01自适应控制 · 神经形态
稳定
不断变化的系统

晃动、接触和随时间变化的误差。TightLoop 研究为现有控制器加入自适应修正,从 nmVR 对比实验延伸到手绘线条的修正。
zendoc · 独立研究者
我是 zendoc:医生、冥想实践者、开发者和投资者。我把关于身体、注意力、实时控制与动力学的问题,转化为可运行的软件和公开实验。
01 / 代表作品
从身体与注意力到自适应控制,介绍四组作品。
01自适应控制 · 神经形态

晃动、接触和随时间变化的误差。TightLoop 研究为现有控制器加入自适应修正,从 nmVR 对比实验延伸到手绘线条的修正。
02医学 · 呼吸 · 注意力

如何描述症状、比较今天与平时的反应、感知呼吸?通过结构化医疗信息、短任务和感官反馈,观察自身状态。
03本地 AI · 写作

PaceMuse 根据笔记含义与输入节奏重新提示已有想法。笔记保存在设备内,用于探索写作的流动。
04社区 · 最少个人信息

互助小组中的经验与鼓励,现场的排队顺序。BBS 和 myturn 减少注册流程和个人信息要求,让人与人之间的协调更轻松。
02 / 研究方法
提出问题,比较模型,构建可以使用的工具。
从身体信号、手部动作和随时间变化的状态中寻找问题。
将信号、记忆、动力学和适应转化为可计算的形式。
与基准方法并列,检查条件与结果。
将想法连接到可用工具与公开实验。
03 / 目录 · 25
25 个作品,各有自己的用途与使用条件。
医疗信息、自我观察、呼吸与认知
实时控制、时间结构、信号与数据
介绍减少现有控制器残余误差的自适应控制,以及观察异常迹象的 Sentinel 研究与产品构想。
实时比较基准控制和脉冲神经网络修正对地平线稳定性的影响。
为手绘线条加入神经形态修正,调节强度与转角,并保存为 PNG。
通过实时点云显示时间记忆与吸引子状态的变化。
在多个时间尺度上处理市场交易,同时观察快速价格变化与持久状态。
改变数据量、丢失和传输顺序,与基准方法比较图像重建质量。
汇集多机构地震列表、区域统计、观测历史及实验性异常信号,并显示在地图上。
介绍将实时生理信号与自适应控制用于手术、重症监护和康复的七个研究方向。
写作、学习、小组与现场协调
精细手部操作、记忆、选择与节奏
用鼠标和键盘控制激光,在减少皮肤损伤的同时去除痣,通过练习和诊所模式提高准确度与速度。
PC · 鼠标与键盘探索人物关系与选择,观察跨代变化的 3D 面孔、衰老与家族相似性。
消除同色纽扣产生连锁,清除障碍或与 AI 对战。
字符随输入速度模糊或隐藏,将打字与记忆结合的游戏。
在最多九个区域接住红球并避开黑色障碍,支持单人和一对一。
运用距离、防御和佯攻,与会适应玩家行为的对手交战。
单指移动、自动攻击,在敌群逐渐适应玩家的过程中生存。
手机竖屏用八次点击校准时机,再用双拇指点击或按住两个触控区。
手机竖屏单指转弯,收集燃料并避免碰撞,延长驾驶纪录。
手机竖屏首次部署记录采用当前项目中可查到的最早 Cloudflare 记录,按韩国日期显示,可能与实际首次发布日不同。
医疗相关项目包含教育工具和研究构想。研究演示结果应在其说明的实验条件内理解。