根据提供的文件信息，我们可以推断出以下知识点：
1. 神经网络控制：在机械臂领域，神经网络控制是一种利用人工神经网络（ANN）技术来提升机械臂运动控制精度和适应性的方法。神经网络可以模拟人脑神经元的处理方式，通过学习大量数据来识别模式并做出决策。在机械臂控制中，神经网络可以用来调整执行器的输出，以实现平滑、准确和适应性强的运动控制。
2. 优化策略：优化策略是指在机械臂控制系统设计中，通过数学建模和算法优化，使得机械臂的操作更加高效、稳定。优化通常包括路径规划、动态性能优化、能耗最小化等方面。在神经网络控制中，优化可能涉及调整网络结构、权重以及训练策略，以达到更好的控制效果。
3. 仿真技术：仿真技术是在计算机上模拟机械臂的操作和环境，通过构建一个虚拟的模型来测试控制算法和预测机械臂的行为。仿真可以大大降低实机测试的风险和成本。在神经网络控制的背景下，仿真可以用来训练和验证控制算法，以确保在实际应用中的表现。
4. ARM处理器内核：ARM处理器内核是广泛应用于嵌入式系统的一种微处理器核心，其设计注重高效能和低功耗。在机械臂控制系统中，ARM内核通常负责执行控制算法，处理传感器数据，并指挥执行机构。ARM处理器的性能、功耗和成本效益使其成为许多实时控制系统和机器人技术的首选。
5. 专业指导：专业指导通常指的是在某一技术领域内，由有经验的专家给出的具体建议、解决方案或教学指导。在机械臂神经网络控制优化与仿真领域，专业指导可能包括算法选择、系统设计、调试过程以及如何有效地利用仿真和实验数据来优化机械臂的性能。
由于文件内容中包含了一些无法解读的乱码，因此很难从中提取出具体的学术知识点，但是基于文件的标题、描述和标签，我们可以假设文档探讨了机械臂的神经网络控制系统设计与仿真技术，并涉及ARM处理器内核在其中的应用。文献可能提供了关于如何优化神经网络控制器性能的参考，以及在机械臂控制领域中如何应用专业指导和ARM处理器技术的指导。由于文档内容的不完整，建议查阅相关文献或技术手册获取更全面的信息。
