帕金森病(Parkinson’s Disease, PD)患者通常会经历步态障碍，这种障碍严重影响他们的生活质量。以往的研究表明，基底神经节的β频率(15-30 Hz)振荡活动可能与步态障碍相关，但这些振荡活动在步态过程中的确切动态信息尚不清楚。此外，已有研究发现音频提示可以改善PD患者的步态运动学，如果能更好地了解这一提示的神经生理机制，则可以通过自适应深部脑刺激(ADBS)技术治疗步态障碍。因此，本研究旨在描绘步态过程中丘脑下核(subthalamic nucleus, STN)振荡活动的动态特征，并探索音频提示调节步态的神经生理机制。 来源和作者信息 本文由Chien-Hung Yeh、Yifan Xu、Wenbin Shi、James J. Fitzgerald、Alexander ...

基于自注意机制的风险敏感机器人控制探讨 研究背景 机器人控制中的运动学和动力学是确保任务精确完成的关键因素。大多数机器人控制方案依赖于各种模型来实现任务优化、调度和优先级控制。然而，传统模型的动态特征计算通常复杂且容易产生误差。为了解决这个问题，通过机器学习以及强化学习技术来自动获取模型成为一种可行的替代方案。然而，直接应用于实际的机器人系统中，这种方法存在急剧的运动变化和非期望的行为输出的风险。 研究来源 本文由Dongwook Kim、Sudong Lee、Tae Hwa Hong和Yong-Lae Park撰写，作者分别来自首尔国立大学和洛桑联邦理工学院。该研究发表在2023年的npj Robotics杂志上。 研究内容 研究流程 本文提出了一种在线模型更新算法，直接应用于实际机器人系...

可编程拓扑光子芯片的研究进展 研究背景 近年来，拓扑绝缘体（Topological Insulators, TI）在物理学界引起了极大的关注，其丰富的物理机制和拓扑边界模式的潜在应用使得这一领域迅速发展。自量子霍尔效应（Quantum Hall Effect）的发现以来，拓扑相（Topological Phase）的研究经历了巨大的进步，涉及到维度性、对称性、非厄米性以及缺陷等多方面的内容。当拓扑学与光子学相遇时，拓扑光子学领域迅速崛起，成为一个独立的研究方向，革命性地推动了光学科学和技术的发展。拓扑光子学系统提供了噪声小、晶格几何约束少、光学材料多样性大、光学设备可控性高以及广泛适用的非线性光学效应等诸多优势。 研究问题 尽管拓扑光子设备展现了大量的拓扑现象及其实用性的潜在应用，例如拓扑光...

学术报告 背景介绍 知识图谱(knowledge graph，KG)是记录实体和关系信息的结构化数据，广泛应用于问答系统、信息检索、机器阅读等领域。知识图谱嵌入(Knowledge Graph Embedding, KGE)技术通过将图谱中的实体和关系映射到低维稠密向量空间，大大提升了相关应用的性能。然而，在KGE模型的训练过程中，如何生成高质量的负样本(negative samples)至关重要。 目前主流的KGE模型在生成负样本时面临诸多挑战。一些模型使用简单的静态分布，如均匀分布或伯努利分布(Sampling from Uniform or Bernoulli distribution)，这些方法生成的负样本通常缺乏区分度。而且，现有方法在生成负样本时，通常只是从知识图谱中已经存在的实...

在数据获取技术的不断发展下，获取大量包含多种特征的高维数据已经变得十分容易，比如图像、视觉等。然而，传统的机器学习方法尤其是基于向量和矩阵的方法，面临着维度灾难、计算复杂度增加以及模型过拟合等挑战。为了解决这些问题，张量作为一种多维数组表示方式，比向量和矩阵更具灵活性，能够更好地处理高维数据。因此，基于张量的机器学习方法逐渐成为学术研究的焦点。 支持张量机 (Support Tensor Machine, STM) 是一种有效的张量分类策略，受到支持向量机 (Support Vector Machine, SVM) 和交替投影技术以及多线性代数操作的启发。STM 旨在处理复杂的张量数据，通过寻找具有最大间隔的两类分类超平面，在分类任务中表现出优异的性能。尽管最近基于不同张量分解方法的一系列改...

基于自适应集成分解与跨模态注意力融合的电网故障诊断框架 研究背景 随着现代电力系统规模的不断扩大和复杂化，电网的稳定运行面临着越来越严峻的挑战。电网故障的发生可能由自然灾害、设备故障以及局部电网结构薄弱等多个因素导致。这些故障不仅会影响电力用户的正常工作，还可能导致大面积停电，进而引发重大损失。美国能源信息管理局的数据显示，美国每年平均发生超过500起电网故障事件，影响数百万用户的电力供应。在中国，因电网故障造成的年均电力损失超过百亿人民币。由此可见，快速准确地检测和诊断电网故障类型已成为电力系统研究中的关键课题之一。 研究来源 本文题为“a grid fault diagnosis framework based on adaptive integrated decomposition a...