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生物膜的有益应用
许多微生物以生物膜的形式生活。尽管在医疗部门担心，但由非致病生物组成的生物膜在许多应用中可能非常有益，包括产生散装和细化学物质。生物膜系统是自然的静态器，其中生物催化剂可以随着时间的流逝而适应和优化其代谢对不同条件的新代谢。生物膜的固定性质允许它们用于连续系统中，其中液压保留时间比生物催化剂的双倍时间短得多。此外，生物膜中生长的生物的弹性以及催化活性增长的潜力提供了广泛的机会。使用潜在的自动化全细胞生物催化剂与连续系统合作的能力吸引了一系列学科的兴趣，从应用微生物学到材料科学以及从生物工程到工程工程。有益的生物膜领域正在迅速发展，探索了越来越多的应用程序，对可持续和生物基础解决方案和过程的需求激增正在加速该领域的进步。本评论概述了有益和应用生物膜研究中的研究主题，挑战，应用和未来的方向。
ECE 305 – 量子系统 I
概述 量子信息科学 (QIS) 是一个快速发展的领域，旨在彻底改变计算和通信技术。本课程介绍量子力学的基本原理及其在量子信息科学中的应用。量子力学的实验和数学概念以量子比特或量子位的形式介绍，学生将学习如何使用量子位进行计算和通信。主题包括：波粒二象性、干涉测量和量子传感、自旋系统、原子跃迁和 Rabi 振荡、bra/ket 符号、量子通信和纠缠、量子计算和算法以及连续系统。主要目标是为量子信息科学和纳米电子学的高级课程提供概念和定量基础。
对在网格状态中编码的量子的量子误差校正审查
量子信息可以通过离散系统（例如旋转或连续系统）作为高斯州携带。离散情况下的量子代码通过一般的“稳定器”框架很好地研究了。从离散的耐偏移代码开始，Gottesman，Kitaev和Preskill为连续变量描述的系统构建了量子代码[2]。代码单词是无限挤压状态的叠加，这是正交平面中δ函数的2D网格。实际上，人们与有限的挤压合作。代码，| GKP⟩状态是通过宽度宽度函数宽度Δ -1的高斯函数的高斯函数的叠加来描述的。这是正交平面中的平方代码。还有其他类型的网格状态，例如六角形代码。量子误差校正（QEC）对于网格状态至关重要。最近，耶鲁大学的研究人员提出了QEC方案，并为网格状态进行了实验[1]。在这篇评论中，我将讨论| GKP⟩状态，其分布，网格状态的QEC协议以及人们最近的实验。
信息手册
计算机视觉、物联网、网络物理系统、自然语言处理、农业人工智能、语音/音频、视觉、文本和时间序列数据的应用机器学习、社交媒体分析、机器学习、无线传感器网络、物联网、群体智能、优化算法、高性能计算、量子计算、通信网络的人工智能/机器学习：联邦学习、物联网边缘云连续系统、先进移动通信（B5G/6G）、先进计算机网络中的博弈论应用、软计算、机器学习和深度学习、区块链、对抗性机器学习、网络安全 兼职/自筹资金/赞助：脑机接口、机器学习、计算机视觉、物联网、网络物理系统、自然语言处理、农业人工智能、语音/音频、视觉、文本和时间序列数据的应用机器学习、社交媒体分析、数据挖掘、机器学习、无线传感器网络、物联网、群体智能、优化算法、高性能计算、量子计算、通信网络的人工智能/机器学习：联邦学习、
对DDPG，TD3，SAC和PPO
摘要。连续系统是可以通过连续和模拟变量刺激的物理系统。参数或变量在值范围内。出色的连续控制策略使系统能够在无需太多干预的情况下适当，平稳地采取行动，这在机器人技术，自动驾驶，行业等中很有用。DRL算法在连续系统控制中具有广泛的应用。本文将探讨四种DRL算法的性能，即深层确定性的策略梯度（DDPG），双延迟DDPG（TD3），软演员 - 批判（SAC）和近端策略操作（PPO）（PPO）（PPO），使用来自Mujoco的四个环境中的环境中的环境中。进行了比较实验，并比较了收敛的最高奖励和所需的迭代数量。比较实验的结果表明，这些DRL算法可以在连续控制任务中学习相对适当的策略。特别是，发现TD3和SAC能够更有效地学习控制策略。需要进一步的研究来找到更好的方法来调整超参数。
Mohsen Azimi-机械工程
