摘要。本文提出了连续的时间最佳控制框架 - 在不确定性驱动方案中生成参考轨迹的工作。先前的工作[1]提出了一个自动驾驶汽车的离散时间随机代理。这些结果扩展到连续的时间,以确保在实时设置中发电机的鲁棒性。我们表明,连续时间的随机模型可以通过产生更好的结果来捕获信息的不确定性,从而限制了与离散方法相比,违反问题限制的风险。动态求解器提供更快的计算,而连续的时间模型比离散时间模型更适合多种多样的驾驶场景,因为它可以处理进一步的时间范围,这可以在城市驾驶场景的框架之外进行轨迹计划。
1洪CM等。 加拿大的初级保健危机:联邦政府的回应。 Healthc管理论坛。 2023 sep; 36(5):327-332。 doi:10.1177/08404704231183863。 EPUB 2023 7月9日。 PMID:37424188; PMCID:PMC10448296。 2 Kollef M等。 呼吸治疗师发起的治疗方案对患者预后和资源利用的影响。 胸部。 2000年2月; 117(2):467-75。 doi:10.1378/cast.117.2.467。 PMID:10669692。 3LarochéK等人,电子病历筛查工具和治疗师驱动方案对COPD的住院时间和医院再入院的影响。 呼吸护理。 2016年9月; 61(9):1137-43。 doi:10.4187/respcare.04588。 EPUB 2016年7月5日 PMID:27381203。 4 Silver P等。 一项针对COPD住院的受试者的呼吸治疗疗法疾病管理计划。 呼吸护理。 2017年1月; 62(1):1-9。 doi:10.4187/respcare.05030。 EPUB 2016 11月29日。 pmid:27899531。1洪CM等。加拿大的初级保健危机:联邦政府的回应。Healthc管理论坛。2023 sep; 36(5):327-332。 doi:10.1177/08404704231183863。EPUB 2023 7月9日。PMID:37424188; PMCID:PMC10448296。2 Kollef M等。 呼吸治疗师发起的治疗方案对患者预后和资源利用的影响。 胸部。 2000年2月; 117(2):467-75。 doi:10.1378/cast.117.2.467。 PMID:10669692。 3LarochéK等人,电子病历筛查工具和治疗师驱动方案对COPD的住院时间和医院再入院的影响。 呼吸护理。 2016年9月; 61(9):1137-43。 doi:10.4187/respcare.04588。 EPUB 2016年7月5日 PMID:27381203。 4 Silver P等。 一项针对COPD住院的受试者的呼吸治疗疗法疾病管理计划。 呼吸护理。 2017年1月; 62(1):1-9。 doi:10.4187/respcare.05030。 EPUB 2016 11月29日。 pmid:27899531。2 Kollef M等。呼吸治疗师发起的治疗方案对患者预后和资源利用的影响。胸部。2000年2月; 117(2):467-75。 doi:10.1378/cast.117.2.467。PMID:10669692。3LarochéK等人,电子病历筛查工具和治疗师驱动方案对COPD的住院时间和医院再入院的影响。呼吸护理。2016年9月; 61(9):1137-43。 doi:10.4187/respcare.04588。EPUB 2016年7月5日PMID:27381203。4 Silver P等。 一项针对COPD住院的受试者的呼吸治疗疗法疾病管理计划。 呼吸护理。 2017年1月; 62(1):1-9。 doi:10.4187/respcare.05030。 EPUB 2016 11月29日。 pmid:27899531。4 Silver P等。一项针对COPD住院的受试者的呼吸治疗疗法疾病管理计划。呼吸护理。2017年1月; 62(1):1-9。 doi:10.4187/respcare.05030。EPUB 2016 11月29日。pmid:27899531。
