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基于VFH+算法的未知环境中自主水下直升机的完整覆盖路径规划方法
摘要：一架自主水下直升机（AUH）是磁盘形的多型Au suplopellosus au popelly ossopous水下车辆（AUV），旨在在水下环境中自动起作用。在未知环境中近底面积扫描是典型的应用程序，其中完整的覆盖路径计划（CCPP）对于AUH至关重要。提出了一种完整的覆盖路径计划方法，其中提出了带有单个梁回声声音的AUH，包括最初的路径计划和在线本地碰撞策略。首先，初始路径是使用boutrophedon运动计划的。基于其移动性，一种多维障碍物传感方法的设计，其单个光束范围安装在AUH上。VFH+算法是根据固定位置处的范围信息在遇到障碍物之前为标题决策过程配置的。在线局部避免程序进行了模拟和分析，并通过所需的标题方向和相应的极性直方图进行了分析。最后，通过分析不同障碍局情况下的标题决策来设置，模拟和比较几个模拟情况。模拟结果证明了提出的完整覆盖路径计划方法的可行性，这证明在没有单束声纳的未知环境中完成全面覆盖面积扫描是可行的。
计算方法的基准，用于纠正CRISPR-CAS9筛选数据中已建立和未知来源的偏差
抽象背景：CRISPR-CAS9辍学屏幕是用于研究以前所未有的精度和规模研究生物学的强大工具。但是，数据的偏见会导致对解释和损害总体质量的潜在混杂影响。CAS9的活性受到目标位点的结构特征的影响，包括拷贝数放大（CN偏置）。更令人担忧的是，近端靶向基因座倾向于产生与CRISPR-CAS9靶向（接近度偏差）的基因无关的反应，这可能是由于CAS9引起的整个染色体臂截断或其他基因组结构特征和不同的染色质访问性水平。结果：我们对八种计算方法进行了基准测试，严格评估了它们在迄今为止两个最大的公开可用的CRISPR-CAS9屏幕中减少CN和接近性偏置的能力。我们还通过评估处理后的数据允许准确检测真正的阳性基本基因的程度，确定的肿瘤遗传成瘾以及已知的癌症依赖性生物标志物，来评估每种方法保持数据质量和异质性的能力。我们的分析阐明了每种方法在不同情况下纠正偏见的能力。当共同处理具有可用CN信息的模型的多个模型屏幕时，AC-CHRONOS的校正CN和CORXIM偏差的其他方法都超过了其他方法，而CRISPRCHEANR是单个屏幕的最佳性能方法，或者是CN信息的最佳性能。此外，计时和AC-CHRONOS产生的最终数据集能够更好地概括已知的必需基因和非必需基因。结论：总的来说，我们的调查根据其优势，劣势和实验环境，为选择最合适的偏见方法的选择提供了指导。
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阿迪朗达克公园代理机构项目ID 2023-007 2024年5月15日Aaron Ziemann rpcomments@apa.ny.gov Dear Sir，我绝对反对在乔治湖使用化学除草剂procellacor。我不需要从网站上复制和粘贴，这些网站陈述了为什么不允许这种除草剂在乔治湖中使用的所有事实，而没有更明显的证据表明其环境影响。您可以在乔治湖协会和乔治湖水饲养员网站上找到这些事实。我和我的家人在乔治湖上拥有2所房屋，我们在那里住了2代。我们喝水，依靠这个湖泊，以生存几代人。我们的房屋直接从绵羊草甸湾对面，可能会通过使用尚未经过充分测试的除草剂来确定它可能对该湖产生的不可逆影响，从而可能造成无法弥补的环境伤害。乔治湖公园委员会曾与上面陈述的其他两个团体一起保护该湖泊，但显然他们已经失去了所有理由，如果允许使用这种除草剂前进，可能会对活湖造成毁灭性的伤害。