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手动控制前馈的控制理论模型
控制车辆是许多人日常生活的一部分。了解人类如何控制车辆对于车辆及其与人类控制器的接口的设计尤为重要。它使工程师能够设计更快、更安全、更舒适、更节能、更通用、更好的车辆。尤其是现在，当自动化使我们能够以各种可以想象的方式支持人类控制器时，了解人类如何控制和与车辆交互非常重要。人类和自动化将动态共享对车辆的控制权。因此，自动化应该（至少！）围绕人类进行设计，但如果自动化的行为方式与人类的控制行为相似，那就更好了。如果自动化表现得像人类控制器，人类控制器就能更好地理解自动化的意图，从而提高安全性、增加舒适度并更容易被接受。人类控制器 (HC) 几乎总是控制着车辆以实现高级目标。为了实现这一高级目标，HC 需要连续执行大量较小的任务，这些任务通过向车辆提供“控制输入”来实现：转动方向盘、踩下油门、拉动直升机上的总杆、转动旋钮等。要理解高级目标和低级控制输入之间的关系，有助于
减轻驾驶舱触摸屏的生物动力馈通
摘要 生物动力馈通 (BDFT) 是未来驾驶舱触摸屏操作的一个关键问题，因为湍流导致的驾驶舱加速使飞行员容易受到错误触摸的影响，从而影响任务执行。本研究重点是实施基于软件的取消方法，以减轻 BDFT 在触摸屏拖动任务中的不利影响。进行了一项有 18 名参与者的飞行模拟器实验，以估计主飞行显示器上水平和垂直触摸输入的 BDFT 动力学模型。平均 BDFT 模型用于在用于模型识别的相同连续拖动任务和离散点对点拖动任务中取消 BDFT。虽然对于连续任务，取消使 BDFT 缓解了 63%，但由于 BDFT 敏感性降低，同样的取消对于离散任务无效。总体而言，结果表明，虽然基于模型的 BDFT 取消可能非常有效，但一个关键的技术挑战是确保它具有足够的任务自适应性。
通过引入造血祖细胞的无馈膨胀步骤
EB培养基是基于Stapel培养基（31，32）（表1）。要生成EB，使用细胞释放缓冲液（1/1000 EDTA/PBS）将IPSC细胞145酶脱离，并通过使用EB介质（表1）吸管以147天0-1（表2）来收集细胞146的团块146。通过70 µm大小的滤网将收集的细胞团过滤到50ml 148无菌管中。通过10ML血清学移液移除细胞团，并将其轻轻添加到超低149附件培养皿中（Sigma Aldrich，CAT＃CLS3261），在37°C下保持在37°C，将5％CO2 150放置在轨道振荡器上（Scientififix，CAT＃NBT-101SRC）旋转32rpm。每100mm 151盘，将2至3×10 6个细胞用于EB形成。媒体更改策略，包括152个分化因子的细节，如表2所述。为了在EB组153步骤中提高细胞活力，将0.2 nm岩石抑制剂Y-27632（Stemcell Technologies，＃72307）添加到媒体154天0-1中，并从那时起停产。从第7天开始，IPSC衍生的造血细胞开始从胚胎体作为悬浮细胞出现。156
通过前馈消除光学相位噪声增强量子态转移
在现代物理学的许多领域，利用光场对量子态进行鲁棒控制至关重要。根据平台不同，这可以通过单光子或双光子驱动场来实现单量子比特和纠缠操作[1-3]。控制保真度可以通过使用脉冲整形方案来增强[4]。一种广泛使用的技术是受激拉曼绝热通道（STIRAP）[5,6]，它通过耦合到中间态实现两个离散态之间的粒子数转移。STIRAP 的显著优点是它不受中间态自发辐射损失的影响，并且在激光强度等实验条件下对噪声相对不敏感[6]。这使得 STIRAP 在超导电路[7]、囚禁离子[8]、氮空位中心[9]、光机械谐振器[10]、光波导[11]和超冷分子合成[12]中找到了重要的应用。尽管 STIRAP 对激光振幅噪声不太敏感，但它本身对快速激光相位噪声很敏感，因为它依赖于暗态的绝热演化 [6,13] 。为了最大限度地降低相位噪声，需要使用线宽较窄的激光器。这通常是通过主动将光的频率稳定到稳定的参考点（如光学腔）来实现的。这个过程降低了反馈环路带宽内频率的相位噪声，但也会在更高频率下引入额外的噪声。这种高频相位噪声俗称伺服
