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用于异构多机器人系统联合仿真的可靠、低延迟同步中间件
摘要 — 最近的物联网 (IoT) 网络涵盖大量固定和机器人设备，即无人地面车辆、水面舰艇和空中无人机，以执行搜索和救援行动、野火监测、洪水/飓风影响评估等关键任务服务。由于基于物理的机器人操作系统 (ROS) 模拟器是基于时间的，而基于网络的无线模拟器是基于事件的，因此实现这些设备之间的通信同步、可靠性和最小通信抖动是模拟和系统级实现的关键挑战，此外还有部署在现实环境中的移动和异构 IoT 设备的复杂动态。然而，在将异构多机器人系统付诸实践之前，物理（机器人）和网络模拟器之间的同步是最难解决的问题之一。现有的基于 TCP/IP 通信协议的同步中间件主要依赖于机器人操作系统 1 (ROS1)，由于其基于主控的架构，会消耗大量通信带宽和时间。为了解决这些问题，我们设计了一种新型的机器人与传统无线网络模拟器之间的同步中间件，该中间件依赖于新发布的具有无主数据包发现机制的实时 ROS2 架构。我们提出了一种地面和空中代理的速度感知传输控制协议 (TCP) 算法，使用数据分发服务 (DDS) 的发布-订阅传输，以最大限度地减少不同机器人代理之间的数据包丢失和同步、传输和通信抖动。我们提出的中间件与特定的机器人和网络模拟器无关，但对于模拟和实验，我们使用 Gazebo 作为基于物理的 ROS 模拟器，并使用 NS-3 作为无线网络模拟器。我们在模拟和系统层面对数据包丢失概率和平均延迟进行了广泛的网络性能评估，使用视距 (LOS)/非视距 (NLOS) 和 TCP/UDP 通信协议，通过我们提出的基于 ROS2 的同步中间件。此外，为了进行比较研究，我们进行了一项详细的消融研究，用实时无线网络模拟器 EMANE 替换 NS-3，用基于主控的 ROS1 替换无主控的 ROS2。最后，为了在实践中实现转变，我们在不同的地形上部署了一组不同的真实机器人——一架空中无人机 (Duckiedrone) 和两辆地面车辆 (TurtleBot3 Burger)，形成了无主控 (ROS2) 和主控 (ROS1) 集群，以评估潜在的网络同步和抖动问题。我们提出的中间件证明了使用一组不同的固定和机器人设备构建大规模物联网基础设施的前景
预测菲律宾Covid-19的意图预测：对政府的信任和对疫苗的信任真的重要吗？
摘要：本文询问了对政府的信任，对疫苗的信任以及与疫苗相关信息的访问的影响，以预测菲律宾人在菲律宾人中为Covid-19疫苗接种的意图。它还研究了社会和个人相关措施之间的关系以及接种疫苗的意图。本文的数据是从7月28日至2020年8月进行的1,953名受访者的在线调查中收集的，此前进行了试验完成，并向任何当前批准的Covid-19疫苗颁发了紧急使用授权。多项式回归结果表明，对疫苗，性别，收入，感知风险暴露和感知健康状况的信任是Covid-19的意图的重要预测指标。访问信息并不是结果可能来自有关疫苗的混合和虚假信息，尤其是在线疫苗。这些结果表明，对疫苗的信任可能会鼓励个人接种疫苗。建议菲律宾政府发起信心建设措施和战略沟通，这将有助于建立人们对疫苗的信任。因此，需要教育公众并提高对风险敞口的认识，以激发人群中的意图或兴趣，以接种疫苗为COVID-19。
训练你的大脑？我们真的能用神经反馈训练选择性地训练特定的脑电图频率吗？
