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World File Search System惯性
在低温温度下运行的紧凑型惯性纳米置剂
纳米置位在诸如扫描探针显微镜和光学等应用中起着非常重要的作用。我们报告了紧凑的惯性纳米置剂的开发，以及完全计算机的接口电子设备，其运行量低至2 K，并且在我们的全自动针 - Anvil类型点触点触点Andreeve Reflection（PCAR）设备中使用。我们还使用与家用电子设备的Labview接口介绍了完全自动化的操作程序。点接触光谱探针已成功用于在低温下对元素超导体进行PCAR测量。我们的纳米灵敏剂的小占地面积使其非常适合在低温扫描探针显微镜中掺入，并使该设计多功能用于各种研究和工业目的。
如果您打算使用惯性测量系统... ...在由Dr.In Dr.-in
今天的惯性导航系统（INS）的实现发生在所谓的“皮带降”技术中，其中所有惯性传感器（陀螺仪和加速传感器）都安装在车辆上。过去，这些系统是在所谓的“ gimbal”技术中设计的，其中陀螺仪用于机械地稳定太空中的加速度传感器。在绑带系统中，稳定化是数学上的，因此所有惯性传感器均暴露于整个车辆动力学。由于缺乏机甲鼻子式辅助，在运行中的皮带系统要比Gimball Systems强大得多，但是测量范围，尺度的准确性和传感器的稳健性的要求相应地更高。
可再生能源对电力系统惯性和频率响应的影响。
在过去的几十年里，全球趋势是用可再生能源取代传统发电厂，并用可再生能源满足不断增长的负荷。这是为了减少化石燃料对环境的影响，并确保能源供应安全 [3]。未来的计划包括提高可再生能源的渗透率。风力涡轮机和太阳能光伏电站等可再生能源在许多方面都不同于同步发电机。这些能源中的大多数不会增加系统惯性，从而降低了系统的有效惯性。此外，运行策略将这些能源视为电网中的负需求。因此，这些能源不会增加系统的总储备。最后，这些能源的输出取决于天气条件和控制策略。变化的天气条件会使这些能源的输出发生变化。风力发电厂的发电机和叶片中储存惯性，通常对其进行控制以实现最大功率输出。无论电网上的频率事件如何，这种最大效率控制策略都能保持电厂惯性。
适用于移动增强现实的强大协作视觉惯性大满贯
摘要 - 在多用户移动AR应用程序中确保精确的实时本地化并确保鲁棒性是关键挑战。利用协作信息来增强轻量级设备的跟踪准确性，并强化整体系统的鲁棒性是至关重要的。在本文中，我们提出了一个可靠的集中式协作多代理VI-SLAM系统，用于移动AR交互和服务器端有效的一致映射。该系统在移动设备上部署了轻巧的VIO前端，以进行实时跟踪，并在远程服务器上运行的后端以更新多个子包。当检测到跨代理之间的跨代理之间的重叠区域时，系统执行子束融合以建立全球一致的图。此外，我们提出了一个基于在线注册和融合的多代理场景中的可覆盖率领域的地图注册和融合策略。为了提高前端对代理的跟踪准确性，我们介绍了一种策略，以将全局地图更新为本地地图，以中等频率的摄像机率姿势估计前端VIO和低频全局地图优化，使用紧密耦合的策略，以实现全局图中的多代数前端估计的一致性。通过在服务器上执行后端映射并在多个移动设备上部署VIO前端以进行AR排除，从而进一步确认了所提出的方法的有效性。此外，我们通过分析代理和服务器结束的网络流量，同步频率以及其他因素来讨论提出系统的可扩展性。
英国激光惯性聚变技术计划...
