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可靠控制的机器人学习
机器人将成为我们日常生活的一部分。他们将在复杂，危险或重复性的任务中为我们提供支持。在过去的十年中，如果经过适当的培训，我们已经看到了机器人如何解决复杂的任务。这些进步使它们更接近与人类一起部署它们的目标。但是，这些机器人仍然不足以使我们相信它们。我们的机器人必须对外部扰动具有鲁棒性，并适应环境的变化及其配置，例如物理损害。在此项目中，您将研究机器人学习或进化计算等最新的机器人学习范式，并开发出可靠和适应性控制的新型算法。用这些算法控制的机器人将解决复杂的任务，例如在粗糙的地形上导航或操纵物体，同时保持健壮并适应不可预见的情况。您将与我们新近获得的四足动物，六角形和机器人手臂一起工作。您将可以访问我们新的高性能计算机设施，以进行计算要求学习算法。该项目包括在高层发表
具有电动动力学的锂离子电池模型预测控制的基于神经网络的近似
摘要 - 锂离子电池是复杂的系统，需要合适的管理策略才能正常工作，实现快速充电，减轻老化机制并确保安全。在不同的基于模型的充电策略中，使用预测控制已显示出令人鼓舞的结果，因为它可以处理受安全限制的非线性系统。然而，尽管文献中已经提出了许多实施，但很少关注其实际可行性，这受到在线所需的高计算成本的限制。在本文中，我们首次在电池字段中利用了通过使用深神经网络获得的预测控制的近似。提议的解决方案适用于实时电池充电，因为大多数计算负担都脱机解决。结果突出了提出的方法在近似标准模型预测控制解决方案中的有效性。
自适应交通信号控制的加强学习
摘要 - 城市地区对道路使用的需求不断增长，导致了巨大的交通拥堵，构成了挑战，这些挑战仅通过基础设施扩张而减轻了昂贵的挑战。作为替代方案，优化现有的流量管理系统，尤其是通过自适应交通信号控制，提供了有希望的解决方案。本文探讨了使用加固学习（RL）来增强相互作用的交通信号操作，旨在减少没有大量传感器网络的拥塞。我们介绍了两种基于RL的算法：一个基于回合的代理，该算法根据实时队列长度动态优先考虑流量信号，以及一个基于时间的代理，该代理在遵循固定相位周期的同时根据交通条件调整信号相位持续时间。通过将状态表示为标量队列长度，我们的方法简化了学习过程并降低了部署成本。使用七个评估指标在四个不同的交通情况下对算法进行了测试，以全面评估性能。仿真结果表明，这两种RL算法都显着超过常规交通信号控制系统，突出了它们有效改善城市交通流的潜力。
使用深度学习控制的故障电流限制器
本研究解决了整合可再生能源（尤其是风能）时网格稳定性的挑战。它专注于使用高级策略（例如故障电流限制器和深度学习），增强双喂养发电机（DFIG）风能系统中的瞬态稳定性。该研究包括对故障场景，模拟和解决方案评估的彻底分析，强调了维持可再生能源网格稳定性的关键需求。随着风能需求的增加，优化系统性能至关重要。许多风力涡轮机依靠DFIG，需要稳健的故障乘车。引入了一个被动故障电流限制器，以增强DFIG系统瞬态稳定性。这个没有主动控制器的限制器具有内在的弹性。该研究引入了一种新型算法，以计算最佳断层电流限制性，并在参考水平的±10％以内保持电压。瞬态稳定性通过涉及对称和不对称断层的模拟进行评估，并结合了深度学习。MATLAB/SIMULINK证实了所提出的限制器和算法在提高基于DFIG的风能系统的瞬时稳定性方面的功效。该研究强调了故障电流限制器和深度学习在无缝将可再生能源整合到电网中的作用。
对月经周期的评估及其对具有1型糖尿病的埃及青春期女性样本中的血糖控制的影响：临床Prosp