神经反馈 (NFB) 是一种操作性条件反射程序，通过该程序，个体可以学会自我调节大脑的电活动。NFB 最初是作为治疗潜在脑电图功能障碍的疾病的干预措施而开发的，现在也被用作一种训练工具，以增强高性能情况下所需的特定认知状态。NFB 训练效果背后的最初想法是，变化应该仅限于训练过的脑电图频率。不用作反馈频率的脑电图频率应该是独立的，不受神经反馈训练的影响。尽管感觉运动节律 NFB 训练在认知表现增强方面取得了成功，但目前尚不清楚所有参与者是否都可以有意修改特定选择的脑电图 (EEG) 频率的功率密度。在本研究中，参与者被随机分配到控制心率变异性 (HRV) 生物反馈 (HRV) 训练组或 HRV 生物反馈和神经反馈 (HRV/NFB) 训练组。这项随机混合设计实验包括两节入门理论课和为期 6 周的训练期。我们研究了两个实验组在训练期间和训练期间不同脑电图频带的变化。所有参与者在训练期间和训练期间都表现出脑电图变化。然而，在 HRV/NFB 训练组中，未训练的脑电图频率发生了显著变化，而一些训练过的频率则不同。此外，HRV 组和 HRV/NFB 组的脑电图活动都发生了变化。因此，脑电图变化不仅限于训练过的频带或训练方式。
台式4Merge：综合基准，用于合并逼真的密集交通与微交互式车辆
引言 - 在发现[1，2]一个多世纪后，超导性仍然是凝聚态物理学中最深入研究的主题之一，与物质的最基本描述具有深厚的联系[3-6]。这种宏观量子现象的特征在于零电阻，而希格斯则缩合光子大量[3,5,7]以下[3,5,7]低于某些临界温度t c。由具有较小相关效应的良好金属产生的超导体（常规的低t c超导通孔）。在BCS理论中，由于电子之间有效的吸引力，这一现象源于费米表面（FS）的不稳定性。最初，声子的交换介导了该效果。在密切相关的费米子系统（例如繁重的费米子[9，10]和高t c超导性[11-15]中，发现非常规超导性具有淋巴结间隙[11-15]，强调了其他玻色子也可能负责配对。在非常规的超导体[16]中，配对机制通常涉及复杂的相互作用，例如自旋波动，电子相关性或轨道效应，导致非平凡的对称性和动量依赖性超导差距。在高t c铜矿中，通过相位敏感的测量结果建立了FS上差距中的节点[17]，以确保间隙是具有D x 2-2-y 2波对称性的旋转单元。此外，已经预测并观察到了巡回铁磁体中的p波，可能是p波，旋转三芯对配对[18-22]。最后，已广泛考虑了磁化绝缘体异质结构和各种无间隙的效率系统的镁介导的非常规的超导性[23 - 37]。
外壳高度，底物厚度和扫描模式对直接金属沉积中悬臂失真的影响
金属添加剂制造中的摘要，移动的热源会导致温度和应变的空间和时间依赖性变化，从而导致部分变形。失真预测和优化的沉积参数可以提高生成的组件的尺寸精度。在这项研究中，通过实验验证了一种分析方法，用于建模覆盖高度和底物厚度的效果。此外，通过实验确定扫描模式与层高和底物厚度的函数的影响。分析模型基于凉爽的相位机理，并假定每个沉积层的恒定热收缩力的形成。与类似的实验条件相比，该模型可以准确预测实验校准后纵向悬臂失真。对于多层沉积，扫描模式对薄壁底物的失真影响最大。具有纵向扫描载体的优化沉积策略导致降低高达86％。结果强调了机械建模和扫描策略优化的潜力，以提高增材制造领域工业应用的形状准确性。
使用TSCOPF和惯性仿真的稳定性提高具有较高可再生能源的变速器网格
摘要 - 本文提出了一种瞬态稳定性约束最佳功率流（TSCOPF）公式，该公式对配备了合成惯性的非同步可再生能源产生建模。提出的优化问题计算了系统的最佳工作点，可容纳非同步可再生生成的高股票，同时确保在发生重大事件的情况下进行瞬时稳定性。合成惯性控制器用于在可再生生成份额很高的情况下提高系统的动态稳定性。提出的工具在西北西班牙系统中进行了测试，西班牙西北系统具有较高的风能渗透率，导致总系统惯性减少。研究结果表明，1）可再生电厂中的合成惯性可以减少严重的意外情况后的机电振荡，从而降低了确保瞬时稳定性的成本； 2）使用合成惯性，当脱碳和可再生促进策略退役时，系统会变得更加稳定； 3）所提出的模型可用于计算合成惯性控制的参数。
国家、军队和大学关于起诉性侵犯和受害者权利的报告：军队真的比民间社会更安全吗？
