对7DOF机器人臂的验证表现出与基线相比的出色碰撞拒绝能力，这强调了其实用性对现实世界的实用性。我们的障碍物阻尼控制器代表了在复杂和不确定的环境中安全机器人控制中的重大进步。
影响随机激光生成的因素：评论
随机激光器，一个有趣的光子研究分支，通过利用混乱和增益培养基中的多个散射来产生激光发射。这些非常规激光器提供了潜在的优势，例如低成本的制造，宽光谱带宽和对外部扰动的抵抗力，但实现最佳性能需要对有助于其一代的因素有全面的理解。这项研究旨在通过对现有文献进行广泛审查来批判性地分析和评估这些因素。该研究主要关注材料特性，结构特征，光学泵送技术和影响随机激光产生的环境因素。我们的系统分析不仅会丰富对随机激光功能的当前理解，而且还为设计和优化这些激光器的各种应用程序（包括成像，传感和通信）提供了宝贵的见解。
AC66-2.5 Rev 2，飞机维修工程师执照
1.1.1 描述以下标准并说明影响每个标准的因素：a. 马赫数 b.区分亚音速、跨音速和超音速飞行的近似马赫数 c. 临界马赫数 d. 马赫锥 e. 亚音速飞行 f. 超音速飞行 g. 跨音速飞行 h. 超音速气流特性 i.大气特性对声速的影响 j. 气动/动能加热 k. 面积律 l. 压缩性和压缩性冲击 m. 不可压缩性 n. 膨胀波 o.冲击引起的阻力 p. 冲击引起的失速 q.尾流湍流 r. 与边界层相关的气流 s. 压力扰动传播及其对超音速气流的影响 t. 压力扰动的近似速度 u.边界层及其对飞机空气动力学性能的影响 v. 翼型最大弯度点与弦长百分比的关系 w. 超音速气流通过发散管道
BIOS 11174生物学研究经验
在许多情况下，在许多情况下，物种的生存率将受到土地利用，气候和大气化学改变的前所未有的组合的影响。预期这些趋势很困难，但是洞察力可能来自人口对过去的环境扰动的反应。麦克拉克兰实验室（McLachlan Lab）收集了人口变化的记录，并使用数学模型将其与环境和生物过程联系起来，这些模型将居住在大西洋盐沼泽（Schoenoplectus americanus）的基础植物物种（Schoenoplectus Americanus）连接到改变环境变量（盐度，洪水，洪水和大气CO 2）。令人难以置信的是，美国链球菌的种子可以追溯到150年，仍然可行，这些独特植物的克隆在温室实验中已经传播。遗传实验已经确定并证实了这些“复活”植物是目前在盐沼中发现的植物的不同基因型。因此，该实验室对可以追溯到一个世纪以来的环境变化的进化反应有连续的记录。
可扩展的基于重组酶的基因表达级联
多个基因表达的时间调节是复杂生物现象的基础。然而，用于编程连续遗传扰动的可扩展和通用基因回路架构很少。在这里，我们描述了一种基于模块化重组酶的基因回路架构，包括串联基因扰动盒 (GPC)，通过交替使用两个正交配体进行处理，可以按定义的时间顺序连续表达多个基因。我们使用串联 GPC 顺序表达单向导 RNA，以编码触发突变顺序积累的转录级联。我们构建了一个一体化基因回路，可以顺序编辑基因组位点，在基因表达级联中的特定阶段同步细胞，并出于安全考虑删除自身。串联 GPC 提供了一种多层细胞编程工具，用于模拟多阶段遗传变化，例如肿瘤发生和细胞分化。
可扩展和普遍预测细胞表型
可以通过扰动各个组件并研究系统的响应来理解生物系统。细胞生物学实验是通过应用的处理，细胞状态和测定的表型来定义的。鉴于大量可能的组合，测试每种情况都是不切实际的。我们提出了先知，这是一种基于变压器的计算模型，用于细胞表型预测。先知学习了细胞生物学实验空间的表示，使其能够预测不同表型的新细胞环境中未经测试的小分子或遗传扰动的结果，包括基因表达，细胞活力，细胞活力和细胞形态。其可扩展的体系结构促进了跨独立测定的培训，并使用转移学习来增强跨表型的性能。体外验证表明，先知指导实验设计的潜力，使其成为加速生物学发现的宝贵工具。
量子奇异值转换和量子机学习算法的强大去量化
对于每个i∈{1，。。。，n}。由于此分布对应于通过测量量子状态获得的分配|在计算机基础上，长度方的采样访问提供了与线性代数问题在许多量子算法中考虑的量子访问类型的合理经典类似物。在这项工作中，我们研究了这些取消化结果的鲁棒性。我们介绍了近似长度平方采样的概念，其中经典算法只能从总变化距离接近理想分布的分布中采样。虽然量子算法是针对微小扰动的本质上是巨大的，但当前的技术并非如此。我们的主要技术贡献表明，在这种较弱的假设下，也可以将多少随机线性代数的技术进行调整。然后，我们使用这些技术来表明Chia，Gily´en，Li，Lin，Tang和Wang（JACM 2022）的最新低级除外框架以及Gharibian和Le Gall（Stoc 2022）的稀疏矩阵的去量化框架（
基于探索的稳定控制器的学习
人类对身体或环境的变化无缝地适应其运动。我们不了解这种适应如何改善避免跌倒的同时诸如能耗或对称性之类的绩效指标。在这里，我们将运动适应性建模为稳定控制器之间的相互作用，该稳定控制器对扰动的反应和强化学习者的反应迅速通过局部探索和记忆来逐渐改善控制器的性能。此模型可以预测许多设置中的随时间变化的适应性：在拆分带跑步机上行走（即双脚以不同的速度），不对称的腿部重量或使用外骨骼 - 在十个先前的实验中捕获学习和概括现象，并在此进行了两个模型引导实验。不对称的能量最小化的性能最小化的性能最小化捕获了广泛的现象，并且可以与其他机制一起起作用，例如减少感觉预测误差。这种基于模型的适应性理解可以指导康复和可穿戴机器人控制。
应用于太阳能无人机的太阳跟踪技术
摘要：近年来，太阳能已被用作许多不同应用的能源。目前，在无人机 (UAV) 领域，有研究将这种可再生能源技术融入其中，以提高车辆的自主性。该技术还需要特殊的构造技术和电子板，旨在减轻重量并提高无人机上所有太阳能系统的效率。众所周知，如果添加太阳跟踪技术，全天产生的太阳能量可以增加。本文证明，固定翼无人机的滚转角可用于跟踪太阳，以增加机翼上太阳能电池板产生的能量。在这种情况下，必须通过偏航角控制来补偿飞机的姿态，才能执行摄影测量任务。这将使用基于超扭曲技术的控制策略来实现，该策略确保即使在存在有界扰动的情况下也能在有限的时间内收敛。控制律的设计以及数值模拟和实际飞行结果均用于验证太阳跟踪系统的使用。