独立性，并受到同龄人的高度影响。由于各种因素，例如内分泌变化，导致胰岛素抵抗，不稳定的饮食和运动模式，对治疗方案的依从性不佳，饮食失调和风险行为，许多因素的代谢控制中，代谢控制的许多青少年（T1D）经历了恶化。[1]。此外，青春期女孩可能会经历激素变异，情绪波动和胰岛素抵抗的变化，从而导致月经周期中胰岛素需求的变化[2]。月经问题在T1D女性中比一般人群更常见。他们也可能经历延迟的初潮，早期的天然症，妊娠较少，而死产也比非糖尿病患者更多[3]。寡头疾病，一些T1D的女孩在整个月经周期中显示出可变的胰岛素需求[2]。胰岛素抵抗趋向于在黄体期OVU和峰值之前增加，在此阶段发生降血糖发作较少[5]。在黄体期和月经期间高雌二醇和孕酮水平可能导致胰岛素抵抗的增加[5]。此外，较高的孕激素水平可能导致热量和/或碳水化合物摄入量增加，从而进一步升高血糖水平[2]。然而，月经周期变化对血糖控制和胰岛素敏感性的影响在患有T1D的青少年女孩之间有所不同，强调了个性化管理的重要性[2，6]。在月经周期期间，患有经前综合征（PMS）的女性通常会增加血糖水平或糖尿的增加，因此需要对其胰岛素剂量进行调整。这表明有助于PMS的体细胞和情绪症状的因素也可能影响T1D女性的尤利克血症[7]。鉴于T1D女性的众多因素会影响血液glu胶水平和血糖控制，因此人们期望对该主题的重大研究重视。但是，缺乏可用的数据，即使对于CSII的数据，也没有泵制造商开发了特定性别的胰岛素输注概况[8]。这项研究旨在评估月经周期对T1D接受多次每日胰岛素注射的青春期女性中血糖控制和基底胰岛素需求的影响。
速度控制的车辆纵向动力学的建模
纵向动态控制是自动驾驶汽车的重要任务之一，它处理速度调节以确保平稳和安全的操作。要设计一个良好的控制器，需要一个简单而可靠的数学模型，以便它可以用作植物并调整控制器。尽管文献中有许多类型的数学模型，但找到适合控制应用程序的数学模型至关重要。该模型不能太复杂，并且可能太简单了。因此，这项工作的主要目的是得出一个简单而可靠的车辆纵向模型，以便可以将其用作MATLAB Simulink中的仿真植物，以测试或调整各种类型的控制算法的性能。该模型由三个主要部分组成，即车身动态，简化动力列车动态和制动动态。为了验证模型的可靠性，标准的城市驱动周期将用作参考速度，并使用具有反植物模型的分层PID控制结构来控制踏板输入，以替代模拟环境中的驾驶员。结果表明，控制器设法通过可接受的踏板压力响应跟踪驱动周期，该响应在40％的油门压力之间，并在20％的制动下按下，这与车辆的正常操作一致。尽管仅显示仿真结果，但该模型可以用作进一步开发和测试不同类型的控制算法的良好起点。
2型糖尿病中血糖控制的牙周组织敏感性
图1牙周发炎表面积（PISA）改良和未改进的组的临床特征。（a）在29例2型糖尿病患者中显示PISA的直方图显示双峰分布，将患者分为PISA改良（<5.0 mm 2）和未改良（≥5.0mm 2）组。（b）PISA改良和未改进的组之间牙周指标变化的差异 * P <0.05，** P <0.01。（c）在PISA改良和未改进的组之间血糖控制治疗之前的临床指标值中可以观察到显着差异。* P <0.05。（d）可以观察到PISA的PISA变化与PISA改良组的全身指标之间的正相关性。abi，踝臂压力指数； ACAC，乙酸； BHB，β-羟基丁酸； BOP，探测出血； Cal，临床依恋水平； CPI，C肽指数； CVRR，R-R间隔变化系数； FPG，禁食等离子体葡萄糖； Imp，PISA改良的小组； NS，不重要； PLI，斑块指数； PISA/牙齿，牙周发炎的表面积/残留牙齿的数量； PPD，探测口袋深度； Unimp，PISA未经改进的组。
带有蓝牙和NRF24L01+ Communication的Arduino控制的多功能机器人