•刚性多体流体结构相互作用（RMB-FSI），系统的多物理系统（SOS），计算多机2D/3D动态系统，集团参数建模以及2D/3D机械设备设计，并应用于浮动的离岸风力涡轮机（FOWT），无效的轴线（FOWT） （WEC）。•非线性动态，分叉，混乱理论，线性/非线性谨慎/连续系统中的机械振动，应用于振动吸收，非线性能量水槽，旋转系统中的能量收集，MEMS和NEMS共振器共振器的设计，以及旋转机器的健康监测和损坏。•非线性自适应/鲁棒控制系统设计，数字控制，机器人技术，机器人和自动化，并在自主系统下应用，在启动系统，四轮驱动器，腿部机器人，生物启发的机器人和康复机器人之下。•耦合的微分方程的非线性时间周期系统的扰动分析，并应用于自激发和参数激发的系统，陀螺仪系统，非自我学系统以及暴露于非守护力的弹性结构。奖励和荣誉
将连续定向进化用于种植酶的潜力：探索性研究
摘要：植物进化产生的酶可能不是最大程度地提高当今农业环境和植物生物技术应用的最佳产量和质量。通过提高酶的性能，应减轻动力学特性或酶不稳定当前对产量和质量的约束。酶，这需要在体外突变靶基因，并筛选或选择突变的基因产物为所需的特征。连续定向进化是一个更有效，更可扩展的版本，它通过靶基因的易于发达的复制以及宿主细胞的生长速率与靶基因功能的偶联来完成诱变和选择步骤。但是，已发布的连续系统需要自定义的质粒组件，并且不可用的多功能平台。我们讨论了两个适合于酿酒酵母中的酶连续进化的系统，在大肠杆菌中的葡萄糖和evolvr，以及我们的试点效应，以适应每个系统，以用于高通用植物酶工程。为了测试我们的修改系统，我们使用了硫胺素合成酶Thi4，该酶先前鉴定为改进的主要候选者。我们适应的矫正系统显示出对有效植物酶工程的希望。
通过模算子实现量子时间中的动态非局域性
非局域性是一个引人注目的概念，自量子理论诞生之初 [1,2] 至今，它一直吸引着学术界越来越多的兴趣。无论是通过贝尔非局域性 [3,4]、量子操控 [5,6]、一般的量子纠缠 [7]，还是更广泛的量子不和谐 [8–11]，非局域性一直是量子基础研究的核心。这是有原因的：由于多个实验证实了贝尔不等式的量子违反 [12–19]，人们相信量子力学与经典力学有着根本的不同。这些研究带来了理论和技术突破 [20–28]。此外，甚至可以讨论时间中的纠缠 [29–33]。上述类型的非局域性与系统的制备（或制备和测量）有关。因此，它可以称为运动非局域性。使用模变量的概念引入的另一种非局域性[34]与量子系统遵循的运动方程有关，因此称为动态非局域性。尽管这些变量非常有前景，正如在连续系统量子信息的首次应用中已经证明的那样[35-38]，但它们尚未得到社区相当一部分人的充分关注[39]。文献中考虑的最常见的模变量类型是模位置和模动量[35-48]。事实上，设ℓ和p0分别为长度和动量维数的参数，模算子
![arxiv：2102.10348v1 [CS.RO] 2021年2月20日](/simg/g:\will\search\icon\source\1\1f1e225752365b9e31def20f3f104afbcca73412.webp)
arxiv：2102.10348v1 [CS.RO] 2021年2月20日
随着进入空间和机器人自主权能力的前进，同时对部署大型，复杂的空间结构的兴趣越来越兴趣，以提供新的轨道上能力。新的太空式观测值，大型轨道哨所，甚至是未来派的轨道上制造，也将使用诸如Orbit On-Orbit添加剂制造的技术组装来实现空间结构的组装，从而可以在构造甚至修复复杂的硬件方面提供灵活性。但是，在不确定性下进行机器人组装系统的基础动力学可能（例如改变惯性特性）。因此，必须在结构组装过程中考虑机器人组装器和操纵的加性制造组件的惯性估计。这项工作的贡献是解决机器人组装的运动计划和控制，并考虑到合并的自由式机器人组装程序和加上制造的组件系统的惯性估计。特别是线性二次调节器快速探索随机树（LQR-RRT*）和动态可行的路径平滑，用于获得系统的无障碍轨迹。此外，通过近似连续系统和伴随的奖励，将模型学习明确地纳入了计划阶段。然后可以通过强大的试管模型预测控制技术明确处理剩余的不足。通过获得既避免障碍物的受控轨迹，也可以学习自由型和操纵组件系统的惯性特性，自由度迅速考虑并计划建立具有增强系统知识的空间结构。该方法自然而然地概括了修复，加油和重新提供空间结构的组件，同时在例如惯性不确定性下提供最佳的无碰撞轨迹。