利用前馈的浅层电路进行状态准备
为了实现容错量子计算，我们需要在初始化量子设备后重复以下四个步骤。首先，我们执行 1 或 2 个量子比特量子门（如果可能的话，并行执行）。其次，我们对量子比特的子集进行综合征测量。第三，我们执行快速经典计算以确定发生了哪些错误（如果有）。第四，根据错误，我们应用校正步骤。然后，该过程对下一个门序列重复。这四个步骤对于实现容错量子计算至关重要。为了使这四个步骤成功，我们需要门的错误率低于某个阈值。不幸的是，当前量子硬件的错误率仍然太高，无法满足这一要求。另一方面，当前的量子硬件平台在设计时就考虑到了这四个步骤。在本研究中，我们利用这个四步方案，不是执行容错计算，而是增强执行 1 量子比特门和最近邻 2 量子比特门的短、恒定深度量子电路。为了探索这如何有用，我们研究了一个称为局部交替量子经典计算 (LAQCC) 的计算模型。在这个模型中，量子比特被放置在一个网格中，它们只能与它们的直接邻居交互；量子电路具有恒定深度和中间测量值；经典控制器可以对这些中间测量结果执行对数深度计算，并根据结果控制未来的量子操作。该模型自然地适合 NISQ 时代的量子算法和成熟的容错量子计算。我们展示了 LAQCC 电路如何创建恒定深度量子电路无法实现的长距离交互，并使用它来构建一系列有用的多量子比特操作。利用这些门，我们创建了三种新的状态准备协议，用于任意数量的状态、W 状态和 Dicke 状态的均匀叠加，这是 W 状态的泛化。此外，我们表明这种类型的模型包含不太可能被经典模拟的电路，并通过展示 QNC 1 的包含来限制该模型的功率
基于遗传算法的77GHz串馈贴片阵列天线设计与优化
摘要：本文提出了一种77 GHz串馈贴片阵列天线的设计方法。该研究基于传统遗传算法，探索由相同微带贴片组成的不同阵列拓扑来优化设计。主要的优化目标是降低最大旁瓣电平（SLL）。采用该方法对一种用于汽车雷达的77 GHz串馈贴片阵列天线进行了仿真、加工和测量。天线长度限制不大于3 cm，阵列仅有单个紧凑串联，辐射贴片宽度约为1.54 mm。在用于优化的遗传算法中，将最大旁瓣电平设置为小于或等于-14 dB。测量结果表明，在77 GHz处，所提出的天线的增益约为15.6 dBi，E平面半功率波束宽度约为±3.8 ◦，最大旁瓣电平约为-14.8 dB，H平面半功率波束宽度约为±30 ◦。电磁仿真与测量结果表明，采用所提方法设计的77 GHz天线比本文相同长度的传统天线旁瓣抑制效果提高4 dB以上。
使用前馈神经网络和卷积神经网络进行脑电图数据处理的比较∗
通过大脑活动过程中产生的信号[10]。BCI的目的是建立人脑与计算机之间的通信链路，它提供了一种不使用肌肉将脑电波转化为物理效应的方法[11]。在BCI技术诞生的几十年里，脑电图（EEG）信号分类方法的研究一直是BCI技术不断发展的驱动力。EEG是BCI系统中的一种非侵入式采集方法[1]。它通过将电极放置在头皮上来检测微弱的EEG信号，并记录脑神经活动过程中电信号的变化。然而，由于EEG在穿过大脑皮层到头皮时会大大减弱，提取出的信号的信噪比极低，增加了后续特征提取和分类的难度[13]。传统的分类方法很难找到很好区分和代表性的特征来设计具有优异性能的分类模型。然而，近年来，深度学习方法在图像和语音领域取得了巨大的成功，例如良好的泛化能力以及对数据特征的逐层自动学习[12]。本研究创建了一个可以识别和自动提取脑电信号特征的卷积神经网络，并使用来自同一公共数据库的数据比较了传统特征提取和分类方法的准确性。我们在这个项目中使用了PhysioNet脑电数据，该数据由109名受试者的1500多个一分钟和两分钟的脑电图记录组成。我们的工作目标是通过检测从八个头皮通道获得的脑电活动来探索快速傅里叶变换（FFT）信号分析技术，以区分睁眼（EO）和闭眼（EC）两种状态。