神经形态处理有望高能效率和快速响应率,使其成为实现自动驾驶资源受限机器人的理想候选者。对于高水平的视觉感知而言,它可能对复杂的神经网络有益。但是,完全神经形态的解决方案还需要解决低级控制任务。值得注意的是,目前仍然具有挑战性,即使是基本的低级控制器,例如比例综合衍生(PID)控制器。具体来说,很难合并整体和衍生部分。为了解决这个问题,我们提出了一个神经形态控制器,该神经形态控制器在学习过程中结合了比例,积分和衍生途径。我们的方法包括整体途径的新型输入阈值适应机制。此输入加权阈值适应(IWTA)引入了每个突触连接的额外重量,用于适应后突触后神经元的阈值。我们通过使用不同时间常数使用神经元来解决衍生术语。我们首先分析了提出的机制的性能和限制,然后通过将其在连接到开源的小型Crazyflie四极管上的微控制器上实现,将其控制在测试中,以取代内部的速率控制器。我们证明了在存在干扰的情况下飞行的生物启发算法的稳定性。当前的工作代表了用神经形态算法控制高度动态系统的实质性一步,从而推进了神经形态处理和机器人技术。此外,整体是任何时间任务的重要组成部分,因此提出的输入加权阈值适应(IWTA)机制可能具有超出控制任务的影响。
VDD欠压保护 UVLO(OFF) VDD 电压下降 8.5 9.5 10.5 V VDD启动电压 UVLO(ON) VDD 电压上升 14 15.5 16.5 V VDD过压保护 VDD_OVP 31 33 35 V VDD钳位电压 VDD_Clamp I(VDD)=7mA 33 35 37 V 反馈输入部分(FB管脚) 反馈参考电压 VFB_EA_Ref 1.98 2.0 2.02 V 输出过压保护阈值电压 VFB_OVP 2.4 V 输出短路阈值 VFB_Short 0.65 V 输出短路钳位频率 FClamp_Short 40 KHz 退磁比较器阈值 VFB_DEM 75 mV 最小关断时间 Tmin_OFF 2 uSec 最大关断时间 Tmax_OFF 3 mSec 最大线缆补偿电流 ICable_max 40 uA 电流检测部分(CS管脚) CS前沿消隐时间 T-blanking 500 nSec 芯片关断延迟 TD_OC CL=1nF at GATE 100 nSec 恒流控制部分(CC管脚) 内部CC基准电压 V_CC_ref 490 500 510 mV
摘要 错误相关电位 (ErrPs) 是绩效监控的重要脑电图 (EEG) 相关因素,对于学习和调整我们的行为至关重要。人们对 ErrPs 是否编码了除错误意识之外的更多信息知之甚少。我们报告了一项有 16 名参与者参加的实验,该实验分为三个环节,在执行光标到达任务期间偶尔会发生不同程度的视觉旋转。我们设计了一个脑机接口 (BCI) 来检测提供实时反馈的 ErrPs。单个 ErrP-BCI 解码器在各个环节之间表现出良好的传输性能,并且在错误幅度上具有可扩展性。ErrP-BCI 输出与错误幅度之间的非线性关系可预测个人感知阈值以检测错误。我们还揭示了与所需调整幅度共同变化的 θ-γ 振荡耦合。我们的研究结果为探索和扩展当前的绩效监控理论开辟了新途径,通过结合连续的人机交互任务和对 ErrP 复合物而非单个峰值的分析。
摘要 - 在快速增长的现代网络物理系统中,可承受起着至关重要的作用。在早期确定安全性和安全性问题的有效异常检测对于确保系统可靠性至关重要。虽然许多研究集中在异常检测技术上,但更少的研究解决了一个关键的挑战,为异常检测设定了精确和响应式阈值。在这项研究中,我们对当前阈值设置方法进行了全面审查。此后,我们引入了一种新颖的自适应阈值设置方法。我们的方法是针对各种安全和安全任务量身定制的,并在安全系统的安全性外骨骼模型和能源系统的网络安全方案上进行了测试。结果表明,我们的方法可以增强CPS中异常检测的阈值设置。索引术语 - 分析检测,阈值设置,网络物理系统,时间序列
[1] I. Y. Jung,“飞机维护安全管理分析及其改进”,韩国国立交通大学硕士学位论文,韩国忠州,2015年。[2] S. H. Park,“基于行星齿轮系的调速器设计研究”,世宗大学硕士学位论文,韩国首尔,2013年。[3] P. Ky,欧洲航空安全局年度安全审查,2016年 [4] 航空信息门户系统。航空事故年度状况 [互联网]。可访问:http://www.airportal.go.kr/life/accident/stat/status.jsp [5] Gh.Buzdugan,E. Mihailescu 和 M. Rades,振动测量,2010 年版。荷兰,Springer,2010 年 [6] AMCOM,ADS-79-HDBK 修订版。D,航空设计标准:美国陆军飞机系统基于条件的维护系统手册,美国陆军航空和导弹研究、开发和工程中心,2013 年 [7] 韩国直升机项目组,HGS 质量保证要求,QARA81537302,DAPA,2013 年。
