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生物物理神经网络的分布式在线估计
随着神经记录技术的进步，我们很快就能同时监测活体大脑中数百个相互连接的神经元的膜电位 [1]。这种高分辨率数据为开发实时闭环干预措施开辟了新的可能性，这些干预措施旨在治疗癫痫和帕金森氏症等神经兴奋性疾病 [2]。有效监测和控制脉冲系统的能力也影响着新兴的神经形态工程领域 [3]。良好的闭环控制设计通常需要可靠的模型估计，因此任何旨在控制神经活动的方法都必然涉及神经元模型的估计，这是一项不简单的任务。已经提出了许多用于批处理模式或离线估计神经元动力学的技术，例如 [4]、[5]、[6]、[7]。然而，活体大脑系统具有自适应性 [8]，因此在线估计方法是必要的，尤其是涉及实时应用时。为了满足这一需求，[9] 中最近提出了一种基于自适应观测器的电导型神经网络在线估计方法。自适应观测器的灵感来自 [10] 和 [11]，它以我们熟悉的递归最小二乘 (RLS) 算法 [12] 为基础，可以近似地跟踪缓慢变化的时变参数。基于 RLS 的自适应观测器的一个限制是观测器状态相对于参数数量迅速增加。更多的观测器状态需要更多的计算能力，这在尝试对包含数千个参数的大型神经网络模型进行在线估计时可能变得至关重要。在本文中，我们提出了一个分布式版本的线性参数估计
有机笼和DNA -RSC Publishing
利用其互补的碱基对配位，DNA可用于制造纳米和微结构，例如DNA折纸。15类似地，通过在粒子表面上修改DNA获得了有序的MOF组件。16,17通常，由于MOF的无限结构，这些MOF – DNA结合物是非化学计量计的，MOF的结构不适合NPMC组件的精确分子设计或DDSS。金属 - 有机笼（MOC）是具有离散结构的NPMC。与MOF相比，MOC可溶于各种溶剂，并且可以定量修改它们的表面，从而实现了MOC - 有机分子偶联物在分子水平上的精确控制设计。18在结合DNA和MOC中也有可能具有这种结构特征，这对于aque os溶液中NPMC组件或DDSS的精确分子设计有利（图1）。然而，尚未报道DNA和MOC的结合，大概是因为DNA与MOF相比更难与MOF结合，因为DNA的多个协调位点：即使减去一种金属离子，MOC分解了，而MOF被减去，而MOF仍保留其表面的特性。在这项研究中，我们通过合成后修饰实现了DNA与特殊设计的新MOC的化学计量结合。使用MOC修饰DNA可以通过形成双链DNA来实现MOC组件的设计，并显着改善了DNA对人类细胞的功能。由于其水的稳定性和易于性的合成后表面修饰，我们选择了具有三核ZR
大脑控制建模：综述
神经刺激技术因其在治疗癫痫、帕金森病和抑郁症等疾病方面的潜力而受到神经科学和控制界的广泛关注。所提供的刺激可以是不同类型的，例如电、磁和光遗传学，并且通常应用于大脑的特定区域，以驱动局部和/或整体神经动态达到所需的（不）活动状态。然而，对于大多数神经刺激技术而言，对其功效的潜在理论理解仍然缺乏。从控制理论的角度来看，重要的是要了解每种刺激方式如何与大脑固有的复杂网络动态相互作用，以评估系统的可控性并开发可用于系统地和闭环设计刺激配置文件的神经生理学相关计算模型。在本文中，我们回顾了 1）深部脑刺激、2）经颅磁刺激、3）直流电刺激、4）经颅电刺激和 5）光遗传学的计算建模研究，这五种神经刺激技术在研究和临床环境中最为流行和常用。对于每种技术，我们将所审查的研究分为 1）理论驱动的生物物理模型，捕捉刺激源和神经组织之间相互作用的低级物理，2）数据驱动的刺激-反应模型，捕捉刺激对各种感兴趣的生物标志物的端到端影响，以及 3）数据驱动的动态系统模型，从神经数据中提取大脑对神经刺激反应的精确动态。虽然我们特别关注后一类，因为它们在控制设计中更有用，但我们回顾了前两类中的关键工作，作为动态系统模型已经和将要开发的基础和背景。在所有情况下，我们强调了动态系统模型的优势和潜力。
适合各类电动汽车的混合能源优化选型设计方法