对于为什么LGPC迫使耗资60,000美元至100,000美元的房主迫使新的化粪池系统法规迫使其他旨在保护湖泊的检查，但允许该项目继续进行其他检查，而没有对书籍进行更多的研究，这是值得怀疑的。被迫花费这么多的钱来保护我们的湖泊并保护我们房屋的价值，然后威胁我们试图保护的湖泊的定义是精神错乱的定义。停止将Procellacor放在乔治湖的计划中。如果乔治湖公园委员会花了更多的时间和金钱，将船只远离湖上，这使我们今天不会在这里。传统的与摩天半径作斗争的方法一直在起作用。为什么有人知道危险的人会在原始的湖泊中杀死农药！我的朋友，家人和邻居每天都在保护我们的湖泊，而科学和测试并未证明这是安全的行动。请支持和保护我们的美国湖女王，这是美国仅有的两个。恭敬，
分布式模型的预测性控制，用于领先车辆未知输入的异质车辆排
在本文中，提出了针对异性恋车辆排的分布式模型预测控制（DMPC）算法。允许领先的车辆由非零和时间变化的输入驱动，而不是以恒定的速度行驶。除了每个车辆的个别状态和输入限制外，所有车辆均通过状态耦合的车间间距约束和状态耦合成本函数耦合，从而维持一维排的构造与令人满意的瞬态性能。每辆车都与其附近的车辆通信，并且可能不知道领先的车辆的动力学状态信息。每个车辆的控制输入是由每个车辆的本地信息以及其邻居的假定状态信息确定的局部优化问题计算的。通过设计以下车辆的分布式终端控制法，将每个状态耦合设置为几个特定子集，然后迫使每辆车辆以优化其在分配的子集中受到约束的状态，可以将耦合约束和成本函数解耦，因此可以采用分布式和平行的计算方法来计算所有以下所有车辆的控制权。基于量身定制的终端平等约束以及量身定制的终端控制法，在所有时间步骤中都实现了本地MPC优化问题的递归可行性，并且还可以保证每辆车的渐近稳定性。在模拟中证明了所提出的DMPC方法的有效性，并且所提出的DMPC的优势与领先的车辆的非零，无法访问，并且随时间变化的输入强调了与不断变化的领先车辆速度的异构车辆平台的比较模拟。
大胆地走到没有机器人之前的地方 - 第4部分：使用多功能机器人的未知，极端环境
Rohan Thakker*，Michael Paton*，Bryson Jones*，Guglielmo Daddi*，Rob Royce*，Michael Swan*，Marlin Strub*，Marlin Strub*，Sina Aghli，Harshad Zade，Yashwanth Nakka，Tiago Vaquero，Tiago Vaquero，Joseph Bowkett，Joseph Bowkett，Joseph Bowkett，Daniel Lorish，Daniel Lorish，Jackan nyny tristan jackan nyny顾客，Jenny顾客，Jenny顾客，Jenny顾客，Jenny顾客，JENNY顾客，JENNY顾客，Jenny Triser顾问Hasseler，Carl Leake，Benjamin Nuernberger，PedroProença，William Talbot，Kyohei Ottsu，Andrew Orekhov†，Philippe Tossi，Matthew Gildner，Matthew Gildner，Abhinandan Jain，Rachel Etheredge，Rachell Etheredge，Rachel Etheredge，Matthew，Matthew，Matthew，Masher Howie Choset bubins，Masher burel burel burel bureldick• ono *这些作者为这项工作做出了同样的贡献。‡美国加利福尼亚州帕萨迪纳，加利福尼亚理工学院机械与土木工程系†美国宾夕法尼亚州匹兹堡的卡内基梅隆大学，美国宾夕法尼亚州匹兹堡：NASA喷气推进实验室，加利福尼亚理工学院，加利福尼亚州帕萨迪纳，美国加利福尼亚州，美国加利福尼亚州。‡美国加利福尼亚州帕萨迪纳，加利福尼亚理工学院机械与土木工程系†美国宾夕法尼亚州匹兹堡的卡内基梅隆大学，美国宾夕法尼亚州匹兹堡：NASA喷气推进实验室，加利福尼亚理工学院，加利福尼亚州帕萨迪纳，美国加利福尼亚州，美国加利福尼亚州。
