XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System控制模型
已发表版本的引文（APA）：Safari, A., Sorouri, H., Oshnoei, A., & Blaabjerg, F. (2024). 基于大脑情绪学习的速度控制 S
摘要 — 智能控制模型对于优化电力系统和电力电子设备的运行和效率至关重要。相对而言，为了弥补在实现平稳和更快的最佳控制方面的现有差距，本文提出了一种基于大脑情感学习的智能控制器 (BELBIC) 的新方法，该方法采用双向长短期记忆 (BiLSTM) 模型，应用于直流电机的速度调节。BELBIC 模块从电机的速度输出接收实时反馈，它会根据不断变化的条件进行动态调整，主动控制电机的速度。此外，BiLSTM 模型通过逐步预测准确预测系统的未来输出来运行。执行后，将计算关键绩效指标 (KPI)，例如 MAE、MSE、RMSE 和 R 2 ，以评估系统的准确性和预测能力。此外，还考虑了利用 KPI 来评估开发的 BELBIC-BiLSTM 系统效率的综合结果。
超视距作战：复杂的环境……
本研究的目的是评估超视距 (BVR) 战场中的复杂因素如何影响巴西空军 (FAB) F-5M 飞行员的态势感知和决策过程。进行了实地调查，以分析参加 EXOP BVR 1-2015 的 38 名飞行员的感知。基于这些数据，对 52 名在超视距导弹作战的作战飞行员进行了参考 Endsley (1995) 的态势感知形成过程的分析。Rasmussen (1982) 的决策方法标志着对飞行员反应的研究，其重点是 SRK 认知控制模型。结果分析强调，38 名飞行员面临的 11 个复杂因素破坏了 3 级态势感知的形成，因为这些因素阻碍了中队成员在战场上未来行动的预测。然而，同样的因素也影响了基于知识的行为 (KBB) 模型中的决策，该模型证明了基于先前知识的行为。
识别集线器基因和潜在的CERNA网络...
活性氧主要是DCM小鼠中的上调（图2d）。GO分析发现上调节的DEG与某些生物学过程有关，其中包括ATP代谢过程，线粒体组织和线粒体ATP合成，而下调的DEG与生物学过程有关（包括免疫效应的调节）（图2e）。由于DCM可以通过自适应和先天免疫系统的改变来促进DCM，因此我们进一步研究了DCM小鼠模型和控制模型之间左心室中免疫细胞浸润的差异。结果表明，与对照相比，DCM激活的CD8 + T细胞浸润显着增加，而记忆B细胞，NKT天然杀伤细胞，单核细胞和肥大细胞的浸润显着降低，表明DCM中先天免疫的概况受损（图2F）。
光镊中含有里德堡原子和极性分子的中心自旋模型的量子模拟
摘要 中心自旋模型（其中单个自旋粒子与自旋环境相互作用）在量子信息技术中得到广泛应用，并且可用于模拟无序环境中量子比特的退相干等。我们提出了一种实现中心自旋模型超冷量子模拟器的方法。所提出的系统由单个里德堡原子（中心自旋）和极性分子（环境自旋）组成，它们通过偶极-偶极相互作用耦合。通过将内部粒子状态映射到自旋状态，可以模拟自旋交换相互作用。可以通过直接操纵环境自旋的位置来精确控制模型。作为示例，我们考虑环境自旋的环形排列，并展示系统的时间演化如何受到环的倾斜角的影响。
直流微电网功率平衡的经济约束优化：多源电梯系统应用
本文考虑了一种离散时间调度方法，用于实现连续时间直流微电网系统的功率平衡。高阶动力学和电阻网络分别用于对集中式微电网系统的电力存储单元和直流总线进行建模。采用图上的 PH（Port-Hamiltonian）公式来明确描述微电网拓扑。这种建模方法使我们能够推导出一个离散时间模型，该模型可以保持物理系统的功率和能量平衡。接下来，使用所提出的控制模型制定了受约束的经济 MPC（模型预测控制），以有效管理微电网运行。网络建模方法和基于优化的控制的系统组合使我们能够生成适当的功率分布。最后，通过在不同场景下使用真实数值数据对特定直流微电网电梯系统进行仿真和比较结果，验证了所提出方法的优势。
基于滑模方法的混合储能微电网频率协调控制策略
摘要 对于含可再生能源的微电网而言，频率稳定性至关重要，然而源荷不确定性会导致频率的恶化和储能设备的增加。为此，提出了一种基于滑模方法的含混合储能系统（HESS）微电网频率协调控制策略。首先，设计详细频率调节方案，将频率偏差和区域控制误差分成不同分量作为不同电源的功率参考值。其次，通过设计模糊控制器设定由超级电容和电池组成的HESS的功率阈值，以降低HESS的备用功率，避免不合理的功率输出。第三，建立含HESS的负载频率控制模型，并利用详细频率调节方案设计滑模控制。最后，通过不同算例的对比，验证了所提频率协调控制策略的有效性。
生物反馈：基于不断发展的模糊神经网络和可穿戴技术的电子健康预测
摘要 可穿戴微电子技术和新型神经网络范式（如进化模糊神经网络 (EFuNN)）的最新进展使得基于生物反馈的应用得以部署，这些新型神经网络范式能够在线进化和学习。通过无创地测量心率、生物阻抗、体温、运动活动、血压、血氧和呼吸频率等生命体征，可以恢复错过的生理反应。然后，可以应用进化的 ANN 范式进行预测。已经应用进化模糊神经网络 (EFuNN) 范式进行预测，对可穿戴生物反馈系统进行了仿真。已经部署了一种用于无创生命体征测量的高度集成的可穿戴微电子设备。仿真结果表明，生物反馈控制模型可以成为一种有效的参考设计，能够实现短期和长期的电子健康预测。然后定义了生物反馈框架。
工作需求‐资源模型：最新进展 - Peopleful
摘要 目的 — 本文旨在概述工作要求-资源 (JD-R) 模型的最新进展。设计/方法/方法 — 讨论了需求-控制模型和努力-回报不平衡模型在预测员工幸福感方面的优缺点。然后，本文介绍了更灵活的 JD-R 模型，并讨论了其基本前提。 研究结果 — 本文概述了使用 JD-R 模型进行的研究。它讨论了该模型每个主要命题的证据。JD-R 模型可用作人力资源管理工具。两阶段方法可以突出个人、工作组、部门和整个组织的优势和劣势。原创性/价值 — 本文对现有的压力模型提出了挑战，并关注员工幸福感的负面和正面指标。此外，它概述了 JD-R 模型如何应用于广泛的职业，并用于改善员工的福利和绩效。关键词员工、员工行为、人力资源管理
对抗性人工智能在自治时代欺骗算法
1. 规避：修改输入以影响模型的攻击，例如对图像进行修改以影响分类。此技术可用于规避模型在下游任务中正确分类情况。2. 模型中毒：对手可以训练性能良好的机器学习模型，但包含后门，当输入包含对手定义的触发器的输入时，会产生推理错误。可在推理时利用此后门模型进行规避攻击。3. 训练数据：修改训练数据的攻击会添加另一个后门，例如，训练数据中不可察觉的模式会创建可以控制模型输出的后门。4. 提取：窃取专有模型的攻击，例如，攻击可以定期对模型发起查询，以提取有价值的信息来揭示其属性。5. 推理：获取有关私人数据的信息的攻击，例如，攻击。