摘要：本文讨论了广泛应用于电动汽车 (EV) 的绿色能源。为了满足各种电动汽车的不同要求，正确确定能源尺寸至关重要，这样才能优化成本和输出性能。在本研究中，考虑了三种能源，即超级电容器 (SC)、钛酸锂 (LTO) 电池和镍锰钴 (NCM)（或 Li3）电池用于混合。设计了一种有效的全局搜索算法 (GSA) 来优化混合电能系统 (HEES) 的尺寸。GSA 程序包括：(1) 能源的车辆规格和性能要求，(2) 确定成本函数和约束，(3) 使用 for 循环进行 GSA 优化，(4) 最佳结果。分析了五种电动汽车的例子，即电动轿车、长途电动公交车、短途电动公交车、电动叉车和电动跑车，以在不同标准和规格下实现最佳混合能源组合。 GSA 有效地优化了能量尺寸设计。所研究的性能指标和车辆要求包括三种能源（超导电池、钛酸锂电池和锂电池）的比价格、恒定体积下的比能量、恒定质量下的比能量和恒定质量下的比功率。车辆要求（包括最大输出功率、车辆加速度、爬坡能力和最大速度）已被制定为设计约束。对五种类型的电动汽车进行了数值分析，以确定 HEES 的最佳尺寸和具有最低成本函数的 DC/DC 转换器的最佳位置。未来将研究使用 GSA 的 HESS 集成系统和控制设计、更多绿色能源应用和不同类型的电动汽车。
基于数据的系统和控制
传统系统和控制理论依赖于基于模型的方法，该方法假设要控制的系统的精确数学模型的可用性。但是，随着工程系统越来越复杂，得出准确的数学模型变得具有挑战性。同时，技术的进步提供了对数据的前所未有的访问，从而使数据驱动的方法成为基于模型方法的变革性替代方案。本课程为数据驱动的控制提供了全面的介绍，为参与者提供了直接从系统数据分析和设计反馈控制器的工具。它深入研究了该领域的前沿发展，重点是数据信息框架，该框架确定了收集的数据足以有效地解决分析和控制问题的条件。通过本课程，参与者将学习如何利用数据进行控制设计，而无需明确的数学模型。实际案例研究和应用将证明如何应用数据驱动的技术来应对现实世界中的工程挑战，例如机器人技术，自主系统和工业过程控制。课程整合了系统理论，线性代数和数学编程的核心概念，从而确保参与者获得理论见解和实践技能。为硕士和博士设计。电气，控制和计算机工程的学生以及研究人员和专业人士，本课程为与会者做好了准备，以应对具有创新解决方案的现代，数据丰富的工程系统的挑战。课程参与者将使用MATLAB，PYTHON等工具进行互动讲座，动手实验和软件模拟获得知识。案例研究和现实世界的应用将进一步激发研究动机，确保参与者有能力应对基于数据的系统和控制中的当代挑战。
使用线性数据驱动模型
摘要 - 模型预测控制（MPC）已广泛应用于自主驾驶的不同方面，通常采用非线性物理派生的模型进行预测。但是，反馈控制系统本质上正确正确地正确正确，因此在许多应用程序中，使用线性时间不变（LTI）模型进行控制设计是足够的，尤其是在使用可靠的控制方法时。这种方法的理念似乎在当前的无人驾驶汽车研究中被忽略了，这是我们旨在在这里解决的研究差距。也就是说，我们没有衍生出相应的最佳控制问题的车辆动力学的细致的非线性物理模型，而是识别低阶数据驱动的LTI模型并通过可靠的线性MPC方法来处理其不确定性。我们基于管MPC（TMPC）为无人驾驶汽车开发了两步控制方案，该方案引入了结构鲁棒性，尽管在数据驱动的预测模型中对错误进行了建模，但仍确保了约束依从性。此外，我们采用了旨在利用线性MPC问题的特殊结构的快速优化方法。我们使用从现实世界数据中识别的车辆模型以及IPGCARMAKER中的仿真来评估所提出的控制方案，在该模型中，该车辆的模型固有地是非线性的，并使用了详细的3D物理学。我们的结果表明，可以有效地使用LTI模型来实现车道维护任务，TMPC可以防止车道出发和由于模型不确定性而导致的碰撞，并且线性模型允许与NAIVE MPC实现相比，可以通过数量级来减少计算时间的算法改进。
计划和教学大纲M.E.（电动汽车技术）
基本功率电子设备：二极管，晶闸管，双极连接晶体管，金属 - 氧化物 - 氧化物 - 高症导体效应晶体管，绝缘栅极双极晶体管，超级电容器。电源开关，驾驶员电路，电压和当前传感机制的特征，数据表。Power Converters Control : Steady state converter analysis, Steady state modeling of the power converters, DC transformer model, loss modeling, Dynamic modeling of the power converters, AC modeling of converters, state-space averaging, Linearization, Designing of the close loop control of a power converter, Transfer functions and frequency domain analysis, Extra Element Theorem, Pulse Width Modulation (PWM) control of power converters SPWM, SVPWM etc.,控制器的模拟和数字实现，应用于电力电子转换器的高级分析和控制技术。