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控制技术的影响 - Amazon S3
控制系统研究具有悠久的数学严谨性，可应用于科学和工程的各个分支。控制研究人员开发的方法、算法和工具已被一代又一代的工程师广泛用于解决具有巨大社会影响的实际问题。控制概念在高性能飞机、节油汽车、工业过程工厂、制造企业、智能手机、行星探测器、通信网络以及各个行业领域的许多其他应用的设计和开发中至关重要。在这些和其他复杂的工程系统中，控制理论及其技术成果也被广泛用于确保可靠、高效和具有成本效益的运行。然而，控制应用种类繁多，使得在一个领域工作的控制技术人员很难了解其他领域的最新发展。控制学科以外的研究人员和决策者更难充分认识到控制技术对现代社会的贡献或其未来影响的潜力。
垂直起降飞机的稳定和跟踪控制算法
摘要 随着近年来嵌入式系统计算功率的增加，应用于多旋翼航空系统 (MAS) 的控制理论引起了人们的关注。这些系统现在能够以较低的传感器和执行器成本执行各种控制技术所需的计算。这些类型的控制算法应用于 MAS 的位置和姿态。本文简要概述并评估了多旋翼航空系统（特别是 VTOL - 垂直起降飞机）的流行控制算法。主要目标是提供统一且易于理解的分析，将 VTOL 车辆的经典模型和所研究的控制方法置于适当的环境中。从而为从事航空器的初学者提供基础。此外，这项工作还有助于全面分析非线性和线性反步、嵌套饱和和双曲有界控制器的实现。通过模拟和实验研究，选择并比较了这些技术以评估飞机的性能。
建模和优化癌症治疗的计算方法
可以应用计算模型来优化癌症治疗中的治疗时间表和模型治疗反应。在这篇综述中，我们提供了此类计算方法的概述，包括确定性模型，例如基于普通和部分微分方程的模型，随机模型，基于空间的基于代理的方法以及控制理论和机器学习方法。我们在不同情况下讨论他们的优势和当前局限性。我们概述了如何通过数学和计算方法来帮助治疗决策，以及如何评估患者特定的反应并将其纳入此类方法。我们还调查可以在整个治疗过程中结合自适应变化并讨论数据和参数估计方法的模型。最后，我们强调了这些方法如何导致鉴定单个癌症和治疗类型的最佳治疗方案，并研究尚待解决的挑战，以实现癌症治疗中计算模型的临床翻译。
Angela J. YuAngela J. Yu
研究我的实验室利用严格而多样化的工具来了解产生智能行为的表示的性质和计算的性质，特别是关于大脑如何应对推理，学习，决策，决策和社会认知的不确定性。使用贝叶斯统计建模工具，控制理论，增强学习，信息理论和动力学系统分析，我们开发了数学和计算理论，试图解释认知的不同方面：感知，注意力，决策，学习，学习，认知控制，积极的感应，经济选择，社会选择以及社会感知和决策。我的实验室主要专门研究理论建模，但也利用了各种实验方法，例如行为，眼球，fMRI，以帮助发展和估计理论概念。此外，我们与许多实验者合作就与人类和动物认知有关的一系列主题，包括神经和精神病障碍。
crispr/cas9介导的T7 RNA聚合酶基因敲除...