在Outlook中的修订对公司的评级因素负面影响,在电动两轮车(E2W)市场的竞争强度上提高,这很可能会限制公司未来和延长盈利能力的批量增长。即使该公司仍然是E2W领域的市场领导者,在过去几个月中,在行业竞争强度提高的情况下,它的市场份额也在调节中。因此,在财政开始时达到45-50%的水平,该公司在800万财年的市场份额约为36%。icra还指出,可获得的补贴福利(在新的PM-E驱动方案中,相对于名望II计划)降低了E2W细分市场的盈利能力的时间表,即使该公司一直集中在各种价值工程计划和供应商再生方面,以实现灵活性。该公司继续记录Opbitda利润率(OPM)H1 FY2025的运营损失,为-20.4%,而截至2024财年为-22.7%。公司减少运营损失和最终盈利的能力将仍然是可监控的关键。
我们应对行人模拟中的内容多样性和收获性的挑战,以驱动方案。最近的行人动画框架具有重要的限制,其中他们主要关注轨迹[48]或参考视频[60]的内容,因此忽略了这种情况下人类运动的潜在多样性。这种限制限制了产生行人行为的能力,这些行为表现出更大的变化和现实动作,因此重新严格使用其用法,为驾驶模拟系统中的其他组件提供丰富的运动内容,例如,突然改变了自动驾驶汽车应响应的运动。在我们的方法中,我们努力通过展示从各种来源获得的各种人类动作(例如生成的人类运动)来超越限制,以遵循给定的轨迹。我们的框架的基本贡献在于将运动跟踪任务与轨迹结合到以下,这可以跟踪特定运动零件(例如上半身),同时遵循单个策略的给定轨迹。以这种方式,我们在给定情况下显着增强了模拟人类运动的分歧,以及内容的可控性,包括基于语言的控制。我们的框架有助于生成
在这里,我们引入了一种强大的方法,可以在不平衡的量子演化中实验多体系统的能量弹性。更具体地说,我们展示了如何重建过渡概率P M | n在决定量子闪光的驱动方案的初始特征和最终特征状态之间。然后,我们使用矩阵来重构量子工作概率分布。也可以用来重建其他数量的统计数据,例如没有工作。在将多体系统应用于多体系统时,出于此目的的先前方法非常苛刻,因为它们涉及受控操作,就像[13,14]中提出的干涉方法一样。实际上,到目前为止,它们已在具有一体的NMR经验中使用(即两个级别)量子系统,例如参考文献。[15 - 18]或在非相互作用的两级原子系统合奏中实施的量子工作表中[19]。一项有效的方案,可以在一般的范围内超平衡多体系统中表达能量爆发,这仍然是一个挑战:这封信的目的是通过引入新的AP-PRACH来迈向这一目标。以前我们开发了受
量子系统的超快光控制是物理的新兴领域。尤其是光驱动超导性的可能性引起了很多关注。为了识别非平衡超导性,测量超导导性超导性的指纹是必不可少的。最近,非线性THZ第三谐波生成(THG)被证明可以直接探测超导冷凝物的集体自由度,包括HIGGS模式。在这里,我们将这个想法扩展到超导LA 2-X SR X CUO 4的光驱动的非平衡状态,建立了光泵– THz-THG驱动方案,以访问瞬态超导订单参数淬灭并在几乎没有Picosecond Timescales上恢复。我们特别显示了二维th光谱法将光学激发准粒子与纯阶参数动力学的效果相关的能力,这些动力学在泵驱动的线性THZ响应中不可避免地混合。对现有实验的差距动力学进行基准测试表明,驱动的THG光谱在普通泵探针方案中克服这些局限性的能力。
