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1.6.2 课程描述 - 南洋理工大学
1.6.2 课程描述 第 2 年 MP0001 基础数学 AU：2，先决条件：无，学期：1 函数和导数。积分。复数和矢量。幂级数。多元函数和偏导数。常微分方程。 MP2001 材料力学 AU：3，先决条件：FE1001，第 1 和第 2 学期 平衡概念和自由体图回顾。应力和应变。扭转。梁的弯曲应力。梁的剪切应力。应力和应变的转变。屈服和断裂准则。梁的挠度。柱。 MP2002 机械运动学和动力学 AU：3，先决条件：FE1001，第 1 和第 2 学期 运动学基础。连杆运动学。机构静态力分析。机构动态力分析。正齿轮和齿轮系。凸轮。 MP2003（仅适用于主流）热力学 AU：4，先决条件：无，第 1 和第 2 学期纯物质的性质。功和热。能量和第一定律。封闭系统和稳态控制体积的能量平衡。第二定律和熵。封闭系统和稳态控制体积的熵平衡。发电厂和制冷系统的热力学循环。理想气体混合物和湿度计。反应混合物和燃烧。 MP2004（仅适用于主流和机电一体化流）制造技术和材料 AU：4，先决条件：无，第 1 和第 2 学期铁合金。有色金属和合金。聚合物：结构和
ICAM在免疫，细胞间粘附和交流中
摘要：白细胞和白细胞与免疫相关辅助细胞之间的相互作用是免疫反应的重要特征，需要涉及细胞粘附分子（CAM）。在免疫系统中，凸轮包括与涉及细胞发育，激活，分化和迁移的不同结构和功能家族有关的广泛成员。中，β2整合素（LFA-1，MAC-1，P150,95和αDβ2）主要参与同型和异型白细胞粘附。β2整联蛋白与属于免疫球蛋白超家族（IGSF）cam的肌动蛋白细胞骨架连接受体结合，由白细胞和血管细胞和血管内皮细胞表达，实现白细胞活化和跨胸膜迁移。β2整联蛋白长期以来一直被视为最重要的ICAMS伴侣，从而传播了β2整合素 - ICAM粘附受体相互作用的细胞内信号传导。在这篇综述中，我们提出了先前的开创性研究证据，以及更多最新发现，支持ICAM在信号转导中的重要作用。我们还讨论了免疫ICAMS（ICAM -1，-2和-3）对互相细胞信号传导和功能的贡献，在该过程中，β2整合素据称含有铅的含量，特别注意T细胞激活，分化和迁移。
fisheyebevseg：环境视图，基于鱼眼摄像机的鸟类视图分段用于自动驾驶
语义细分是执行场景理解的有效方法。最近，3D鸟视图（BEV）空间中的细分已被驱动策略直接使用。但是，在商用车中使用的环绕式鱼眼摄像机的BEV细分工作有限。由于此任务没有现实世界的公共数据集，并且现有的合成数据集由于遮挡而无法处理Amodal区域，因此我们使用Cognata Simulator创建一个合成数据集，其中包括各种道路类型，天气和照明条件。我们将BEV细分概括为使用任何凸轮模型；这对于混合不同的相机很有用。我们通过在Fisheye图像上应用圆柱整流并使用基于标准LSS的BEV分割模型来实现基线。我们证明，我们可以在没有不明显的情况下实现更好的性能，这具有增加的运行时效应，这是由于预处理，视野和重新采样的伪像而导致的。此外，我们引入了一种可学习的bev池层策略，对鱼眼摄像机更有效。我们以遮挡推理模块来探讨该模型，这对于估计BEV空间至关重要。fisheyebevseg的定性 - 在视频中展示了https://youtu.be/hftpwmabgs0。
Lenco Bearcat 操作和维护手册
