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集成分析工具将空间RNA测序转变为成像师
新的计算工具，具有伪单细胞分辨率组织学（Spotiphy）的现场成像仪，采用机器学习算法来显着改善常规的空间转录组技术。这些技术着眼于捕获基因表达的网格上的预定义的“斑点”。这些本质上是在整个组织段中形成最终基因表达图像的像素。每个位置通常包含多个，通常是异质的细胞，使它们难以分类和分析单个细胞。
我们将空间转换为业务。 - eab
您的里面有什么？→生产力，而RadioShuttle™将托盘移动到货架上时，操作员可以免费进行其他工作。→最大化存储利用率最大化仓库大楼全高度的可用仓库空间。→维持最佳选择性，以在每个级别选择负载，并且部分独立于其他级别和部分进行管理。→具有成本效益的更多托盘位置，以最大程度地减少托盘外部存储的使用。50％的移动方法是由RadioShuttle™完成的。→最小化损害对商品的损害较小，因为托盘的内部移动是由RadioShuttle™完成的。→您现有的卡车和驾驶员车队的货物有效移动可以移动更多产品，因为RadioShuttle™将进行托盘的运动。→高度可自定义的货架和班车都具有多个功能和参数，可以调整以最有效的方式处理不同的载体和负载。每个项目都是由客户的需求和愿望定义的客户。
scipad：将空间线索纳入无监督的姿势深入关节学习
摘要 - 不监督的单眼深度估计框架 - 作品显示出有希望的自主驱动性能。但是，现有的解决方案主要依靠一个简单的召集神经网络来进行自我恢复，该网络努力在动态，复杂的现实世界情景下估算精确的相机姿势。这些不准确的相机姿势不可避免地会恶化光度重建，并误导了错误的监督信号的深度估计网络。在本文中，我们介绍了Scipad，这是一种新颖的方法，它结合了无监督的深度置式联合学习的空间线索。具体来说，提出了一种置信度特征流估计器来获取2D特征位置翻译及其相关的置信度。同时，我们引入了一个位置线索聚合器，该位置线索聚合器集成了pseudo 3D点云中的depthnet和2D特征流入均匀的位置表示。最后，提出了一个分层位置嵌入喷油器，以选择性地将空间线索注入到鲁棒摄像机姿势解码的语义特征中。广泛的实验和分析证明了与其他最新方法相比，我们的模型的出色性能。非常明显的是，Scipad的平均翻译误差降低了22.2％，而Kitti Odometry数据集的相机姿势估计任务的平均角误差为34.8％。我们的源代码可在mias.group/scipad上找到。
Audiomove：将空间音频应用于多方向肢体练习指导
指导用户进行肢体运动可以帮助肌肉训练或身体恢复。但是，传统的基于视觉的方法通常需要多个摄像头，以帮助用户了解动作，并要求它们在屏幕范围内。因此，我们提出了一个非视觉系统，可以使用空间音频，AudioMove，带有商业式货架（COTS）设备（即智能手机和耳机）的多个方向肢体动作来指导用户。所提出的系统解决了实时传达包含多个平面的定向信息的挑战。我们进行了一项混合方法用户研究，以通过将运动数据与空间音频感知相结合的三种方法来评估系统的有效性。此外，构建了用户界面以收集用户的注释。结果得出的结论是，空间音频指导可以在日常生活中创建自然，普遍和非视觉运动训练解决方案。
是时候将空间系统指定为关键基础架构
十多年前，美国国家安全空间战略警告说，空间将变得更加“拥挤，竞争和竞争”。 3该警告被证明是有先见之明的，但美国政府做得不足以适应这一现实。美国太空系统的主要部分仍未被指定为关键基础架构，也没有受到指定所需的关注或资源。当今的大多数太空系统都是在空间是冲突中的庇护所的前提下开发的，但事实并非如此。俄罗斯和中国的威胁正在增长。这两种专制权力都将美国和合作伙伴太空系统放在了十字准线中，如他们对反卫星（ASAT）能力的测试所证明的那样。美国需要采取更一致，更连贯的方法来实现有关太空系统基础设施的风险管理和公私协作。
大都市：将空域结构和容量与极端交通密度联系起来
在过去十年中受到越来越多的媒体关注。由于人们对这两种飞机类型的热情日益高涨，航空航天业内外的许多人都设想未来将有大量小型飞机飞越城市地区。有了这个未来愿景，问题就出现了，在空域组织方面，需要什么才能使之成为可能，或者说，是否真的有可能。在此背景下，大都会项目旨在研究空域结构对高密度空域的容量、复杂性、安全性和效率的影响。为此，已经考虑了四种空域概念，从分散的直接路由概念到使用基于 4D 轨迹的操作的高度结构化的管道网络。通过大规模模拟实验对这四个概念进行了比较，针对与当前空中交通密度相比极端的多种场景。本文概述了 Metropolis 项目，重点介绍了项目目标、空域概念的设计和实施以及初步模拟结果。
弥合差距：将空间技能指导融合到技术教师准备计划
量子储层计算和量子极限学习机是两种新兴方法，它们在经典和量子机器学习任务中都证明了它们的潜力。他们利用了物理系统的量子性以及轻松的训练策略，实现了出色的性能。对这些非常规计算方法的兴趣日益增加，这是由于适用于实施的各种量子平台的可用性和复杂量子系统研究的理论进步。在本评论文章中，当考虑量子输入，量子物理基板和量子任务时，将审查显示广泛可能性的最新建议和第一个实验。主要的重点是这些方法的表现，在古典同行和机会方面的优势。