DC/DC转换器：DC – DC转换器的基本原理，降压（BUCK）转换器，升压（Boost）转换器，降压式转换器，孤立的DC – DC转换器，四方次DC – DC – DC转换器，反馈控制设计，电压模式和电流模式控制。整流器和逆变器：单相和三相二极管整流器，多相二极管整流器，主动前端整流器，整流器回路中的过滤系统，高频二极管二极管电路。单相和三相电压源逆变器，当前源逆变器，逆变器的闭环操作，逆变器的再生，多阶段逆变器。实验室工作：开放环和闭环，PWM控制技术，驾驶员电路的设计等，DC-DC和AC-DC单向和双向转换器的建模和仿真等。
中风后腕手康复机器人控制中自主运动努力的皮质肌肉整合表征
摘要 目的：患肢中枢至外周的自主运动努力 (VME) 是驱动中风后运动恢复功能性神经可塑性的主导力量。然而，目前的康复机器人在控制设计中将中枢和外周参与隔离开来，导致康复效果有限。本研究旨在设计一种皮质肌肉相干性 (CMC) 和肌电图 (EMG) 驱动的控制，以整合中风幸存者神经肌肉系统中的中枢和外周 VME。方法：在神经肌肉电刺激 (NMES)-机器人系统中开发了 CMC-EMG 驱动的控制，即 CMC-EMG 驱动的 NMES-机器人系统，以指导和协助中风后患者的腕手伸展和屈曲。使用开发的系统进行了 20 次训练课程的单组试验，以评估对慢性中风 (16 名受试者) 进行腕手练习的可行性。通过临床评估、CMC 和 EMG 激活水平评估康复效果。主要结果。训练期间腕手伸展的 CMC 触发成功率和侧化指数显著增加（p < 0.05）。训练后，通过临床评分和 EMG 激活水平观察到目标腕手关节显著改善，近端肩肘关节补偿受到抑制（p < 0.05）。CMC 值显示上肢 (UE) 肌肉的中央到外周 VME 分布也显著改善（p < 0.05）。意义。开发的系统实现了精确的腕手康复，抑制了对侧半球和近端 UE 的皮质和肌肉补偿，改善了 UE 肌肉上中央和外周 VME 的分布。ClinicalTrials.gov 注册号 NCT02117089
袖子胃切除术和胰腺网膜成形术改善...
5医学医生专业课程，医学学院，迪皮诺戈罗大学，迪波尼戈罗，印度尼西亚塞马朗，diponegoro：abdulmughnirozy@gmail.com dr. abdulmughnirozy@gmail.com doi：10.22442/jlumhs.2025.01179摘要目标：分析袖子式胃切除术和胰腺的效果，以评估gastrication cartication的效果。 PDX1和VEGF。方法论：这项实验动物研究是通过仅测试后的控制设计进行的。这项研究是在印度尼西亚州长玛达大学的综合研发实验室进行的，从2022年4月至6月。受试者由肥胖和T2DM大鼠组成，分为袖子胃切除术（K1），套筒胃切除术，胰腺网膜成形术（K2），阳性对照（K3）和正常大鼠为阴性对照（K4）。在手术后第10天，使用聚合酶链反应测量了VEGF和PDX1，组织学检查Langerhans Islet面积和胰腺β细胞计数。结果：在K1和K2之间发现了Langerhans胰岛面积和胰腺β细胞计数的显着差异，以及K2和K3（P <0.01）。pDX1在K4中的表达最高，其次是K2，K1和K3，K4和K3，K2和K3和K1和K1和K3之间存在显着差异（p <0.01）。K2中的VEGF表达显着高于K1（p = 0.006），K3（p = 0.004）和K4（p = 0.001）。结论：与单独的胃切除术相比，袖子胃切除术和胰腺网膜成形术通过增加VEGF，PDX1，Langerhans Islet面积和胰腺β细胞计数来改善胰腺β细胞状态。关键字：肥胖，2型糖尿病，袖子胃切除术，胰腺网膜成形术，VEGF，PDX1，Langerhans Islet，胰腺β-Cell