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协作之前对齐：减轻鲁棒多代理感知的功能未对准
摘要。协作感知最近受到了广泛的关注，因为它通过跨性别信息共享增强了自动驾驶汽车的感知能力。但是，不可避免的协作噪声阻碍了存在系统的性能，这会导致功能级的空间虚构对合作者共享的信息。在本文中，我们提出了一个模型不稳定和轻巧的插件，以减轻功能级的未对准问题，称为动态功能对齐（NEAT）。整洁插件的优点为三倍。首先，我们引入了一项重要的引导查询建议，以通过太空通道语义和外观环境冗余来预测潜在的前景区域。在此基础上，提出了一个可变形的特征对齐方式，以通过查询意识的空间关联明确地对齐合作者共享的特征，从而汇总了具有纠正率不匹配属性的多层次的Vi-Sual线索。最终，我们执行了一个区域交叉发音强化，以促进对齐表示的扩散并实现全球特征语义增强。整洁可以轻松地插入现有的协作感知程序中，并显着提高了香草基线对姿势和传播延迟的鲁棒性。在嘈杂设置下的四个协作3D对象检测数据集上进行了广泛的实验，确认，整洁的大多数方法具有不同结构的方法。
基于贝叶斯混合效应模型的多响应鲁棒参数设计
在可盖实验的鲁棒参数设计中，每个块内响应观测值的相关性和模型参数不确定性通常会影响获得理想的工作条件。在本文中，建议基于贝叶斯混合回归的多响应表面建模和优化方法来解决上述问题。首先，混合效应模型被合并到贝叶斯框架中，并使用贝叶斯定理得出模型参数的后验分布。其次，使用混合蒙特卡洛算法来计算模型参数。第三，构建满足规范的预期质量损失函数是为了减少异常值对优化结果的影响，并且通过混合遗传算法获得了最佳因素设置。此外，后验概率用于评估优化结果的符合性。最后，使用添加剂制造过程的模拟研究和现实世界示例来说明该方法的生存能力。与当前技术相比，所提出的方法可以减少模型不确定性对建模和优化结果的影响，从而导致更合适和强大的优化结果。
基于平衡优化算法的风火储能系统鲁棒优化调度
风资源的不确定性是导致弃风的主要原因之一，考虑到风电功率预测的不确定性，提出了一种针对采用先进绝热压缩空气储能（AA-CAES）技术的风火储能系统的鲁棒优化调度模型。其中，根据AA-CAES的运行特点，定义了发电厂的运行约束和备用容量的约束。基于有限场景方法，提出了一种实现系统最优鲁棒性和经济运行的解决框架，为智能算法在鲁棒优化调度中的应用提供了新途径。具体而言，采用一种新的平衡优化算法来解决最优调度问题，该算法具有良好的全局搜索性能。通过基于IEEE-39节点系统的仿真验证了所提出的解决方案。仿真结果验证了所提出的调度模型和智能求解器的有效性。
FLIK-A-STIX…第一款声音感应 LED 演奏男高音钢鼓棒
这款新的商业化产品预计将在 MIC 技术学院 (MIC-IT) 进行最终组装和质量控制。因此，MIC-IT 的国家技能发展计划 (NSDP) 技术培训生将获得经验和增强的技能组合（例如热风、表面贴装焊接），使他们能够为无处不在的现代消费电子产品提供服务。皇家加勒比游轮公司已经在考虑将其用于增强 Steel Pan 娱乐。
GEDpm-cg：谷氨酸棒杆菌点突变构建基因组编辑自动化设计平台
机器人系统辅助基因组编辑技术和计算机辅助设计工具的进步极大地促进了微生物细胞工厂的发展。尽管目前已有多种独立的软件解决方案可用于载体DNA组装、基因组编辑和验证，但迄今为止仍然缺乏可以为整个基因组改造过程提供一站式服务的完整工具。这使得大量基因改造的设计，特别是构建那些需要严格精确的基因操作的突变，成为一个费力、耗时且容易出错的过程。在此，我们开发了一个称为GEDpm-cg的免费在线工具，用于设计谷氨酸棒杆菌的基因组点突变。选用自杀质粒介导的反选择点突变编辑方法和基于重叠的DNA组装方法来确保谷氨酸棒杆菌染色体上任何位置上的任何单核苷酸的可编辑性。设计结果提供了用于遗传修饰载体 DNA 组装和测序验证所需的引物，以满足所有实验需求。超过 10,000 个单点突变的计算机设计任务可以在 5 分钟内完成。最后，在 GEDpm-cg 的指导下，在谷氨酸棒杆菌中成功构建了三个独立的点突变，这证实了计算机设计结果可以准确无缝地与体内或体外实验衔接。我们相信该平台将提供一个用户友好、功能强大且灵活的工具，用于通过机器人/软件辅助系统对工业主力谷氨酸棒杆菌进行大规模突变分析。
碳交易机制下的综合能源系统两阶段分布式鲁棒优化配置
摘要：发展可再生能源、构建多能互补的综合能源体系逐渐成为我国能源发展的主攻方向，随着可再生能源渗透率的提高，风电、太阳能发电的间歇性和波动性出力对系统的影响更加显著。本文对阶梯式碳交易机制下考虑光伏出力不确定性的综合能源系统优化配置进行研究。首先建立综合能源系统两阶段分布式稳健优化配置模型，具体为第一阶段给出以最小化投资成本为目标的确定性模型，第二阶段建立以最小化最坏情景概率分布下的运行成本为目标的不确定性模型。然后，利用MATLAB软件（R2020A），采用数据驱动的分布式稳健优化方法来处理光伏出力的不确定性。最后采用列与约束生成（C&CG）算法对问题进行求解，得到了阶梯式碳交易机制下考虑需求响应的综合能源系统最优投资容量与成本结果。通过分析，所提方法在保持投资成本基本不变的情况下，实现了碳排放成本降低5.54%，兼顾了经济效益与环境效益。此外，CCG算法可以有效提高计算效率并保证解的最优性。
