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用于主动农场控制的风力涡轮机偏航动态模型
图 3 (A) 根据方程 (11)，建模的时间延迟（以秒为单位）与流向距离 x 的关系，其中积分上限为 x，不同的颜色代表不同的偏航角。 (B) 建模的两个涡轮机之间的时间延迟（以秒为单位）与第一个涡轮机的偏航的关系。 对于该测试，涡轮机直径为 100 m，涡轮机轮毂高度也是 100 m，自由流速度为 U ∞ = 7:77 m/s，并通过设定摩擦速度 u ∗ = 0:45 m/s 来确定，然后使用方程 U ∞ =ðu∗lnðzh=z0ÞÞ=0:4 来找到轮毂高度的自由流速度。局部推力系数为 C0T = 4 = 3，尾流膨胀系数由公式确定：kw = u∗ = U∞ = 0:0579
dabi：使用图像的基于双边控制的模仿学习对数据增强方法的评估
摘要 - 自主机器人操纵是一个复杂且不断发展的机器人领域。本文着重于模仿学习中的数据增强方法。模仿学习包括三个阶段：从专家那里收集数据，学习模型和执行。但是，收集专家数据需要手动努力，并且耗时。此外，由于传感器具有不同的数据采集间隔，因此需要进行预处理，例如降采样以匹配最低频率。下采样可实现数据的增加，还有助于机器人操作的稳定。鉴于此背景，本文提出了使用称为“ dabi”的图像的基于双边控制的模仿学习的数据增强方法。Dabi以1000 Hz收集机器人关节角，速度和扭矩，并使用以100 Hz捕获的Gripper和环境相机的图像作为数据增强的基础。这可以使数据增加十倍。在本文中，我们仅收集了5个专家演示数据集。，我们使用非构成数据集和两种增强方法训练了双边对照模型，用于比较实验并进行了现实世界实验。结果证实了成功率的显着提高，从而证明了达比的有效性。有关其他材料，请检查：https：//mertcookimg.github.io/dabi
实时和间歇扫描连续血糖监测：2 型糖尿病控制的进展和应用
目前，MCG 系统是帮助我们实现血糖控制目标的工具，而迄今为止，毛细血管血糖 (BG) 测量 2 则不然。尽管 MCG 在 1 型糖尿病 (DM1) 患者中的应用十分广泛，但在 DM2 患者中却并不那么普及，但预计未来几年其应用将会越来越广泛。国家卫生系统和药房共同服务总局发布的决议规定了接受多剂量胰岛素治疗的 2 型糖尿病患者使用 MCG 系统 3 的可及性标准。这项决议赋予我们初级保健医生开具该药物的权力，因为它认为这是大多数 2 型糖尿病患者接受治疗的医疗保健环境。
原创研究论文 一种用于安全的智能自适应巡航控制的新型系统架构
自适应巡航控制 (ACC) 遵循自动驾驶汽车的工业和安全标准，是现代车辆中广泛使用的高级驾驶辅助系统 (ADAS) 功能。ACC 目前可根据驾驶员的期望速度值来控制速度。本研究介绍了一项重大进步：智能自适应巡航控制 (IACC) 功能，同时开发了一种控制系统架构，通过将其集成到自动驾驶汽车中，该架构有望在科学、经济和社会层面做出显著贡献。该设计融合了交通标志和限速识别 (TSLR)、ADAS 功能和全球定位系统 (GPS) 数据等关键元素，主要通过这些支持功能增强驾驶员安全性。主要重点是设计一个可容纳这些新功能以确保安全驾驶的系统架构。IACC 系统架构的创建采用基于模型的系统工程 (MBSE) 的方法。通过这种 MBSE 方法，我们制作了系统级图表，并系统地解决了安全问题。我们设计了几种方案来评估贡献，随后进行了测试和分析。该架构特别强调 IACC 的安全方面。利用 TSLR 功能，系统可以解读交通标志并从外部来源获取限速数据，防止车辆速度超过规定限速。将设定速度值与限速进行比较，确保遵守安全参数。在这种情况下，系统利用 GPS 数据识别前方车辆，增强了在蜿蜒道路上的驾驶员支持。与其他自适应巡航控制概念相比，这种方法显著提高了 IACC 功能的可靠性，尤其是在安全灵敏度方面。
空气污染控制的冬季行动计划2024-25
3“德里小学将从明天开始关闭”，《印度时报》，2022年11月4日，4“德里在污染上增加了Grap-4指南；这是2022年11月4日，livemint.com的列表”，livemint.com 5“工资削减，失业：对于德里NCR的建筑工人而言，禁令太多”，《时报》印度，2022年11月4日，2022年6月6日，国家首都地区和邻近地区的空中质量管理委员会，2021年，2021年
通过陪审团实现基于学习的拥塞控制的公平性概括
