1 南卡罗来纳医科大学医学院神经病学系,南卡罗来纳州查尔斯顿 29425,2 宾夕法尼亚大学生物工程系,宾夕法尼亚州费城 19104,3 南卡罗来纳医科大学基础科学学院神经科学系,南卡罗来纳州查尔斯顿 29425,4 南卡罗来纳大学通信科学与障碍系,南卡罗来纳州哥伦比亚 29208,5 南卡罗来纳大学心理学系,南卡罗来纳州哥伦比亚 29208,6 宾夕法尼亚大学电气与系统工程系,宾夕法尼亚州费城 19104,7 宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院神经病学系,宾夕法尼亚州费城 19014,8 宾夕法尼亚大学艺术与科学学院物理与天文系,宾夕法尼亚州费城 19014,9 宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院精神病学系,宾夕法尼亚州费城 19014,10 圣达菲研究所,新墨西哥州圣达菲,NM 87501
源自胚胎下丘脑和prethalamus的神经元亚型调节了许多基本的生理过程,但是控制其发育的基因调节网络仍然很熟悉。使用单细胞RNA和ATAC序列,我们分析了小鼠的下丘脑和原丘脑发育,从胚胎第11天到产后第8天,总共分析了660,000个细胞。此确定的关键转录和染色质动力学驱动区域化,神经发生和分化。这确定了多个不同的神经祖细胞种群,以及控制其空间和时间身份的基因调节网络,并将其末端分化为主要的神经元亚型。将这些结果与大规模基因组关联研究数据融为一体,我们确定了控制超氨甲藻下丘脑发育的转录因子的核心作用。反复出现的交叉调节关系,另一方面是乳房和超甲状腺下丘脑同一性的转录因子。在产后动物中,发现DLX1/2在下丘脑和prethalamus中严重破坏了GABA能神经元规格,从而导致丘脑神经元抑制,过敏性过敏,对寒冷和行为多活跃。通过确定控制主要下丘脑和丘脑神经元细胞类型的规范和区分的核心基因调节网络,本研究为未来的努力提供了路线图,旨在防止和治疗广泛的稳态和认知障碍。
注:FG ML5G:5G 等未来网络机器学习焦点组;ITU-T SG13:第 13 研究组负责网络架构标准化;AI/ML:人工智能/机器学习;AI NW:基于人工智能的网络;SDO:标准开发组织
该体系结构还指定了几个参考点。RP-AN-1,RP-AN-2,RP-AN-3和RP-AN-6是KB子系统和底层网络之间的参考点,动态适应子系统,自治引擎,E2E网络编排和编排器,以启用这些子系统的KB访问KB。RP-AN-4是自主引擎和动态适应子系统之间的,可为动态适应子系统提供进化探索和实验功能。RP-AN-5位于动态适应子系统和底层网络之间,随着底层网络条件在运行时的变化,将控制器的选择和集成到底层网络。RP-AN-7,RP-AN-8和RP-AN-11是AN编排者和KB之间的参考点,分别是自主引擎和动态适应子系统,以使An Orking Trator能够管理AN和AN和LISECYCLE中的工作流程和流程。RP-AN-9,RP-AN-10,RP-AN-12是E2E网络乐团和编排者,自治引擎和动态适应子系统之间的参考点,由E2E网络编排器使用,这些系统用于管理和机弦乐网络实体。RP-AN-13是E2E网络编排和底层网络之间的参考点,用于管理和编排底层网络中的控制网络实体。
摘要 本文主要研究涵道风扇垂直起降 (VTOL) 无人机 (UAV) 的过渡控制。为了实现从悬停到高速飞行的稳定过渡,提出了一种基于神经网络的控制器来学习系统动态并补偿飞机动态和所需动态性能之间的跟踪误差。首先,我们推导了飞机全包络动力学的非线性系统模型。然后,我们提出了一种基于神经网络的新型控制方案并将其应用于欠驱动飞机系统。所提出的控制器的主要特征包括投影算子、状态预测器和动态形成的自适应输入。证明并保证在整个神经网络学习过程中,状态预测器和神经网络权重的跟踪误差都有上限。高度自适应的输入形成动态结构,有助于实现所提出的控制器可靠的快速收敛性能,尤其是在高频扰动条件下。从而使飞行器的闭环系统能够以期望的动态性能跟踪一定的轨迹,仿真和实飞试验均取得了满意的结果,完成了设计的飞行路线。
1)瑞士苏黎世大学实验免疫学研究所。2)瑞士苏黎世大学疾病分子机制。3)瑞士苏黎世分子生命科学系4)奥地利科学学院(IMBA)的分子生物技术研究所,维也纳生物中心(VBC),维也纳,奥地利,奥地利。5)欧洲分子生物学实验室,EMBL罗马 - 意大利蒙特诺多的表观遗传学和神经生物学单位。6)荷兰乌得勒支大学生物学与生物复杂研究所,生物动力与生物复杂研究所,荷兰乌特雷赫特生物学系。7)新星科学技术学院,葡萄牙2829 - 516年,新星科学技术学院生命科学学院,诺维亚科学与技术学院生命科学系, 7)。 8)副实验室I4HB - 诺斯博亚大学科学技术学院卫生与生物经济学研究所,葡萄牙2829-516 CAPARICA,葡萄牙7)。8)副实验室I4HB - 诺斯博亚大学科学技术学院卫生与生物经济学研究所,葡萄牙2829-516 CAPARICA,葡萄牙
第8条描述了QKDN中SDN控制的基本功能体系结构。但是,在某些情况下,只有一个单个SDN控制器不适用于QKDN中的整体控制,并且可以采用层次结构SDN控制器。图2说明了QKDN中的分层SDN控制器。在这种情况下,SDN控制器以层次结构方式组织,每个SDN控制器的功能和实现彼此独立。层次控制器负责其控制范围内的服务提供。每个层SDN控制器都有其北行接口可以与服务层通信,但是只有第一层具有一个南行接口,用于控制可控元素并从密钥管理层和量子层收集信息。图。2已在第9节中定义,此建议仅描述新添加和更新的建议。
NPS-23-N059-A 生成对抗网络 (GAN) 在预测和操纵移动网络控制系统对手行为中的应用 Jefferson Huang NSWC Crane
人脑信号传播和路由的计算模型的最新进展突显了白人构造的关键作用。一种互补方法利用网络控制理论的框架来更好地理解白质如何限制一个区域或一组区域可以指导或控制其他区域活动的方式。尽管这两种方法都具有增强我们对网络结构在大脑功能中的作用的理解的潜力,但很少有工作试图理解它们之间的关系。在这里,我们试图在对当前文献的概念回顾中明确桥接网络控制的计算模型和网络控制原理。通过对抽象水平,动态复杂性,对网络属性的依赖性以及多个时空尺度的相互作用来进行通信和控制模型之间的比较,我们突出了两个框架之间的收敛性和区别。基于对人脑网络中沟通和控制的交织性质的理解,这项工作为领域和概述了未来工作的令人兴奋的方向提供了一个综合的观点。