XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System控制模型
使用...实现大型喷气式飞机的自主导航和着陆
摘要—我们介绍了智能自动驾驶系统 (IAS)，该系统能够通过使用人工神经网络和模仿学习观察和模仿人类飞行员，实现大型喷气式飞机（如客机）的自主导航和着陆。IAS 是解决自动飞行控制系统当前问题的潜在解决方案，该系统无法执行从给定机场起飞并在另一个机场降落的全程飞行。提出了一种导航技术和一种强大的模仿学习方法。模仿学习使用人类飞行员在飞行模拟器中演示要学习的任务，同时从这些演示中捕获训练数据集。然后，人工神经网络使用这些数据集自动生成控制模型。控制模型模仿人类飞行员在航路点之间倾斜导航以及执行最后进近和着陆时的技能，而飞行管理程序则生成飞行路线，并决定在当前飞行阶段启动哪些 ANN。实验表明，即使在提供有限的示例后，IAS 也能高精度地处理此类飞行任务。所提出的 IAS 是一种新方法，使用与经验丰富的人类飞行员的技能和能力相匹配的 ANN 模型来实现大型喷气式飞机的完全控制自主。
一种新型的基于异步脑信号的驱动器——......
摘要：直接应用脑信号来操作移动载人平台（例如车辆）可能有助于神经肌肉疾病患者恢复驾驶能力。本文开发了一种基于脑电图（EEG）信号的新型驾驶员-车辆接口（DVI），用于脑控车辆的连续和异步控制。所提出的 DVI 由用户界面、命令解码算法和控制模型组成。用户界面旨在呈现控制命令并诱导相应的大脑模式。开发了命令解码算法来解码控制命令。建立控制模型以将解码的命令转换为控制信号。离线实验结果表明，所开发的 DVI 可以生成准确率为 83.59% 的运动控制命令，检测时间约为 2 秒，而在空闲状态下的识别准确率为 90.06%。基于 DVI 开发了实时脑控模拟车辆，并在 U 型转弯道路上进行了测试。实验结果表明 DVI 用于连续和异步控制车辆的可行性。这项工作不仅推动了脑控汽车的研究，而且为驾驶员-车辆界面、多模式交互和智能汽车提供了宝贵的见解。
碳减少计划2024 -NAPP Pharmaceuticals
用于建立Napp Pharmaceutical的FY22基线的温室气体（GHG）排放范围边界是通过GHG协议的操作控制模型确定的。基线包括根据SECR要求的所有范围1和2排放。范围3排放量已计算出。我们的基线包括NAPP Pharmaceutical Holdings Ltd和以下子公司公司：Napp Pharmaceuticals Ltd，Napp Pharmaceuticals Group Ltd，Napp Laboratories Ltd，Bard Pharmaceuticals Ltd，QDEM Pharmaceuticals Ltd.如果发现收购将排放量增加超过5％，则可能会重述此基线。
目标链接
控制设计和功能原型设计 控制设计从在集成设计环境 MATLAB/Simulink/Stateflow 中创建控制模型开始。在使用 TargetLink 生成生产代码之前，您可以使用 dSPACE 原型设计系统对新 ECU 控制算法进行便捷的功能原型设计和验证。当需要扩展现有生产 ECU 的功能时，可以使用 dSPACE 目标旁路工具链 (第 20 页、第 34 页) 高效地合并功能原型设计和生产软件开发，该工具链也包括 TargetLink。此外，还可以在 SCALEXIO 和 MicroAutoBox III 实时硬件上验证使用 TargetLink 生成的生产代码 (第 30 页)。
在数字时代重新发明内部控制 - 普华永道
1 特雷德韦委员会赞助组织委员会（COSO）是一项打击企业欺诈的联合倡议。它由五个私营部门组织在美国成立，致力于指导高级管理和治理实体在组织治理、商业道德、内部控制、企业风险管理、欺诈和财务报告的相关方面。COSO 建立了一个通用的内部控制模型，公司和组织可以据此评估其控制系统。COSO 得到五个支持组织的支持：管理会计师协会（IMA）、美国会计协会（AAA）、美国注册会计师协会（AICPA）、内部审计师协会（IIA）和国际财务执行官协会（FEI）
电磁瞬态 (EMT) 模型指导说明
准确表示其性能，包括具体测量方法、硬件和软件过滤器的详细表示、通信时间延迟、进入和退出穿越模式的转换、可设置的控制参数或选项，以及可能影响工厂行为的任何其他具体实施细节。除非最终的 PPC 控制设计为与通用 PPC 模型完全匹配，否则通用 PPC 表示是不可接受的。如果多个工厂由一个公共控制器控制，或者工厂包含多种类型的 IBR（例如混合 BESS/PV），则必须在工厂控制模型中包含此功能。如果工厂中包含补充或多个电压控制设备（例如 STATCOM），则应与 PPC 协调。
![arXiv:2007.00838v2 [quant-ph] 2020 年 12 月 24 日](/simg/g:\will\search\icon\source\c\cc2ead6042a1fa6a54be197de2bd472cc4c04f55.webp)
arXiv:2007.00838v2 [quant-ph] 2020 年 12 月 24 日
对复杂量子系统的高精度操控和控制是实现通用容错量子计算的关键。对于控制资源受限的物理系统，在扰动下有效而精确地控制目标系统的动态是一项挑战。本文提出了一个多级耗散量子控制框架，并表明深度强化学习提供了一种有效的方法来识别复杂量子系统具有受限控制参数的最优策略。该框架可推广到其他量子控制模型。与传统的最优控制方法相比，该深度强化学习算法可以对具有不同类型扰动的多级量子系统实现高效、精确的控制。
控制主要塑料聚合物生产的法律模型：
重要的是，控制措施不足以保证自己的有效行动。需要明确的实施和合规机制。现有的生产控制模型还为有效降低主要塑料聚合物生产的义务所需的实施和合规机制提供了关键的见解，从而实现了建立INC并设定未来条约范围的授权 - 联合国环境组件（UNEA）解决方案（UNEA）解决方案5/14。本简介旨在通过分析和比较用于控制特定物质或温室气体排放（GHG）的三种模型来告知塑料条约谈判。其目标是从这些模型中汲取课程，并将其转化为特定建议，以增强INC-4之前正在考虑的选项。
Carlos E. Rubio-Medrano博士Carlos E. Rubio-Medrano博士
在我作为研究人员和软件工程师的经验方面，我领导了几个需要深入学习和脑策略过程的工业和善意项目。因此，我对思想的创造，准备和交流具有实验性，并且可以有效地为专注于有效性，效率和创新的项目做出贡献。我的研究兴趣在于网络安全和软件规范，验证和验证的相互作用。具体而言，我有使用正式规格在源代码级别验证访问控制模型正确实现技术方面的经验。此外，我对实施新兴技术（例如授权和访问控制）的基础网络安全原则和方法也很感兴趣。最近，我还探索了增强关键任务网络基础设施（例如能源输送系统（ED）和无人机（UAVS）（又称无人机）的保护方法。我领导的成功项目列表包括：