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手动控制论：最新进展和当前趋势
摘要 — 手动控制控制论旨在利用人类控制动力学的数学模型来理解和描述人类如何控制车辆和设备。这种“控制论方法”可以对人类行为进行客观和定量的比较，并可以系统地优化与手动控制相关的人机控制界面和培训。当前的控制论理论主要基于 20 世纪 60 年代形式化的技术和分析方法，并且已被证明在捕捉人类认知和控制的全部范围方面能力有限。本文回顾了我们对人类手动控制知识的当前最新水平，指出了控制论的主要基本局限性，并提出了推进该理论及其应用的可能路线图。该路线图的核心将从当前的线性时不变建模方法（仅适用于严格控制和静止条件下的人类行为）转变为有助于分析现实控制任务中自适应且可能随时间变化的人类行为的方法。本文介绍了控制论领域当前的关键发展实例，这些发展有助于实现这一转变，包括人类对预览的使用、可预测的离散机动、技能获取和训练、随时间变化的人体建模以及神经肌肉系统建模。这些努力将为控制论奠定新的基础，并将影响人类所从事的所有领域。
数字信号处理器和架构（...
1. 介绍 TI 和 ADI 可编程 DSP 处理器的架构特点。2. 回顾数字变换技术。3. 给出 DSP 处理器架构的实际例子，以便更好地理解。4. 使用 DSP 处理器的指令集开发编程知识。5. 了解与内存和 I/O 设备的接口技术。第一单元：数字信号处理简介：简介、数字信号处理系统、采样过程、离散时间序列。离散傅里叶变换 (DFT) 和快速傅里叶变换 (FFT)、线性时不变系统、数字滤波器、抽取和插值。DSP 实现中的计算精度：DSP 系统中信号和系数的数字格式、动态范围和精度、DSP 实现中的错误源、A/D 转换错误、DSP 计算错误、D/A 转换错误、补偿滤波器。第二单元：可编程 DSP 设备的架构：基本架构特征、DSP 计算构建块、总线架构和内存、数据寻址能力、地址生成单元、可编程性和程序执行、速度问题、外部接口功能。第三单元：可编程数字信号处理器：商用数字信号处理设备、TMS320C54XX DSP 的数据寻址模式、TMS320C54XX 处理器的数据寻址模式、TMS320C54XX 处理器的内存空间、程序控制、TMS320C54XX 指令和编程、片上外设、TMS320C54XX 处理器的中断、TMS320C54XX 处理器的流水线操作。单元 – IV：Analog Devices 系列 DSP 器件：Analog Devices 系列 DSP 器件 – ALU 和 MAC 框图、移位器指令、ADSP 2100 的基本架构、ADSP-2181 高性能处理器。Blackfin 处理器简介 - Blackfin 处理器、微信号架构简介、硬件处理单元和寄存器文件概述、地址算术单元、控制单元、
自然语音中的词语预测......
电子邮件：lekhnitskaya.polina@gmail.com 摘要：在自然语音感知范式中尚未研究过单词预测机制，因此本研究的目的是：探索自然语音感知过程中 EEG 反应功能与省略单词之间的联系、训练语言模型的置信度得分。 14 名神经典型受试者（平均年龄 - 23.5 岁；5 名男性）参与了这项研究。EEG 包括 24 个通道。研究对象被要求听故事并理解它。所得结果显示，在 T3、T5、P3 电极中，听省略单词和非省略单词存在差异。为了模拟神经信号和自然语音刺激之间的联系，应用了 mTRF。该研究未来可能的方向之一是探索这一范式中的交流过程。 介绍 人脑是一个复杂的动力系统，可以不断处理输入信息。对于声音刺激，与其他类型的感官信息一样，区分信号和噪声非常重要；通过理解信号的特征，人们可以轻松地感知语音。近年来，研究人员开始将注意力转向使用连续的自然语音来探索大脑评估听觉刺激的方式 [3]。其中一种可能的方法称为系统识别，即根据语音刺激对获得的数据进行建模 [3]。在这种情况下，大脑被视为一个“黑匣子”，其中输入语音的特征与神经生理反应之间存在一些映射。这样的黑匣子可以表示为线性时不变系统，通过 EEG 与声学和语言特征之间的联系获得所谓的时间响应函数 (TRF) [3]。据我们所知，在这个范式中还没有研究过单词预测的机制。在语音感知过程中，单词嵌入在更广泛的上下文中，这有助于意义的解释。接收者还可以对即将到来的话语中可能出现的特定词素做出预测。此任务类似于掩码语言建模，其中预训练模型通过双向关注标记来预测句子中的掩码标记（通常标记为 [MASK]）。在这种情况下，模型还会根据上下文对该词进行预测 [7]。现在，感知和理解的神经科学
多元混合模型中随时间变化的关联
多元混合模型中随时间变化的关联：在体育分析中的应用 导师：Lisa McFetridge 博士 足球是世界上最受欢迎的运动之一，全球有超过 35 亿球迷。2021 年，足球的全球价值估计为 30.2 亿美元，预计到 2027 年将达到 38.7 亿美元。由于在这项运动中取得成功可以获得巨额经济回报，近年来，所有主要足球俱乐部都开始大量投资于大数据分析以及将统计和机器学习方法应用于体育分析。可穿戴技术的发展促进了此类投资，该技术可以实时监测健康和表现指标，例如球员在比赛和训练场景中的心率、动作和位置。球员生物标志物的动态变化（例如心率变异性）可作为伪变量来衡量他们对训练计划的适应度、比赛中的表现并发现疲劳的发生。如果正确使用，这些信息可以揭示随时间变化的趋势和模式，从而降低受伤风险、促进恢复并最终帮助球员提高健康和表现 (Viegas 2024)。可穿戴技术通常每秒收集多个观察结果，并在一个赛季内积累大量数据。为了对这种密集的纵向数据进行建模，可以使用多元混合效应模型 (Hickey 2016)。这些方法允许随时间对多个生物标志物或指标进行建模，同时捕捉影响球员内部负荷的不同方面，从而提供关键见解，不仅了解每个生物标志物如何独特地影响球员的健康，还了解不同生物标志物如何相互关联。虽然这些见解很有价值，但多元混合模型目前并未充分利用数据的时变性。当前的方法假设生物标志物之间的关系不会随时间而变化。