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World File Search System导航能力
自动水下车辆导航和控制
自主水下车辆（AUV）代表了一项杰出的技术成就，在增强我们对海洋学科学和水下管理的理解方面发挥了重要作用。资源。他们采取了我们探索和与地球上最具挑战性的边界之一探索和互动的方法。AUV的变革性影响植根于其复杂的导航和控制技术，使他们能够具有出色的精确性和可靠性执行复杂操作的能力。AUV的显着自主权是其最定义的特征之一，使他们能够进行广泛的水下探索并收集重要的数据，同时却没有连续的人类监督的限制或被束缚到表面容器的物理局限性的限制。通过整合各种技术的最先进的导航系统使这种独立性成为可能。在表面附近时，AUV会使用GPS定位；一旦被淹没，他们就依靠惯性导航系统和声学定位方法的组合来浏览不断转移和复杂的水下景观，其精度很高[1]。这种先进的导航能力是AUV技术的基石，使这些车辆能够冒险进入未知的海洋领土，以前所未有的细节监测环境条件，并对科学研究，商业风险投资和安全相关任务进行广泛的调查。AUV的持续发展和完善继续推动
使用经颅磁刺激在枕叶上诱发侧向光幻视以导航虚拟环境
涉及大脑视觉区域的电刺激会产生被称为光幻视的人造光感知。这些视觉感知在先前涉及皮层内微模拟 (ICMS) 的研究中得到了广泛的研究，并成为开发盲人视觉假体的基础。尽管已经取得了进展，但在实施功能性 ICMS 进行视觉康复方面仍然存在许多挑战。对主枕叶进行经颅磁刺激 (TMS) 提供了一种非侵入性产生光幻视的替代方法。盲人面临的一个主要挑战是导航。在科学界，评估视觉假体辅助导航能力的方法一直被忽视。在本研究中，我们调查了唤起侧向光幻视以在计算机模拟的虚拟环境中导航的有效性。更重要的是，我们展示了虚拟环境和视觉假体的开发如何相互关联，使患者和研究人员都受益。使用两个 TMS 设备，将一对 40 毫米的 8 字形线圈放置在每个枕半球上，从而产生单侧光幻视感知。参与者的任务是使用外围设备根据存在光幻视的视觉半场进行一系列左转和右转。如果参与者能够准确地感知所有十个光幻视，则模拟目标能够前进并完全退出虚拟环境。我们的研究结果表明，参与者可以解释单侧光幻视，同时强调基于计算机的虚拟环境的集成以评估视觉假体在导航过程中的能力。
星际旅行：可能的前景
另一种可能性是永动机，在这方面，星际飞船的速度是第二个问题，但第一个问题是如何设计这样一个物体，使其在没有任何燃料或外部阈值或触发器的情况下永远运动下去。用于星际旅行的最多的概念是量子泡沫或宇宙时空结构的“曲速引擎”，这个概念是创造这样的曲速引擎，它可以扭曲时空或在超空间中旅行。由于量子力学效应，量子泡沫是空间结构中每个小尺度上的时空波动。高维运输飞船也具有四维或更像太空中的宇宙立方的导航能力，可以探索和进入新的不同的宇宙，这个宇宙有完全不同的规律、物体、行星、恒星和形状，有可能出现与人类相比最具智慧的生命形式。黑洞、虫洞和超空间可以使这一切成为可能，但这方面需要超高速宇宙飞船，因为在“事件视界”甚至光也无法通过奇点，而奇点处的引力巨大，时间在这里终结。我担心，要前往数十亿万光年之外的星系、超级星系团、星际、多元宇宙或最终存在的全能宇宙，我们需要这样一种运输飞船，其速度是光速的几倍。因此解决方案可能是基于“超光速”粒子或基于第赫子粒子的航天器工程，这是一种假设的粒子，其速度总是比光速快。另外，另一种可能性是基于“中微子”的宇宙飞船进行星际或太空旅行，中微子是一种与电子非常相似的亚原子粒子，但不带电荷，质量可以忽略不计，可以假设为零。
带基于激光仪融合的自动无人机...
