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Valtek 控制产品和服务
Valtek StarPac ® Intelligent 系统将精密控制阀与数字通信集成在一起，提供流量、压力或温度的本地单回路测量。这些变量中的任何一个都可以用本地 PID 控制操作来控制，并且还可以记录和控制流量参数。通过简单的基于 Windows TM 的配置程序可以轻松执行远程配置。StarPac 数字通信优势体现在两种配置中：StarPac 是与机械定位器相结合的防爆装置。StarPac II 具有内置高精度数字定位器，可以通过电子装置正面的薄膜键盘进行完全配置。该系统有四个明显的优势：1. 多种控制模式可以更好地控制过程。通过将测量和控制分配给现场，可以减轻 DCS 的负载。2. 由于工程减少以及控制系统简化，可以以更低的成本安装和运行过程控制系统，同时改善工厂运行。该系统还需要更少的线路穿透，从而降低维护成本并提高可靠性和安全性。
关于人脑的工作速度
关于人脑的工作速度Karimov N. Ph.D.在技术学院，托什普拉托夫（Toshpulatovd.sh）的农业与农业技术学院副教授。副教授，信息技术和数学系主管，Andijan农业与农业技术学院，Kobulov N. Ph.D. Andijan机器构建学院，Akhmedovsh.A的技术部门负责人。高级老师。“机器建筑生产的自动化”部门，Andijan机器构建研究所。annotatio n。本文涉及人类大脑的研究，人脑的系统如何工作，其性能，如何衡量表现。给出了其他对象和其他系统中测量系统和测量单位。根据对象或过程进行控制过程的分析，基于获得的信息，根据获得的信息，开发了算法和控制软件。算法和控制软件t a，t a的临时开发少于控制时间t con。这些算法是在实时系统中开发的。关键词：控制，研究，大脑，人，测量，算法，程序，时间，对象，过程
实时分析和连接主义建模
在不到100毫秒的时间里，人类可以准确地解释从未经历过的物体和场景的图像，这些对象和场景从未经历过或被广泛降级或从新颖的方向看待。最近的研究与理论（Biederman，1987a，b，c）表明，这一成就可能基于一个将复杂的视觉实体分解为简单组件的过程，通常在匹配的凹陷区域。当任意加入形状时，几乎总是会产生这种凹陷（Hoffman＆Richards，1985）。所得组件激活了一组凸的凸面或单一基于边缘的体积元素（称为geons）的最接近拟合成员，它们在视点和视觉噪声的变化下是不变的，并允许对象表示具有相同的不变性。GEON仅需要分类边缘特性（例如，直弯与弯曲；并行与非平行；顶点类型），而不是精确的度量规范（例如，边缘的曲率度或长度）。人类以足够的速度或准确性来制定后一种判断，以作为实时人类物体识别的控制过程。
更智能的燃气涡轮发动机 - NATO STO
摘要 2-1 2.1 简介 2-1 2.2 主动控制的总体思路 2-1 2.3 组件技术 2-6 2.3.1 进气口 2-6 2.3.1.1 主动进气口控制 2-6 2.3.1.2 主动噪声抑制 2-8 2.3.1.3 主动噪声消除 2-8 2.3.2 风扇和压缩机 2-8 2.3.2.1 组件要求 2-8 2.3.2.2 主动喘振控制 2-9 2.3.2.3 主动流量控制 2-11 2.3.2.4 主动间隙控制 2-13 2.3.2.5 主动振动控制 2-14 2.3.3 燃烧室 2-15 2.3.3.1 简介 2-15 2.3.3.2 控制过程的物理原理 2-16 2.3.3.3 主动燃烧控制的最新进展 2-17 2.3.3.4 AIC 控制组件 2-18 2.3.4 涡轮 2-19 2.3.4.1 组件要求 2-19 2.3.4.2 主动间隙控制 2-20 2.3.4.3 冷却空气控制 2-22 2.3.4.4 主动流量控制 2-23 2.3.4.5 可变涡轮容量 2-24 2.3.5 喷嘴 2-24 2.3.5.1 主动噪声控制 2-24 2.3.5.2 自适应喷嘴 2-26 2.3.5.3 推力矢量 2-27
比较缺陷检测的图像处理技术
抽象缺陷检测是制造业中的一个关键质量控制过程，旨在在吸引客户之前识别和分类产品的缺陷或异常。传统的手动检查方法是耗时，劳动力密集的，容易出现人为错误。本文提供了基于图像的缺陷检测算法的全面概述，包括传统的图像处理技术，机器学习算法和深度学习模型。该研究分析了各种应用程序和数据集中每种方法的优势，局限性和性能。结果表明，尽管传统方法和机器学习算法提供可靠的缺陷检测，但深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN），但具有出色的准确性和鲁棒性。但是，深度学习模型需要大量的计算资源和大量的标记数据进行培训。本文强调了根据特定的应用要求，数据特征和计算约束选择最合适的方法的重要性。此外，它讨论了未来的研究机会，例如开发更健壮和广义的算法，利用多模式数据，改善模型的可解释性以及实现实时和边缘计算解决方案。