这种时不变相关性的假设在分析随时间自然演变的信息时可能具有限制性并且可能不切实际。为了更好地捕捉这些关系随时间变化的本质，本项目将开发包含随时间变化相关性的新型多元混合模型方法。本项目将为预测体育分析 (PSA) 小组领导的一系列体育分析工作提供信息。为了最大限度地发挥这项工作的潜在影响力，博士生将与其他 PSA 研究人员以及当地精英足球俱乐部（包括在国家联赛顶级联赛中踢球的俱乐部）密切合作，将尖端的数据驱动决策融入他们的流程并实现预期的现实影响。有关项目的更多详细信息，请联系主要主管 l.mcfetridge@qub.ac.uk。Viegas, JM、Dores, H.、Freitas, A.、Cavigli, L.& D'Ascenzi, F., 运动心脏病学的发展：通向更光明的未来之路, Revista Portuguesa de Cardiologia, 2024; 43 (2), 87-89。Hickey, GL, Philipson, P., Jorgensen, A., & Kolamunnage-Dona, R., 事件发生时间和多变量纵向结果的联合建模：最新发展和问题, BMC Medical Research Methodology, 2016; 16 (1), 1-15。
氨和硝酸的可再生生产
4. Zhang Q、Grossmann IE。工业需求侧管理的规划和调度：进展与挑战。替代能源与技术。Cham：Springer；2016：383-414。5. Schäfer P、Westerholt HG、Schweidtmann AM、Ilieva S、Mitsos A。基于模型的能源密集型工艺初级平衡市场竞价策略。Comput Chem Eng。2018；120：4-14。6. Baldea M。将化学工艺用作电网级储能设备。引自：Kopanos GM、Liu P、Georgiadis MC 编。能源系统工程进展。Cham：Springer；2017：247-271。7. Mitsos A、Asprion N、Floudas CA 等。新原料和能源工艺优化面临的挑战。 Comput Chem Eng。2018；113：209-221。8. Appl M. 氨。在：Elvers B，编辑。Ullmann 工业化学百科全书。2000 年。https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/14356007.o02_o11。9. Nørskov J、Chen J、Miranda R、Fitzsimmons T、Stack R。可持续氨合成——探索与发现替代、可持续氨生产工艺相关的科学挑战 [Tech. Rep.]。美国能源部；2016 年。https://www.osti. gov/servlets/purl/1283146。访问日期：2017 年 11 月 20 日。10. Demirhan CD、Tso WW、Powell JB、Pistikopoulos EN。通过工艺合成和全局优化实现可持续氨生产。AIChE J。2018；65(7):e16498。11. Guillet N、Millet P。碱性水电解。引自：Godula-Jopek A 编辑。氢气生产：通过电解。Weinheim：威利在线图书馆；2015：117-163。12. Cheema II、Krewer U。电转氨哈伯-博世工艺设计的操作范围。RSC Adv。2018；8(61):34926-34936。13. Reese M、Marquart C、Malmali M 等人。小规模哈伯工艺的性能。 Ind Eng Chem Res。2016；55(13)：3742-3750。14. Millet P. PEM 水电解。引自：Godula-Jopek A 编辑。电解制氢。Weinheim：Wiley Online Library；2015：63-114。15. Petipas F、Fu Q、Brisse A、Bouallou C。固体氧化物电解池的瞬态运行。国际氢能杂志。2013；38(7)：2957-2964。16. Mougin J. 高温蒸汽电解制氢。氢能纲要。剑桥：爱思唯尔；2015：225-253。 17. Wang G, Mitsos A, Marquardt W. 氨基能源存储系统的概念设计：系统设计和时不变性能。AIChE J。2017；63(5)：1620-1637。18. Chen C, Lovegrove KM, Sepulveda A, Lavine AS。用于氨基太阳能热化学能源存储的氨合成系统的设计和优化。Sol Energy。2018；159：992-1002。19. Allman A, Daoutidis P. 风力发电氨发电的优化调度：关键设计参数的影响。Chem Eng Res Des。2017；131：5-15。 20. Allman A、Palys MJ、Daoutidis P. 基于调度的时变运行系统优化设计：风力发电氨案例研究。AIChE J。2018；65(7)：e16434。21. Du Z、Denkenberger D、Pearce JM。太阳能光伏供电的现场氨生产用于氮肥。Sol Energy。2015；122:562-568。22. Allman A、Tiffany D、Kelley S、Daoutidis P。结合传统和可再生能源发电的氨供应链优化框架。AIChE J。2017；63(10)：4390-4402。23. Palys MJ、Allman A、Daoutidis P。探索模块化可再生能源供电的氨生产的优势：供应链优化研究。Ind Eng Chem Res。2018；58(15)：5898-5908。24. Ghobeity A、Mitsos A。太阳能接收器和储存器的最佳设计和运行。J Sol Energy Eng。2012；134(3)：031005。 25. Yuan Z, Chen B, Sin G, Gani R. 基于优化的化工过程同步设计和控制的最新进展. AIChE J. 2012;58(6):1640-1659.