无人机已成为执行航空任务的变革性工具，这些工具曾经对载人飞机有挑战，提供了可观的安全福利，经济优势和环境增长。本文介绍了一种创新的方法，用于针对智能导航应用程序量身定制的自动驾驶无人机的设计和分析，这是受激光相机技术与GNSS（全球导航卫星系统）集成的融合的基础的。这项研究中的无人机是四轮驱动器，配备了DYS DYS D2836-6 1500KV电动机和30A BLDC ESC进行控制。它的电源是橙色的5200mAh 4s Lipo电池，可提供效率和寿命。无人机的核心位于基于ARM Cortex M4的控制器，该控制器精心策划了其自动飞行。它表现出较大的操作高度范围，保持恒定高度在地面高度5到20米之间，同时达到每秒2米的最高速度。这项研究的核心创新在于LiDAR-CAMERA融合技术的整合。利用rplidar，其范围为180米，显着点云密度为每平方米1000点，该无人机具有前所未有的精度来感知其周围环境。随附的摄像头具有高分辨率1920 x 1080像素传感器，具有360度水平和180度垂直视野的视野，促进了全面的视觉数据采集。对于对象识别和跟踪，无人机采用Yolov4算法进行实时识别，并利用Kalman过滤器进行精确的对象跟踪。计算机视觉中的这些进步对无人机的自主导航功能产生了重大贡献。无人机的导航能力与APM2.5 NEO-M8N GNSS接收器相辅相成，以确保精确的地理空间定位。
在不同组合景观中对机器学习辅助定向进化的评估
2 加州理工学院化学与化学工程部，加利福尼亚州帕萨迪纳 91125，美国 3 加州理工学院工程与应用科学部，加利福尼亚州帕萨迪纳 91125，美国 4 现地址：默克公司，南旧金山，加利福尼亚州 94080 5 现地址：苏黎世联邦理工学院生物系统科学与工程系，Schanzenstrasse 44，4056 Basel 6 主要联系人* 通讯作者：Frances H. Arnold，frances@cheme.caltech.edu Yisong Yue，yyue@caltech.edu 摘要 各种机器学习辅助定向进化 (MLDE) 策略已被证明能比典型的湿实验室定向进化方法更有效地识别高适应度蛋白质变体。然而，对影响 MLDE 在不同蛋白质中表现的因素的了解有限，阻碍了湿实验室活动的最佳策略选择。为了解决这个问题，我们系统地分析了多种 MLDE 策略，包括使用六种不同的零样本预测因子的主动学习和集中训练，涵盖 16 种不同的蛋白质适应度景观。通过用六个属性量化景观导航能力，我们发现 MLDE 在定向进化更具挑战性的景观上提供了更大的优势，尤其是当集中训练与主动学习相结合时。尽管不同景观的优势程度各不相同，但利用不同的进化、结构和稳定性知识来源的零样本预测因子的集中训练在结合相互作用和酶活性方面始终优于随机采样。我们的研究结果为选择蛋白质工程的 MLDE 策略提供了实用指南。关键词组合诱变、定向进化、上位性、适应度预测、机器学习、蛋白质工程、零样本预测因子
自动驾驶汽车：深钢筋的应用...
学生，MIT-WPU摘要本研究论文对深度强化学习在推动自动驾驶汽车的感知和决策方面推动进步方面所扮演的关键作用进行了简短的探索。通过深度学习和强化学习技术的融合，我们深入研究了这些方法如何协同促进在复杂且动态变化的环境中增强自动驾驶汽车的导航水平。重点是简化的演示文稿，本文提供了对自动驾驶汽车使用的各种感知算法的简洁而深刻的概述，强调对象检测，语义细分和基于激光雷达的技术。同时，它深入研究了深度强化学习的基本原理，阐明了这种合并在加强实时决策过程中的应用。承认简洁的约束，该论文简要介绍了关键方面，例如数据收集的复杂性和模型培训的关键作用。此外，该论文涉及自动驾驶部署固有的道德考虑，并强调了它们在塑造AI驱动运输的未来方面的重要性。从实际实施中汲取灵感，简洁地提出了案例研究，以说明自动驾驶汽车中深钢筋学习技术的切实整合，从而展示了其对增强导航能力的影响。1。浏览复杂的城市景观需要先进的技术。关键字：深度强化学习，自动驾驶汽车，感知算法，决策，导航，实时处理，深度学习，强化学习，道德考虑，案例研究。引言背景自动驾驶汽车已成为现代运输中的革命范式，承诺重塑人们和商品的移动方式。这些车辆配备了高级传感器，相机和处理单元，使它们能够在无人干预的情况下与环境进行导航和互动。但是，将自动驾驶汽车无缝整合到我们的日常生活中取决于他们准确地感知环境并实时做出迅速，明智的决定的能力。这项研究的重点是两个重要领域的融合：通过深度强化学习的视角，感知和决策。通过将深度学习的模式识别与强化学习的顺序决策技巧相结合，我们正在努力为自动驾驶汽车配备复杂的现实世界情景所需的工具。
24-004-在家重新思考杂草管理