摘要欧洲传统的武器控制建筑正在崩溃。本文认为，经典的武器控制理论无法解释这一持续的过程。我建议，基于互惠和预防战争的技术措施，其潜在的稳定范式已经阻止了对实际的武器控制实践的全面了解，尤其是在欧洲。在这种情况下，我说明了有规律的武器控制已在三个历史阶段发展。在每种情况下，国家参与者都根据具体的地理战略状况来追求不同的理想类型目的：追求政治军事优势，正式创造危机稳定性以及国际关系的转变。在过去十年中，总体政治重点再次转移到了第一个因素。在新的战略竞争中，各州越来越不愿同意控制法规和透明度措施，因为这些措施可能会给对手带来优势。
教授医疗程序技能以提高绩效
摘要：程序是医疗专业实践的核心要素。当今的培训方法是在二十世纪中叶基于大脑的计算机模拟而制定的。尽管经过了细微的修改，但该系统在过去 70 年中基本保持不变。它提供了能力。然而，能力并不代表可靠的表现。无法适应各种患者和手术室等表现环境的变化会导致患者发病和死亡。需要根据当前的技能习得、运动理论和运动控制理论，改变医疗程序技能的开发和培训。要实现最佳表现，就需要通过在不同患者和表现环境中进行训练来适应，而不仅仅是模仿规定的动作。我们提出了一种新颖的培训模式，即约束主导方法，它可以通过改变影响技能习得和终身学习的因素来实现强大的培训。
机器人和自动化中的次要程序
这是一门本科荣誉/米诺课程课程，该课程提供给第3位 - 杰夫工程专业的学生。该课程将帮助学生获得机械，电子和计算技能的混合，以便能够理解和设计自动化系统。将提供在自动化系统中使用的各种传感器，执行器，数字电子，信号调理设备和电路的理论知识以及动手实践。研究设计和分析自动化系统以及如何有效地与控制器接口的方法也将在本课程中完成。将提供有关各种传感器，执行器，数字电子，信号调节设备和电路的实用知识，以便学生可以在产品设计和制造中进行机械师，电子产品，控制理论和计算机科学的协同整合，以提高和/或优化其功能。使用不同的软件和硬件进行编程以有效地与控制器接口。
人工智能在...领域的未开发潜力
兽医学是一门广泛且不断发展的学科，包括伴侣动物健康、人口医学和人畜共患疾病以及农业等主题。同样，人工智能 (AI) 涉及许多科学领域，包括哲学、数学、神经科学、控制理论和控制论、计算机工程和数据科学。这两个广泛且不断发展的领域的交集有可能使一个领域对另一个领域产生巨大的影响：AI 在兽医学中的应用几乎是无限的，反过来，兽医学 AI 的进步可以影响和促进 AI 在相邻领域的进步。在 JAVMA 5 月刊的配套文章中，我们简要介绍了 AI 的定义和概念。在本文中，我们将更深入地了解 AI 的基础以及它目前在兽医学中的应用，并讨论了兽医学中的机遇。更具体地说，我们对人工智能和兽医学的新兴趋势以及本出版物读者感兴趣的其他主题提供了一些见解。
控制技术的影响 - Amazon S3
控制系统研究具有悠久的数学严谨性历史，可应用于科学和工程的各个分支。控制研究人员开发的方法、算法和工具已被一代又一代的工程师广泛用于解决具有实际重要性的问题，对社会产生了巨大影响。控制概念在高性能飞机、节油汽车、工业过程工厂、制造企业、智能手机、行星探测器、通信网络以及各个行业领域的许多其他应用的设计和开发中至关重要。在这些和其他复杂的工程系统中，控制理论及其技术成果也被广泛用于确保可靠、高效和具有成本效益的运营。然而，控制应用种类繁多，使得在一个领域工作的控制技术人员很难了解其他领域的最新发展。对于控制学科以外的研究人员和决策者来说，充分认识到控制技术对现代社会的贡献或其未来影响的潜力更加困难。
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制定控制政策，以减轻侵入性植物对可持续发展目标（SDG）框架内土著生物多样性的影响是这项工作的主要目标。使用报道的入侵物种Lantana Camara的生态动力学，我们开发了一个最小的三种网络模型，每个节点都遵循广义的Lotka-Volterra（GLV）动态方程。采用Lie代数和网络控制理论，我们建立了模型的可访问性和可访问性标准。通过非线性优化编程，我们得出了可持续的政策，以控制Lantana Camara的丰富性。我们还使用香农熵作为评估这些最佳政策的可持续性的指标。使用该技术测量的灵敏度的分析表明，控制策略在严重取决于Lantana Camara和控制厂的内在生长速率之比。因此，我们获得了一种模块化算法决策支持机制，用于设计控制Lantana Camara丰度的控制政策。