布鲁克林法学院 法学教授,2009-10 法学副教授,2006-09 法学助理教授,2003-06 西北大学法学院 Searle 研究员,2002-03 教育 哥伦比亚大学 (2018) 博士,统计学 论文:贝叶斯方法的法律应用选集 导师:David Madigan 哈佛法学院 (2001) 法学博士,优异成绩 哈佛法律评论,文章、书评和评论主席,v. 114;编辑,v. 113 伦敦政治经济学院 (1998) 硕士信息系统,优异成绩 富布赖特奖学金,1997-98 普林斯顿大学 (1997) 电气工程学士,最优等成绩 公共和国际事务证书 Phi Beta Kappa、Tau Beta Pi(工程)、Sigma Xi(科学研究) 1924 届电气工程 G. David Forney 奖 公共和国际事务奖 韦恩谷高中,新泽西州韦恩 (1994) 毕业生代表
铁路信号需要高安全性,因此多年来,具有经过验证的轨道的轨道电路已被用作故障安全的火车检测设备。尽管已经证明了轨道电路已有很多年了,但它们具有高能量消耗,并且需要大量电缆来控制多个信号信号,并且存在一些问题,例如需要铺设大量电缆,这需要大量时间来调查故障的原因并恢复电路。此外,近年来,无线火车控制系统已经出现,并且存在出轨电路的趋势,但是由于成本问题,中小型铁路运营商没有采用它们。因此,为了改善这些问题,我们已经将新的单生波轨道电路(SW-TC)作为新的轨道电路设备进行了研究和开发。本文描述了孤立波轨道电路的研发结果。这项研究清楚地表明,现有轨道电路的问题可以得到改善,并且还可以配备各种功能,这些功能在现有的轨道电路中找不到,该功能的优势是将其引入铁路运营商,并且是一个易于管理的廉价系统。
基于模型的控制在工程和科学的许多分支中都起着至关重要的作用。本演讲的目的是为控制系统设计提供不同的范式。我们直接从数据中学习了理想的控制器,而不是从模型中设计控制器,这是控制理论的新方向,它来自人工智能和自主系统中的新兴应用。基于学习的控制是一种直接控制方法,旨在开发具有保证的稳定性,鲁棒性和最佳性的计算简单,可分析的(增强)学习算法。在本演讲中,我将首先回顾具有未知动态的连续时间线性和非线性系统的基于学习的控制的早期发展。然后,我将以基于学习的控制器的鲁棒性介绍最新结果。最后,我们通过其应用于自动驾驶汽车和生物运动控制的应用来说明基于学习的控制的有效性。
Orita,A。Mukai,H。Tomita,S。Tomita,K。Bamagishi,H。Ebi,Y。Tamada,K。Kamada,H。Woo,F。Ishida,E。Takada,H。 /div;Orita,A。Mukai,H。Tomita,S。Tomita,K。Bamagishi,H。Ebi,Y。Tamada,K。Kamada,H。Woo,F。Ishida,E。Takada,H。 /div;