基于语言模型的大型代码生成用于控制施工组装机器人的机器人：分层生成方法
离线编程（OLP）是用于控制建筑工地装配机器人的主流方法。但是，现有方法是针对特定的组装任务和工作流程量身定制的，因此缺乏灵活性。此外，新兴的大语言模型（LLM）的OLP无法有效处理机器人编程的代码逻辑。因此，本文解决了以下问题：如何使用LLM技术来效率，准确地生成机器人控制程序？本文介绍了一个基于LLM技术的构造装配机器人的封闭式用户式控制框架。提出了一种生成机器人控制程序的层次结构策略，以在逻辑上整合高水平和低级别的代码生成。此外，将自定义的应用程序编程接口和操作链组合在一起，以增强LLM对组装动作逻辑的理解。旨在评估所提出方法的可行性和可靠性。结果表明，所提出的方法（1）广泛适用于不同的组装任务，（2）可以通过减少错误数量来提高生成代码的质量。我们的方法通过简化机器人控制过程来促进施工组装任务的自动化。
使用工程蛋白脂质体对水溶液的浅色pH调节
在微级量表上控制pH值可能对研究，医学和行业的应用很有用，因此代表了合成生物学和微流体的宝贵应用。提出的囊泡系统将不同的颜色转化为周围溶液中特定的pH值变化。它可以与两个轻驱动的质子泵细菌紫红质和蓝色的光吸收蛋白淡淡的蛋白质Med12一起使用，它们在脂质膜上以相反的方向定向。计算机控制的测量设备实现了一个反馈循环，以自动调整和维护所选的pH值。可以建立跨越两个单元的pH范围，从而提供时间和pH分辨率。作为一个应用示例，呈pH敏感的酶反应，在浅色控制反应进展的情况下。总而言之，使用工程蛋白质体的浅色控制的pH调节为在微级别的不同情况下（例如合成生物学应用中）打开了新的可能性，以在微层尺度上控制过程。
基于物联网的智慧教室孵化器设计与实现
摘要：环境条件影响人类健康、情绪和精神力量。因此，不同学科对教室环境条件的测量和控制进行了大量研究。此外，许多研究利用各种硬件和软件同时或出于信息目的识别学生的一些身体和心理表现。然而，这些研究没有考虑自动控制过程和个性在实现影响学生行为的教室环境条件方面的作用。本研究旨在减少环境因素对学习的不利影响，并使用最新技术和方法更准确地控制更多必要的身体参数。因此，提出了一种新的智能教室孵化器 (SCI) 算法，包括硬件、软件和实验研究，其中即使在同一个教室环境中也可以考虑个体差异，并介绍了它的实现。该系统可以在任何有互联网连接的地方访问和监控数据。此外，它是基于物联网设计的，因为它允许通过 Web 服务或依赖数据的操作进行数据传输。所有必要的设备都放置在教室中，不会影响学习环境和分散课堂注意力。表示实施模型可靠性的 Cronbach α 系数为 0.891。
模糊控制
模糊控制是各种具有挑战性的控制应用的实用替代方案，因为它提供了一种通过使用启发式信息构建非线性控制器的便捷方法。此类启发式信息可能来自充当过程“人在环”控制器的操作员。在模糊控制设计方法中，我们要求该操作员写下一组有关如何控制过程的规则，然后将其纳入模拟人类决策过程的模糊控制器中。在其他情况下，启发式信息可能来自对特定过程进行过大量数学建模、分析和控制算法开发的控制工程师。同样，此类专业知识被加载到模糊控制器中，以自动化专家的推理过程和行动。无论启发式控制知识来自何处，模糊控制都提供了一种用户友好的形式化来表示和实施我们关于如何实现高性能控制的想法。在本书中，我们从控制工程的角度介绍了模糊控制。我们既关注构建非线性控制器以应对具有挑战性的实际应用，也关注对模糊控制系统动态的基本理解，以便我们在实施之前能够从数学上验证其属性（例如稳定性）。我们强调工程评估
PFC 网络在认知控制和执行功能中的作用
系统神经科学方法侧重于大规模大脑组织和网络分析，正在推进认知控制过程在大脑中如何实施的基础知识。在过去十年中，大脑连接研究领域的技术和计算创新推动了我们对大脑网络如何运作的理解，激发了对前额叶皮层 (PFC) 网络在认知控制协调中的作用的新概念化。在这篇综述中，我们描述了参与认知控制的六个关键 PFC 网络，并阐明了理解这些网络如何实施认知控制的关键原则。在不断变化的环境中实施认知控制取决于 PFC 网络的动态和灵活组织。在此背景下，我们描述了近年来出现的主要经验和理论模型，并描述了它们的功能架构和动态组织如何支持灵活的认知控制。我们总体回顾了过去几十年取得的进展，并考虑了有关 PFC 网络功能、全局大脑动力学和认知的基本问题，这些问题仍需解决。最后，我们阐明了认知控制研究的未来重要方向及其对增进我们对脑部疾病中 PFC 网络的理解的意义。