集值系统的辨识与控制

从结构上来看,集值系统相比传统系统最大的不同是多了集值传感器部分,它可以是实际工业中的氧传感器、智能传感网络,也可以是虚拟的量化器以及生物中的比较器。集值传感器使得我们在辨识的时候,无法获取精确输出值,比如y=80,只能获得一些粗糙的集值数据,比如y>60或者y≤60。在粗糙的集值数据下,如何...

汪劲:描述生物系统涌现行为的景观和流理论视角

系统作为一个整体可以用不同权重的状态来描述,每种状态的权重根据其底层景观的深度来确定。不同能量山谷或盆地(valleyorbasins)代表了蛋白质可能的功能状态,这些功能状态的重要程度则取决于其相关权重[7-10]。整个蛋白质状态空间的能量景观仍然复杂,许多山谷或盆地被不同高度的屏障所隔开[11,12]。层级结构为...

重磅 理论基础:贝叶斯力学的几何和分析,自由能的复杂系统理论 四...

最后,我们假设存在一个injective函数将共享覆盖状态上给定的一对内部和外部状态相关联。我们将这些状态中固有的噪声建模为一些随机微分方程,这样这些状态的波动是可能的;因此,特别是,σ将给定总状态的预期内部状态映射到给定总状态的预期外部状态,并且可以松散地认为是对上的injective“4”。此外,系统的相互作用...

类脑计算开启大模型计算新范式?——挑战获得诺贝尔奖的ANN

脉冲函数(通常是阶跃函数)在数学上是不可微的,这使得无法直接应用基于梯度的优化方法,我们需要寻找近似函数进行替代或者使用和反向传播完全不同的训练方式。与之相比,ANN中使用的激活函数如ReLU或sigmoid是连续可微的,能够直接应用反向传播等成熟的优化技术。其次,SNN的时间依赖性增加了训练的复杂度。信息被编码在脉冲的...

纯电动商用车底盘协同控制器开发

3)损失函数:均方误差(MeanSquaredError,MSE)作为损失函数,其表达式如下:式中,为理想状态下变量值;yi为真实状态变量值。4)模型迭代:使用梯度下降优化算法来更新神经网络模型的参数β。5)模型输出:预测输出Kp=19860,Ki=13,Kd=33。最后将深度学习模型的预测结果带入控制算法函数式(8)中,即可获得期望的...

基于功能安全的整车控制器转矩监控策略研究

当Alarm产生后将进入中断,首先调用函数清除Alarm状态,然后调用函数释放FSP(www.e993.com)2024年11月23日。其次,将故障计数加1并存储到已定义的Flash中,其中故障计数的初始值为0。再次,调用设置DTC状态函数将已定义的SMU故障设置为FAILED状态。最后,将触发VCU的软件复位。而当故障计数的值超过10次并再次出现Alarm时,进入中断清除Alarm状态后将会...

决定以太坊未来命运的核心骨干们,都在想什么?

这些活动很有价值,价值捕获机制不确定,但可能基于费用机制。在Rollup路线图中,以太坊主网会是高价值活动的交汇点,L1扩展是必要的。如果当前机制不是最优的价值累积方式,仍有其他有趣的替代方案,如数据可用性费用或ETH作为主要交换媒介和抵押物。AndersElowsson-EthereumFoundation:...

再议量子理论的表述形式与诠释

现在,可明确以下几点:(1)量子力学用以描述物理系统状态的是希尔伯特空间里的状态矢量,系统随时间的演化由状态矢量应满足的量子力学运动方程给出;(2)量子力学的状态矢量/波函数是无量纲的存在;(3)关于波函数的概率诠释,薛定谔的与玻恩的有概念上的不同,薛定谔的诠释同玻恩的诠释经由狄拉克的态矢完备性相联系。基于...

2024高考冲刺“锦囊”来了

遇到不清楚、不确定的问题,立刻查阅课本,及时弥补漏洞。然后将知识序化、类化,即将在必修、选择性必修等不同阶段学到的存在逻辑联系的知识进行系统化,构建知识网络。如:函数知识是高中数学的一条主线,它贯穿于各章节中,应用极其广泛,是高考的重点、难点和热点,应当重点复习。可按照:函数概念→函数的图象和性质(单调...

经典综述:自由能原理——统一的大脑理论

这就是自由能发挥作用的地方:自由能是“惊奇”的上界,这意味着如果智能体最小化自由能,它们就隐含地最小化了“惊奇”。关键在于,自由能可以评估,因为它是智能体可以访问的两种事物的函数:其感觉状态,和由其内部状态(例如,神经活动和连接强度)编码的识别密度(recognitiondensity)。识别密度是引起特定感觉的原因...