相对较少的研究研究了除草剂对传粉媒介的直接影响，因此不幸的是，我们不知道大多数除草剂可能对传粉媒介物种产生的影响。但是，研究发现一些常见的除草剂会造成伤害。特别是，通常使用的除草剂草甘膦和包含它的产品已被发现：•干扰蜜蜂的导航能力（Balbuena等人2015）并学习与食物来源相关的信号（MengoniGoñalons和Farina，2018年）。 这可能会影响蜜蜂有效觅食的能力。 •更改蜜蜂的肠道微生物组（Motta等人 2018，Dai等。 2018，Blot等。 2019），这可能会增加对有害疾病的敏感性。 •巨型燕尾，spicebush燕尾，黑色燕尾和君主蝴蝶卵暴露于草甘膦的可能性要小得多，孵化的可能性要小得多。 Spicebush燕尾鸡的卵损失最大，只有6％的裸露卵孵化，而100％的未暴露卵（Albanese 2019）。 可能会在经过处理的区域内及其周围发生巨大的燕尾卵损失。2015）并学习与食物来源相关的信号（MengoniGoñalons和Farina，2018年）。这可能会影响蜜蜂有效觅食的能力。•更改蜜蜂的肠道微生物组（Motta等人2018，Dai等。 2018，Blot等。 2019），这可能会增加对有害疾病的敏感性。 •巨型燕尾，spicebush燕尾，黑色燕尾和君主蝴蝶卵暴露于草甘膦的可能性要小得多，孵化的可能性要小得多。 Spicebush燕尾鸡的卵损失最大，只有6％的裸露卵孵化，而100％的未暴露卵（Albanese 2019）。 可能会在经过处理的区域内及其周围发生巨大的燕尾卵损失。2018，Dai等。2018，Blot等。 2019），这可能会增加对有害疾病的敏感性。 •巨型燕尾，spicebush燕尾，黑色燕尾和君主蝴蝶卵暴露于草甘膦的可能性要小得多，孵化的可能性要小得多。 Spicebush燕尾鸡的卵损失最大，只有6％的裸露卵孵化，而100％的未暴露卵（Albanese 2019）。 可能会在经过处理的区域内及其周围发生巨大的燕尾卵损失。2018，Blot等。2019），这可能会增加对有害疾病的敏感性。•巨型燕尾，spicebush燕尾，黑色燕尾和君主蝴蝶卵暴露于草甘膦的可能性要小得多，孵化的可能性要小得多。Spicebush燕尾鸡的卵损失最大，只有6％的裸露卵孵化，而100％的未暴露卵（Albanese 2019）。可能会在经过处理的区域内及其周围发生巨大的燕尾卵损失。
1 NAVY 12/1/2019 预览 SBIR 20.1 主题索引 ADAPT ...
技术领域：战场采购计划：海军造船厂、舰队战备中心 (FRC)、海军陆战队后勤司令部 (MARCORLOGCOM) 目标：全球天气和地缘政治气候的波动正在增加自然和人为灾难的频率和强度。对受灾地区做出快速反应对于拯救生命至关重要，因为灾难的直接后果对幸存者和急救人员构成了最大的风险。废墟和基础设施被毁造成的高度动态环境对将物资运入灾区和将幸存者运出灾区提出了重大挑战。海军和海军陆战队寻求开发和演示快速、分布式、按需制造的无人系统，该系统能够根据情况支持多种有效载荷。描述：海军部 (DON) 寻求开发和演示快速、分布式、按需、小规模、国内制造的无人系统，该系统能够根据情况支持多种有效载荷。DON 打算与创新型小型企业合作，开发与以下重点领域相关的技术和方法：1.无人系统 (UxS) 产品的敏捷制造按需解决方案 2.无人平台的控制系统，包括第 1 组 - 无人机系统 (UAS) 或将载人船只改装为无人水面航行器 (USV) 3.基于使用商用现货 (COTS) 技术的概念有效载荷概念 1.UxS 产品的敏捷制造按需解决方案：定义和开发可定制的系统，能够在接近需求点的地方进行制造。这包括访问跨多个设施的组件和组件制造，以满足激增的需求。这包括快速本地 UxS 组装所需的供应链认证和管理。2.无人平台控制系统包括第 1 组 – UAS 或 USV：开发可重构控制系统，展示自群集组织和重新分配、避免自相碰撞和基于航路点的导航能力。这些系统必须能够快速定制，以便在紧急情况下将任何可用资产转换为 UxS 并加以使用。3.基于使用 COTS 技术的概念有效载荷概念：展示快速获取和配置模块化有效载荷的能力，以便在人道主义援助和救灾 (HADR) 行动中快速响应。1].所需能力包括通信、改进的态势感知、供应交付和受害者救援。第一阶段：请将您提议的主要重点领域编号作为第一阶段提案标题的前缀。提案人将开发并演示一个初始功能原型，该原型至少符合本主题下列出的三个重点领域中的一个主要重点领域。但是，提案人可以选择在提案提交中包含次要重点领域。技术提案限制为 5 页，并且必须提供足够的信息以进行评估，以确保第一阶段结束时演示的初始原型将在相关环境中以满足指定能力的方式运行。此信息可能包括但不限于详细设计、组件和系统实验室测试或最小可行产品 (MVP) [参考。理想情况下，技术就绪水平 (TRL) [参考。2] 在第一阶段开始时将达到 TRL 4-5，而在第一阶段完成时功能原型将达到或接近 TRL 6。在第一阶段结束时，将演示初始功能原型，