软气动肌肉是软机器人技术中的良好驱动方案,因为它对于机器人机器的关键特征是安全,轻巧且符合的。在这项工作中,我们提出了一种用手动可调输出运动的多功能真空驱动的人造肌肉(VPAM)。我们开发了一种人造肌肉,该肌肉由一堆可以使用可更换外部增援的空气室组成。通过组装不同的钢筋来限制执行过程中执行器的输出运动来实现不同的操作模式。我们设计了可更换的外部增援,以产生单个动作,例如扭曲,弯曲,剪切和旋转。然后,我们为这些运动进行了变形和举重表征。,我们在两台具有不同运动模式的软计算机中证明了人造肌肉的复杂动作和可重复性。我们的结果表明,如果需要,我们的VPAM可重复使用且用途广泛,可产生多样性和复杂的输出动作。此关键功能特别有益于未预测的工作空间,该工作区需要一个可以针对其他任务进行调整的软执行器。我们的计划有可能为水下或陆地操作机器的机车和具有不同操作模式的可穿戴设备提供新的策略。
2024年11月5日,“创新汽车增强的PM电动驱动器革命(PM E-Drive)”计划,该计划最近被内阁批准,其财务支出为卢比。10,900亿,于2024年10月1日生效,并将继续生效至2026年3月31日。该计划的主要目标是加速采用电动汽车(EV),开发必需的基础设施,并在全国建立强大的EV制造生态系统。在此计划下,电动汽车销售已经看到创纪录的激增,反映出采用电动汽车的势头不断增长。PM电子驱动计划通过支持公共交通系统来促进质量流动性。关键目标是通过提供前期动机来购买电动汽车的前期激励措施并鼓励开发充电基础设施来加快对电动汽车的过渡。该计划旨在减少与运输相关的环境影响并提高空气质量,同时根据Aatmanirbhar Bharat倡议促进高效且竞争性的EV制造业。这将通过分阶段制造计划(PMP)来实现,以增强国内制造并加强电动汽车供应链。PM电子驱动方案是通过以下关键组件实现的:
在量子混沌系统中,光谱形式(SFF)定义为两级光谱相关函数的傅立叶变换,已知遵循随机矩阵理论(RMT),即“坡道”,其次是“坡道”,其次是“高原”。最近,与所谓的“ bump”相距的通用早期偏差被证明是在随机量子电路中作为多体量子系统的玩具模型存在的。我们证明了SFF中的“凹凸障碍 - 高原”行为,用于许多范式和频道驱动的1D冷原子模型:无旋转和Spin-1/2 Bose-Hubbard模型,以及与触点或二色相互作用的不可融合的Spin-1凝结物。我们发现,与晶格大小相比,多体时间的缩放量 - rmt的发作和凸起振幅的变化对原子数的变化更为敏感,而不管超级结构,对称性类别,或者选择驱动方案的选择如何。此外,与1D光学晶格中相互作用的玻色子相比,在旋转气体中,原子数中的缩放和凸起幅度的增加的速度明显慢,这表明了位置的作用。我们获得了SFF的通用缩放函数,该功能暗示了量子混乱的冷原子系统中凸起政权的幂律行为,并提出了一种干涉测量方案。
摘要:本文介绍了一种利用脑电信号进行心理任务识别的无监督深度学习驱动方案。为此,首先将多通道维纳滤波器应用于脑电信号,作为一种伪影消除算法,以实现稳健的识别。然后,应用二次时频分布 (QTFD) 提取脑电信号的有效时频信号表示,并捕捉脑电信号随时间变化的频谱变化,以提高对心理任务的识别。QTFD 时频特征被用作所提出的深度信念网络 (DBN) 驱动的孤立森林 (iF) 方案的输入,以对脑电信号进行分类。实际上,基于每个类的训练数据构建单个基于 DBN 的 iF 检测器,以该类的样本为内点,所有其他样本为异常(即一对多)。DBN 被认为可以在不假设数据分布的情况下学习相关信息,而 iF 方案用于数据区分。该方法使用来自格拉茨技术大学公开数据库的包含五项心理任务的实验数据进行评估。与基于 DBN 的椭圆包络、局部离群因子和最先进的基于 EEG 的分类方法相比,所提出的基于 DBN 的 iF 检测器在心理任务的判别性能方面更胜一筹。