社论：推进分子诊断工具，用于对微生物水质的鲁棒监视
微生物水质对于人，动物和环境健康至关重要。存在微生物污染物，例如致病细菌，病毒，原生动物，真菌和相关的抗菌耐药性（AMR），可能会恶化水对变化的水平的安全性和质量，包括地表水，海洋水，地下水和饮用水等在某些严重的情况下，发生水传播的爆发，并可能导致重大的经济和社会损失，这突显了开发和应用快速，敏感和可靠的调查方法，以尽早发现水中的微生物污染物，以促进及时反应并采取措施快速控制和限制污染的健康影响。对微生物污染的快速可靠检测对于水质的有效管理和防止有害微生物危害的传播至关重要。此外，水污染物可以显着改变水体中的微生物群落，从而破坏水生生态系统的平衡。检测这种变化对于预防水生生态系统的降解至关重要，水生生态系统损害了生物多样性和自然维持基本的支持生命支持过程的能力。在世界范围内，分子方法正在经历不断的改进和进步，以更好地服务微生物水质的评估和监视。Sun等。 使用16S rRNA高吞吐量测序研究了被污染的城市湖泊中不同生态壁细菌的细菌结构。 通过应用16S和18S rRNA基因扩增子测序，Wu等。Sun等。使用16S rRNA高吞吐量测序研究了被污染的城市湖泊中不同生态壁细菌的细菌结构。通过应用16S和18S rRNA基因扩增子测序，Wu等。下一代测序（NGS）技术已越来越多地用于评估微生物群落的变化，以应对不同的环境压力/污染物，并可以详细了解如何适应各种微生物生态系统。这项研究揭示了不同壁ches中细菌群落的不同相互作用模式，并鉴定了生态壁chi在塑造对水污染的细菌反应中的重要作用。表征了喀斯特河中细菌和生物的组装，并探讨了丰富，稀有细菌和原生动物亚社区对所研究水中环境干扰的适应性。
具有严重执行器卡塞故障的飞机的鲁棒跟踪控制
莱特兄弟发明飞机后不久，威尔伯·莱特就设想，当“这一特性（平衡和操纵能力）”被解决后，飞行时代将到来[1]。事实上，飞行时代确实已经到来——民航运输已成为我们长途旅行的主要方式，军用飞机在国防中发挥着重要作用，航空业已成为世界经济不可或缺的一部分。毫无疑问，飞机飞行安全和效率极其重要。航空业、国家运输安全委员会、联邦航空管理局和美国国家航空航天局一直在努力将航空事故率降至最低。飞机设计/维护、导航/制导设备、交通控制系统、飞行员培训等的改进已经
使用共形预测对基于模型的控制器的不确定性定量和鲁棒化
在基于现代模型的控制框架中，例如模型预测控制或基于模型的信息学习学习，机器学习已成为一种无处不在的技术类别，以提高动态模型的准确性。通过利用诸如神经网络之类的表现力体系结构，这些框架旨在通过构建系统动力学的准确数据驱动表示，旨在提高系统的模型精度和控制性能。尽管对其非学习顾问进行了显着的绩效提高，但对于这些基于模型的模型的基于模型的控制器在不确定性的存在下，这些模型的控制器通常几乎没有保证。尤其是在模拟误差，噪声和外源性干扰的影响下，确定这些学习模型的准确性是一项挑战。在某些情况下，甚至可能违反约束，使控制器不安全。在这项工作中，我们提出了一个新颖的框架，该框架可以应用于大量的基于模型的控制器，并通过以在线和模块化方式鲁棒化基于模型的控制器，从而减轻上述问题，并在模型的准确性和约束满意度上提供可证明的保证。该框架首先部署保形预测，以生成有限的，可证明的有效的不确定性区域，以无分配方式为动态模型。通过动态约束程序，这些不确定性区域被纳入约束中。关键字：基于学习的控制，基于模型的控制，不确定性量化1。（2023a））。Jiahao等。Jiahao等。与预测参考生成器的配方一起，生成了一组可鲁棒的参考传播，并将其纳入基于模型的控制器中。使用两个实际的案例研究，我们证明我们提出的方法不仅产生了良好的不良区域，这些区域建立了模型的准确性，而且还使闭环系统以强大但不保守的方式满足约束。简介由于非线性优化框架的最新进展以及计算资源的可用性增加，在广泛的域上应用基于模型的控制器的应用趋势是趋势。，用于建筑物中的温度控制（Yao和Shekhar（2021）），用于自动驾驶汽车（Wu等人（2022））和四型控制（Chee等人机器学习方法的扩散同时导致了学习增强的，基于模型的控制框架的发展，这些框架利用学习工具通过改进动态模型来提高控制性能，例如（2023）。尽管这些发展激增，但这些基于学习的控制框架在不确定性存在下如何执行的问题仍然是一个积极的研究主题（Mesbah等人。（2022）; Brunke等。（2022））。在这项工作中，我们通过提出一个新颖的框架来解决这个问题，该框架系统地允许基于模型的控制器在模型不匹配，噪声和外部干扰的集体影响下稳健地满足约束。