本文概述了高级机器人系统的设计和开发，该系统将硬件实现与理论模拟集成在一起，以满足各种环境中多功能和用户友好的机器人解决方案的需求。解决现有机器人系统中适应性有限的问题时，我们提出了一个无线，语音和手势控制的机器人车，其集成的机器人臂能够执行复杂的任务，例如线条跟随，避免障碍物，对象操纵，对象操纵和自主导航，并在单公里范围内执行自主导航。为了提高运营效率和用户参与，本文设计了一个多功能机器人平台，将用户友好的控制接口与廉价，最先进的传感器技术集成在一起。为了实现这一目标，我们集成了各种传感器，包括用于精确距离测量的超声传感器，用于对象检测和线条跟随的红外传感器，用于控制齿轮电动机的L298电动机驱动器，用于控制机器人臂的伺服电机，用于链球控制的螺纹传感器的伺服电动机，用于链球控制的弹性传感器以及MPU6050 ACCELEREMER的距离识别途径。该系统还使用定制的蓝牙应用程序进行远程控制，NRF24L01+用于远程无线控制，以及Arduino Mega和Nano进行处理和控制功能。结果证明了该机器人在动态条件下的功能很好，并且可以在医院中使用，以帮助医疗保健专业人员，餐馆提供食品交付以及在工业环境中进行对象操纵。在现实世界中，系统的设计证明了强大的功能，从而可显着提高可访问性和操作效率。这项研究与可持续发展目标（SDGS）3（健康与福祉），9（行业，创新和基础设施）和17（目标的合作伙伴关系）保持一致。机器人部门在医疗保健环境中的潜在应用可持续发展可持续发展目标3，其对工业生产力提高SDG 9的贡献以及与科技公司的合作，以扩展和提高机器人的能力促进SDG17。
血清γ谷氨酸转移酶和高灵敏度C反应蛋白水平与2型糖尿病患者的血糖控制的关联
抽象的背景和目标：2型糖尿病因其发病率和并发症率上升而成为一个困难的健康问题。对糖尿病（DM）的研究主要集中在理解氧化应激和炎症作为发病机理的潜在机制和预防长期后果的基本机制上。该研究旨在研究血清γ-谷氨酰转移酶（GGT）和高灵敏度C反应蛋白（HS-CRP）水平与2型糖尿病患者与2型糖尿病患者的血糖控制（HBA1C）与2型糖尿病患者的糖尿病患者的关联。在这项研究中，还研究了GGT和HS-CRP与血糖控制（HBA1C）之间的相关性。材料和方法：对108名受试者进行了基于医院的观察性研究，其中三组是HBA1C水平少于7％的2型受试者（第1组），36名受试者是2型DM患者，HBA1C水平2型DM患者（2组）超过7％（组2组），组为3组，由年龄和性别匹配的受试者组成。血清GGT，血清HS-CRP，空腹血糖（FBS）和糖化血红蛋白（HBA1C）水平。结果：与具有良好血糖对照和正常健康受试者的患者相比，在2型DM血糖对照的2型DM患者中，平均血清GGT和血清HS-CRP的水平显着提高； p值<0.001。GGT和HS-CRP与HBA1C以及GGT和HS-CRP之间存在显着的正相关。结论：本研究表明，在2型糖尿病中，血清GGT和HS-CRP浓度显着增加。这项研究表明，氧化应激和炎症在2型DM患者的并发症的发病机理和发育中起着至关重要的作用。关键字：2型糖尿病，氧化应激，炎症，γ谷氨酸转移酶，高灵敏度C-反应性蛋白
评估语音控制的效率作为生产中的人机接口
摘要 - 默认情况下，汽车，手机和智能家居设备已经提供自动语音识别（ASR）。但是，与消费者环境相反，工业设置中的人类机器界面（HMI）在不同的条件下运行，因此提出了不同的设计挑战。语音控制，可以说是最自然的通信形式，具有缩短复杂命令序列和菜单结构的潜力，以直接执行最终命令。因此，这种贡献探讨了如何通过用语音控制替换或组合现有的触摸控制交互来优化不同的HMI场景。CNC铣床和工业机器人的典型命令按其复杂性进行了分类，按菜单级别量化和必要的交互数量。收集的交互数据显示，语音控制已经可以在一个额外的菜单级别或三个触摸屏交互中提供时间效率优势。对于复杂的命令，例如需要五个菜单级别和七个交互的命令，语音控制的时间效率优势可以达到67％。此外，该研究还显示了使用语音控制时减少机器操作员训练时间的可能性，从而大大降低了参与者的首次重复相互作用时间。