德克萨斯州圣安东尼奥大学法学院教授，在军事司法系统方面拥有超过 48 年的经验，曾担任陆军军法署署长团的现役和预备役成员，现已退休。在 1972 年至 1981 年服役期间，Schlueter 教授曾担任上诉律师、检察官和陆军军法署法律中心和学校的讲师。他还曾担任国防部 UCMJ 法典委员会成员。他撰写或合著了四篇关于军事犯罪、程序和证据的论文，并经常就这些主题与军事律师和法官交谈。本文不反映圣玛丽大学法学院、大学或国防部的立场。作者非常感谢圣玛丽大学法学院 2021 年法学博士 Taylor Newman 先生在撰写本文时提供的帮助。
STEM 研讨会 IPCEI 微电子和通信技术释放芯片设计和仿真的力量 AnaGen 和 InfineonSpice Sim
InfineonSpice 仿真工具 凭借超过 35 年的电路模拟器开发经验，英飞凌最近与全球的电路爱好者免费分享了其强大的仿真工具。深入探索 InfineonSpice 模拟器，它可帮助您开发和优化自己的电路。我们的专家 Emira Dautbegovic 博士和 Christoph Kowitz 博士将指导您完成： – 通过库管理器安装工具和下载模型和参考设计 – 使用 InfineonSpice 丰富库中的组件模型设计自己的电路 – 使用强大的 InfineonSpice 模拟器模拟和分析您的电路 通过参加本次研讨会，您将深入了解 InfineonSpice 的优势，并学习如何有效地使用该工具进行自己的产品开发，包括电路设计、模拟执行和结果审查。
基于仿真的高速公路轨迹计划分析，使用高级多项式用于高度自动化驾驶功能
摘要 - 自动驾驶的基本任务之一是安全的轨迹计划，决定车辆需要驾驶的任务，同时避免障碍，遵守安全规则并尊重道路的基本限制。这种方法的实际应用涉及考虑周围环境条件和运动，例如车道变化，避免碰撞和车道合并。本文的主要重点是使用高阶多项式来开发和实施安全碰撞的高速公路车道变化轨迹，以高度自动化驾驶功能（HADF）。规划通常被认为是比对照更高的级别过程。行为计划模块（BPM）的设计旨在计划高级驾驶动作（例如Lane Change Maneuver），以安全地实现横向指导的功能，以确保车辆安全性和通过环境有效的运动计划。基于从（BPM）收到的建议，该函数将产生一个相应的轨迹。所提出的计划系统是特有的，具有基于多项式的算法的情况，对于两个车道高速公路方案。多项式曲线具有连续曲率和简单性的优点，可降低整体复杂性，从而可以快速计算。通过MATLAB模拟环境对所提出的设计进行了验证和分析。结果表明，本文提出的方法在车道变化动作的安全性和稳定性方面取得了显着提高。索引项 - BPM，HADF，MPC，车道变更，轨迹产生。
整合强化学习和认真的游戏，以支持罕见的遗传疾病和神经发育障碍的人：父母和看护者的结果
个体正在努力应对罕见的遗传疾病，例如Angelman，Cornelia de Lange，脆弱的X和RETT综合征，在导航其日常环境时面临着巨大的挑战。除了智力障碍，沟通统计和感官障碍外，这些人还经常患有严重的运动障碍。这种复杂的情况不仅严重损害了他们的生活质量，而且对照料者和家庭造成了增加的负担（Krath等，2021）。为了应对这些挑战，技术干预已成为有前途的解决方案。认真的游戏并利用新技术，具有教育，诊断和康复目的的身临其境和娱乐性的体验。越来越多地采用了基于人工情报的计划，尤其是那些采用强化学习的程序。这种复杂的方法涉及一种人工智能的代理，与参与者的表现不断相互作用，以实时调整任务或活动的复杂性或困难（Krath等，2021; Liu等，2022）。这种个性化的适应性确保了最佳的用户参与度和效果。在本文中，我们主张将严肃的游戏和强化学习的整合到服务和康复目标。这种合并的方法可能提出了一种量身定制的解决方案，以促进患有罕见遗传疾病的个体的适应性反应。我们探索了各种领域，包括具有执行功能的认知技能，沟通能力和管理具有挑战性的行为。我们承认对参与者的生活质量的深刻影响，提供了说明性的例子来强调我们的观点。我们的创新方法将游戏融合与伯爵的认知发展理论相结合，将其分类为促进新的适应技巧的认知框架（Robb等，2019）。