• 但为什么压缩在 ICF 中如此重要？ • 想法： • 固体时 ρ DT = 0.25g/cc • 点火要求：ρR HS > 0.3 g/cm 2 • 对于固体密度 DT => R HS = 1.2cm • 我们不能只将 1.2cm 半径的固体密度 DT 加热到 5 keV 吗？ • 不行！ • 聚变产量将难以控制 • 输入能量要求巨大（5000 MJ）
技术报告：多视觉惯性系统：分析，校准和估计
11实验结果42 11.1 4 IMU + 3 GS摄像机。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。43 11.1.1具有不同数量的相机的校准。。。。。。。。。。。。。。。。。43 11.1.2与Kalibr进行了比较。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 44 11.1.3比较IMU内在质量。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。43 11.1.2与Kalibr进行了比较。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。44 11.1.3比较IMU内在质量。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。44 11.1.3比较IMU内在质量。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。49 11.2 4 IMU + 2 GS摄像机 + 2 RS摄像机。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。49 11.2.1 IMU和GS/RS的校准。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 49 11.2.2评估多个陀螺仪校准。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 50 11.2.3时间校准。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 50 11.3带有4个IMU + 2 GS摄像机的平面运动。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。49 11.2.1 IMU和GS/RS的校准。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。49 11.2.2评估多个陀螺仪校准。。。。。。。。。。。。。。。。。50 11.2.3时间校准。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。50 11.3带有4个IMU + 2 GS摄像机的平面运动。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。50 11.4关于估计收敛的讨论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。51
tc-ltio：激光雷达和视觉进程降解环境的紧密耦合激光偶尔惯性进程
自动移动机器人在交付，制造，耕作，采矿和太空探索的自动化中起着重要作用。尽管这些机器人在传统上依靠其与GNSS/INS系统的本地化[1]，但在室内，室内，屋顶或茂密植被的区域，在发生信号损失的情况下，会出现挑战。为了克服这一限制，已经提出了同时定位和映射（SLAM）[2]方法。猛击通常将其分为光检测和范围（LIDAR）大满贯和视觉猛击，具体取决于所用的主要传感器。LIDAR SLAM在涉及敏捷运动和复杂结构化环境的场景中具有很高的精度和鲁棒性，这是由于其能力直接使用多个射线直接测量对象和传感器之间的距离[3]。但是，由于LiDar SLAM通过匹配每种结构扫描来执行定位，LIDAR的大满贯可以在无结构的场景中退化，例如隧道，庞大的平面和走廊[4]。另一方面，视觉猛击，利用RGB图像的纹理信息可以在无结构环境中起作用，因为它依赖基于纹理的特征，即使在缺乏明确的结构元素的场景中，也可以提取这些特征[5]。然而，视觉大满贯的规模估计有弱点，并且可以在照明条件下快速变化。为了解决LiDAR和Visual Slam的局限性，已经提出了各种LiDAR视觉大满贯方法，这些方法同时整合了LiDar和Visual Sensor的信息[6-8]。这些方法可以有效地处理结构和，因为这些方法大多数都依赖于松散耦合的方式（系统间融合）[6，7]，这两个系统中的故障都会导致总体猛击失败。为了解决松散耦合方式的弱点，已经提出了紧密耦合的方法（功能间融合）[8]。
评估反应性技术惯性测量和技术经济建模
在这种情况下，反应性技术与Aemo和Arena合作，在大陆NEM中进行实时惯性测量的试点示范项目[17]。这些测量是使用反应性开发的新技术进行的，该技术由调制器和几个可扩展的测量单元（XMU）以及算法组成，以分析数据[18] [19]。使用该技术，该系统能够以约10％的置信范围来测量惯性。此外，[20]表明，使用该技术使用该技术的惯性测量可能比其他方法更准确地计算惯惯性较低的系统（基于事件的方法或理论计算），并且快速效果控制器（通常称为快速频率响应（FFR）服务）的惯性测量值（基于事件的方法或理论计算）。
习惯性每日摄入油炸食品会通过 NOTCH1 触发的细胞凋亡增加心力衰竭的跨代遗传风险
油炸食品在西方饮食模式中非常普遍。西方饮食与患心血管疾病的高风险存在不利联系。心力衰竭 (HF) 是一种心血管疾病亚型，是一种发病率和死亡率都很高的全球流行病。然而，长期食用油炸食品与 HF 发病之间的因果关系仍不清楚。我们的基于人群的研究表明，经常食用油炸食品与 HF 风险增加 15% 密切相关。因果关系可能归因于油炸食品中的丙烯酰胺饮食暴露。进一步的横断面研究表明，丙烯酰胺暴露与 HF 风险增加有关。此外，我们发现并证明长期接触丙烯酰胺可能会诱发斑马鱼和小鼠的 HF。从机制上讲，我们揭示了丙烯酰胺由于线粒体功能障碍和代谢重塑而引起心脏能量代谢紊乱。此外，丙烯酰胺暴露通过抑制NOTCH1-磷脂酰肌醇3-激酶/AKT信号传导诱导心肌细胞凋亡。此外，丙烯酰胺暴露可能影响生命早期的心脏发育，并且丙烯酰胺暴露的不利影响通过DNA甲基转移酶1（DNMT1）引起的表观遗传变化对下一代构成威胁。在本研究中，我们从基于人群的观察到实验验证，揭示了油炸食品和丙烯酰胺作为一种典型的食品加工污染物对HF的不利影响和潜在机制。总之，这些结果在流行病学和机制上为揭示丙烯酰胺引发HF的机制提供了强有力的证据，并强调了减少油炸食品消费对降低HF风险的重要性。
Myokey：惯性运动感测和基于手势的QWERTY键盘扩展现实
摘要 - 在扩展现实（XR）的背景下对文本输入的挑战和社会接受，激发了新型输入方式的研究。我们研究了使用Qwerty-layout虚拟键盘应用于文本条目的惯性测量单元（IMU）控制和表面肌电图（SEMG）手势识别的融合。我们设计，实施和评估了名为Myokey的提议的多模式解决方案。用户可以通过手臂运动和手势组合选择字符。Myokey采用轻量级卷积神经网络分类器，可以在具有微不足道的推理时间上部署在移动设备上。我们通过在三种情况下招募12名参与者并测试了三组抓地力微观手机，证明了与Myokey无中断的文本条目的实用性：空手文本输入，三脚架抓握（例如，笔）和圆柱形掌握（例如，pen）。使用Myokey，用户的平均文本输入率为每分钟9.33个单词（WPM），8.76 wpm和8.35 wpm，分别为徒手，三脚架掌握和圆柱形掌握条件。