IV 照明和附件 28 电气/照明控制 28 前照灯 28 方向指示器 29 后视镜控制 30 挡风玻璃雨刷 30 固定高空转控制 31 行车灯 32 摆动灯 32 AUX 4 32 车顶安装聚光灯和 LED 33 VSP 风格低调照明 34 外部固定场景照明 35 灯条准备 35 加热挡风玻璃 36 后遮光 36 热像仪 36 对讲系统 38 仪表灯调光器 39 内部照明 40 后辅助加热/空调 40 后视备用摄像头 41 D/C 至 A/C 电源逆变器 41 电力绞盘 42 远程声学设备 (LRAD) 42 水监控器 43 辐射检测 43 无线电准备选项 44 可燃气体监控系统 44 炮口45 液压冲压杆系统 45 自给式呼吸器 (SCBA) 46 炮手支架 46 旋转式车顶舱口 47 笔记本电脑/冲压凸轮监控平台 49 油箱检修盖 49 举升车辆/更换车轮组件 50
大多数：运动预测的多模式场景象征化
许多现有的运动预测方法都依赖于符号感知输出来生成代理轨迹，例如边界框，路图信息和traf-fight。这种符号表示是现实世界的高级表现，它可能会使运动预测模型容易受到感知错误的影响（例如，在检测开放式录音障碍时失败），而缺少场景中的显着信息（例如，糟糕的道路条件）。另一种范式是从原始传感器中端到端学习。但是，这种方法缺乏解释性，需要大量的培训资源。在这项工作中，我们提出将视觉世界的标记化为一组紧凑的场景元素，然后利用预先训练的图像基础模型和LiDAR神经网络以开放式播音方式进行编码所有场景元素。图像基础模型使我们的场景令牌可以编码开放世界的一般知识，而LiDAR神经网络编码几何信息。我们提出的表示形式可以有效地用几百个令牌编码多帧多模式观察，并且与大多数基于变压器的体系结构兼容。为了评估我们的方法，我们使用了带有凸轮嵌入的Waymo开放运动数据集。通过Waymo开放运动数据集进行的实验表明，我们的方法会导致对最先进的表现的显着改善。
CAM模型中人类胰腺癌组织血管灌注的可视化及其对未来个性化药物测试的影响
摘要：尽管在治疗胰腺癌方面已经取得了重大改善，但其预后仍然很差，总5年生存率小于10％。新的实验方法对于开发新型治疗剂是必要的。在这项研究中，进行了绒毛膜膜膜（CAM）模型中胰腺癌组织生长的研究，并随后对吲哚氰胺绿色（ICG）注射进行了用于验证肿瘤内灌注的使用。icg被注入凸轮脉管系统中，以可视化肿瘤组织的灌注。通过PCR研究了转移的存在，以了解鸡胚胎肝脏中人类特异性的Alu元素。此外，还建立了冷冻保存的胰腺肿瘤。在最近获得的肿瘤和冷冻保存的肿瘤中观察到肿瘤组织在CAM上的肿瘤内灌注。Alu-PCR检测到小鸡胚胎的肝脏中的转移。冷冻保存后，组织仍然至关重要，这些肿瘤产生的异种移植类似于原发性肿瘤的组织学特征。该方法代表了CAM模型中胰腺癌静脉注射药物测试的原理证明。冷冻保存的肿瘤可用于测试新型疗法，并可以整合到分子肿瘤板中，从而促进个性化肿瘤治疗。
白皮书
北美电动汽车和能源存储系统的指数增长需要开发锂离子电池组件的强大的国内供应链，尤其是阴极的活动材料（CAM）。Novonix开发了一种创新的全简洁，零浪费的阴极合成过程，该过程消除了共同的步骤，大大降低了用水，废物和成本。这种方法简化了生产流，减少单位运营并降低功耗，与常规阴极合成路线相比，资本费用强度的降低30％，降低了近50％（不包括原料）处理成本。Novonix的单晶Lini 0.6 MN 0.2 CO 0.2 O 2（NMC622），通过全干，零浪费的过程合成，表现出与商业产生的单晶NMC622的可比较的电化学性能。全细胞电池测试表明有竞争力的排放能力（Q D），第一周期效率（FCE），气体演化和长期循环稳定性。这些表明，全干，零浪费的过程对于产生高质量的NMC凸轮是可行的，同时具有重要的环境和经济优势。该技术在其他阴极化学中的进一步探索和应用可能在开发锂离子电池的可持续和成本效益的国内和全球供应链中发挥关键作用。
白皮书