互联网拥塞控制（CC）长期以来在网络系统中提出了一个挑战控制问题，最近的方法越来越多地纳入了深度强化学习（DRL），以增强适应性和性能。尽管有希望，但基于DRL的CC方案通常会遭受公平性差，尤其是在培训期间未见的网络环境时。本文介绍了陪审团，这是一种基于DRL的新型CC计划，旨在实现公平性。At its heart, Jury decouples the fairness con- trol from the principal DRL model with two design elements: i) By transforming network signals, it provides a universal view of network environments among competing flows, and ii) It adopts a post-processing phase to dynamically module the sending rate based on flow bandwidth occupancy estima- tion, ensuring large flows behave more conservatively and smaller flows more aggressively, thus achieving a fair和平衡的带宽分配。我们已经完全实施了陪审团，广泛的评估证明了其在仿真和现实世界网络的广泛范围内的强大结合特性和高性能。
机械系统控制的脑电信号测量与分析
以下论文涉及将脑电图 (EEG) 与机械臂形式的执行器相结合的系统的开发。EEG 是一种通过电极测量大脑活动的方法，经常用于脑机交互领域。除了开发 3D 打印机械臂的设计和控制外，我们的工作还包括通过蓝牙在 EEG 测量设备和执行器之间建立数据传输，以及实时对 EEG 信号进行分类和分析。该系统的设计使得机械臂在用户高度集中时握紧拳头，在注意力水平较低时放松为张开的手掌。结果显示了一个工作系统，它通过根据用户的注意力水平测量和正确处理 EEG 信号来控制机械臂。该系统对假肢和脑机交互领域的进一步研究很有用。系统准确性的一个可能改进是使用两个以上的电极来测量大脑活动，并减少由于脑电图信号对肌肉活动的敏感性而产生的噪音。
计算机视觉和AI：过程控制的演变，因此兰博基尼改善了对的控制
该公司于1963年在博洛尼亚省的Sant'Agata Bolognese成立，Lamborghini是生产豪华超级跑车的偶像。具有Miura，Countach和Aventador等传奇模型，以及Reventón和Sixth Element等有限系列，该公司继续进行创新和塑造该行业，并以非凡的性能而与发动机构建相比，以无误的设计以及适用于发动机的技术卓越。通过“管理公司”计划，Auto Lamborghini致力于可持续的未来，随着该范围的完整杂交，体现了“驱动人类超越人类”的任务。该公司拥有约2400名员工，这是一个由54个国家 /地区的184个经销商组成的网络，2023年交付了10,000多辆汽车。简单地使用由人工智能，计算机视觉和机器学习组成的新技术的组合，兰博基尼已经数字化和优化了验证对车辆批准的批准的过程。该项目是与毕马威（KPMG）合作开发的。兰博基尼的数字化转型该项目旨在认识批准标签的图像是一个更大，更明确的计划的一部分：兰博基尼汽车工业领域的数字创新路线图，三年前与KPMG合作推出。工业数字路线图（现在是第二版）是一条涉及整个工业区域的数字转换路径
Neuromancer：用于建模，优化和控制的科学机器学习库
Karniadakis，G.E.，Kevrekidis，I.G.，Lu，L。等。 物理知识的机器学习。 nat Rev Phys 3，2021。 Thiyagalingam，J.，Shankar，M.，Fox，G。等。 科学机器学习基准。 自然评论物理4，413–420，2022。 nghiem T.，Drgona J.等。 用于建模和控制动态系统的物理信息的机器学习，ACC，2023。Karniadakis，G.E.，Kevrekidis，I.G.，Lu，L。等。物理知识的机器学习。nat Rev Phys 3，2021。Thiyagalingam，J.，Shankar，M.，Fox，G。等。科学机器学习基准。自然评论物理4，413–420，2022。nghiem T.，Drgona J.等。用于建模和控制动态系统的物理信息的机器学习，ACC，2023。
DNA模拟的空间控制的蛋白水解靶向Cyclind1-CDK4/6复合蛋白降解的嵌合体
图2。距离和方向依赖性的选择性和Cyclin D1-CDK4/6复合物的降解。（a）DTAC距离库的示意图。（b）Western印迹（WB）分析显示，在用指定的DTAC变体以指定浓度处理的U-251细胞中细胞周期蛋白D1和CDK4/6降解14小时。结果代表了三个独立实验。（c）与距离依赖性DTAC治疗后对照组相比，相对细胞周期蛋白D1，CDK4和CDK6水平的定量。显示的数据是三个独立实验的平均值±SD。（d）DTAC方向库的示意图。（e）WB分析显示，在指定浓度的U-251细胞中，用指定的方向变体（DTAC-V5至DTAC-V9）处理的U-251细胞中的细胞周期蛋白D1和CDK4/6降解，持续14小时。结果代表了三个独立实验。（f）与对照组相比，用方向依赖性DTAC进行对照组进行了相对细胞周期蛋白D1，CDK4和CDK6水平的定量。显示的数据是三个独立实验的平均值±SD。