我们还证明了更严格的 bTC 0 ( k ) 电路大小下限,这些下限是确定性解决关系问题所必需的,我们利用这些下限显著减少这种形式量子优势的潜在展示所需的估计资源需求。bTC 0 ( k ) 电路可以计算某些类的多项式阈值函数 (PTF),而这些类反过来可以作为神经网络的自然模型,并表现出增强的表达力和计算能力。此外,对于足够大的 k 值,bTC 0 ( k ) 包含 TC 0 作为子类。主要挑战在于建立经典相关性下限,以及设计获胜概率存在量子经典差距的非局部游戏,以便超越量子位到更高维度。我们通过为多输出 bTC 0 ( k ) 电路开发新的、更严格的多切换引理来应对前一个挑战。我们通过分析一类新的非局部博弈来解决后者,这些博弈以 mod p 计算的方式定义,其特点是经典成功概率与量子成功概率之间存在指数差异。这些技术工具可能具有更普遍和独立的兴趣。
摘要:量子秘密共享是量子加密的重要分支,可以使用量子秘密共享构建安全的多方量子键分配协议。在本文中,我们构建了一个基于受约束(t,n)阈值访问结构的量子秘密共享方案,其中n是参与者的数量,t是参与者和分销商的阈值。来自两个不同组的参与者对GHz状态的两个粒子进行相应的相移操作传递给他们,然后与分销商的T -1参与者可以恢复键,在此过程中,参与者恢复了自己收到的密钥粒子并通过分销商的协作来获得密钥。安全分析表明,该协议可以抵抗直接测量攻击,拦截重传攻击和纠缠测量攻击。与类似的现有协议相比,该协议更加安全,灵活和有效,可以节省更多的量子资源。
限制的检测引擎可能会发现点异常,各种专家系统涵盖了其他事件[2]。由于生成新的地面真相集非常昂贵,因此无监督的算法已成为主流。在TeleManom [1]中,使用长期短期记忆(LSTM)网提取预期的遥测值。然后,使用的差异和实际值之间的差异无监督阈值来检测事件。作为单独的LSTMS处理不同的遥测通道,TeleManom提供了可追溯性和可解释性,这对于空间应用至关重要。用于检测遥测异常的数据驱动算法通常被大量参数化,并且不正确的超级参数会恶化其性能。我们以[1]为基础,并提出了一种遗传算法(GA),以进化其未受监督阈值部分的超参数(Sect。2)。实验表明GA提高了TeleManom的能力(3)。我们表明,应重新审视检测器的质量,因为捕获检测异常的时间方面的指标(相对于地面真理)传达了非常重要的信息。
本文开发了一个阈值 - 增强的动态多国模型(TGVAR),以量化Covid-19的宏观经济效应。我们表明,在大多数发达经济体中,在几个新兴市场的情况下,产出增长与单个国家水平的过度全球波动之间的关系存在阈值效应。然后,我们估计一个更普遍的多国模型增强了这些阈值效果以及长期利率,石油价格,汇率和权益回报,以进行反事实分析。我们将共同的全球因素与与贸易相关的溢出区分开,并使用IMF在2020Q1的GDP增长预测修订来确定COVID-19冲击。我们通过引导估计的季度观测值估计的多国模型来解决样本不确定性。我们的结果表明,共同的19日大流行将导致世界产出的重大下降,这很可能是持久的,其结果在整个国家和地区都非常异质。虽然对中国和其他新兴亚洲经济体的影响估计不那么严重,但美国,英国和其他几个发达经济体可能会遇到更深层,更持久的影响。非亚洲新兴市场脱颖而出。我们表明,由于瑞典案证明,由于全球相互联系,没有任何国家不受全球相互联系的经济影响。我们还发现,长期利率可能会大大低于其核心发达经济体最近的低谷,但在新兴市场中似乎并非如此。
尽管已经提出了许多分割方法,但可以进一步提高分割结果的准确性。随后,本研究试图提供有关称为感兴趣区域(ROI)的大小,初始位置和形状(ROI)的非常重要的特性,以启动分割过程。MRI由特定人而不是一个图像的一系列图像(MRI切片)组成。我们的方法根据肿瘤大小,初始位置和形状选择其中的最佳图像,以避免部分体积效应。测试我们方法的所选算法是主动轮廓和OTSU阈值算法。在本研究中使用Brats标准数据集进行了几项实验,该数据集由100个样本组成。这些实验由65名患者的MRI切片组成。使用骰子,jaccard和BF分数通过相似系数作为标准度量来评估所提出的方法。结果表明,当在三个不同的相似性系数中测试时,主动轮廓算法具有较高的分割精度。此外,两种算法的实现结果验证了建议的方法选择MRI样品最佳ROI的能力。