北美电动汽车和能源存储系统的指数增长需要开发锂离子电池组件的强大的国内供应链，尤其是阴极的活动材料（CAM）。Novonix开发了一种创新的全简洁，零浪费的阴极合成过程，该过程消除了共同的步骤，大大降低了用水，废物和成本。这种方法简化了生产流，减少单位运营并降低功耗，与常规阴极合成路线相比，资本费用强度的降低30％，降低了近50％（不包括原料）处理成本。Novonix的单晶Lini 0.6 MN 0.2 CO 0.2 O 2（NMC622），通过全干，零浪费的过程合成，表现出与商业产生的单晶NMC622的可比较的电化学性能。全细胞电池测试表明有竞争力的排放能力（Q D），第一周期效率（FCE），气体演化和长期循环稳定性。这些表明，全干，零浪费的过程对于产生高质量的NMC凸轮是可行的，同时具有重要的环境和经济优势。该技术在其他阴极化学中的进一步探索和应用可能在开发锂电池的可持续和成本效益的国内和全球供应链中发挥关键作用。
215698 — 200-250 Evinrude E-TEC - 操作指南 brp
您可以自豪地购买了 Evinrude E-TEC 舷外发动机，它具有以下优势。• 易于拥有和操作 - 这意味着需要更少的耗时和昂贵的维护。您的 Evinrude E-TEC 舷外发动机具有防碎片、流通式冷却系统，不需要磨合、换油、更换机油滤清器或昂贵的防冬处理。最重要的是，在三年的正常休闲使用中无需定期经销商维护 - 仅需在盐水应用中进行常识性的启动前检查和定期腐蚀检查。• 更清洁、更安静 - 您的 Evinrude E-TEC 舷外发动机具有更安静的标志性 Evinrude 声音，可与任何竞争性舷外发动机相媲美。此外，这款 Evinrude E-TEC 舷外发动机符合最严格的 EPA、欧盟和加利福尼亚舷外发动机排放法规，其密封燃油系统可最大限度地减少蒸发排放。 • 耐用性、质量和可靠性 – 您的 Evinrude E-TEC 舷外发动机采用经过验证的极其耐用的发动机部件，例如由 NASA 开发的材料制成的活塞，其强度是竞争活塞的两倍半。没有皮带、滑轮、动力头齿轮、凸轮、刮油环或机械化油泵导致问题。Evinrude E-TEC E-Start 系统每次都能轻松快速地启动，其完整的磁电机电子设备不依赖于电池。所有这些都保证您能够出海，最重要的是，让您返回
![arxiv：2303.09171v3 [CS.CV] 2024年1月31日](/simg/f\ff2103e46fc111d77d9c88fa924fb41c96cc989b.webp)
arxiv：2303.09171v3 [CS.CV] 2024年1月31日
最近，神经网络模型的解释引起了相当大的研究关注。在计算机Vi-Sion中，CAM（类激活图）基于基于cam的方法和LRP（层相关性传播）方法是两种common解释方法。但是，由于大多数基于CAM的方法只能产生全球权重，因此它们只能在深层进行粗粒的解释。LRP及其变体可以生成细粒度的解释。但是解释的忠诚太低了。为了应对这些挑战，在本文中，我们提出了FG-CAM（细粒度凸轮），该cam扩展了基于CAM的方法，以产生高粒度和高信仰。fg-cam使用具有分辨率差异的两个特征图层之间的关系，以逐渐增加解释分辨率，同时找到贡献的像素并滤除不贡献的像素。我们的方法不仅可以解决基于CAM的方法的短相处，而不会改变其特征，而且还产生了比LRP及其变体更高的忠诚度的细粒度解释。我们还以denoising呈现FG-CAM，这是FG-CAM的一种变体，能够产生较少的嘈杂解释，而忠实的解释几乎没有变化。实验结果表明，FG-CAM的性能几乎不受解释分辨率的影响。fg-cam在浅层和中间层中均显着优于基于CAM的方法，并且在输入层中均优于LRP及其变量。我们的代码可在https://github.com/dongmo-qcq/fg-cam上找到。