强化基于学习的控制，以抑制受未知谐波激发的半活性结构的瞬时振动
在时间范围内不断向后回滚的地方（通常称为“退缩的地平线控制”）。即使MPC控制器按定义依赖于系统模型，模型参数中的某些不确定性或预测外部干扰时的不确定性可以通过状态反馈循环来补偿，该状态反馈循环在随后的最佳最佳控制问题中适应实际系统响应。在优化工业过程（Bordons＆Camacho，1998）和交通流量（Ferrara等，2015）中，可以找到许多MPC应用，其中控制器用于应对时间变化的参数和不断发展的边界条件。MPC对于风电场的协调至关重要（Vali等，2019），这会在风向上永久变化。基于MPC的控制器也证实了它们在自动驾驶中的效率，在该自动驾驶中，车辆面临动态障碍（Babu等，2018）。在结构控制中，大多数MPC控制器都依赖于预测外部激发力演化的专门设计的动态模型。Oveisi等。 （2018）开发了一种递归的最小二乘算法来估算干扰信号，该算法不断更新并用于确定退化的地平线控制。 该方法已成功验证了受谐波干扰的压电层压梁的验证。 Wasilewski等人。 （2019年），从自回归模型中回收了地震激发，并将其前进到MPC Conloller，这稳定了使用液压执行器的多局建筑物的振动。 （2007）。Oveisi等。（2018）开发了一种递归的最小二乘算法来估算干扰信号，该算法不断更新并用于确定退化的地平线控制。该方法已成功验证了受谐波干扰的压电层压梁的验证。Wasilewski等人。（2019年），从自回归模型中回收了地震激发，并将其前进到MPC Conloller，这稳定了使用液压执行器的多局建筑物的振动。（2007）。在Zelleke和Matsagar（2019）中，开发了一种基于能量的预测控制算法，以抑制受风激发的多局建筑物的振动。Yuen等人提出了一种基于概率的鲁棒性控制方法来减轻暴露于不确定激发的细长建筑物的振动的替代方法。在Takacs和Rohal'-Ilkiv（2014）中测试了五种最佳和次优MPC方法，以确定它们的构成复杂性和在线启动的能力，以减轻配备Piezoce-Ramic Control设备的自由，稳态和短暂振动。作者观察到最佳和次优策略之间的控制绩效没有显着多样性。他们建议在计算上有效的次优方法（例如，最低时间显式或牛顿– Raphson的MPC）可以用于较大维度的系统而不会大大损失性能的系统。
液相色谱-电感耦合等离子体质谱法定量分离未知有机金属配合物
摘要：人们普遍认为溶解有机物 (DOM) 可以控制环境中痕量金属的溶解度和反应性。然而，控制金属-DOM 络合的机制仍然不清楚，主要是因为在组成 DOM 的复杂有机化合物混合物中分离和定量金属-有机物种的分析难度很大。本文，我们描述了一种使用液相色谱在线电感耦合等离子体质谱 (LC-ICP-MS) 对有机-金属络合物进行定量分离和元素特异性检测的方法。该方法实施柱后补偿梯度以稳定整个 LC 溶剂梯度中的 ICP-MS 元素响应，从而克服了实现 LC-ICP-MS 定量准确度的主要障碍。通过外部校准和内部标准校正，该方法得到的有机-金属络合物浓度始终在其真实值的 6% 以内，无论络合物的洗脱时间如何。我们利用该方法评估了四种固定相（C18、苯基、酰胺和五氟酰基苯基丙基）对苏旺尼河富里酸和苏旺尼河天然有机质中环境相关痕量金属（Mn、Fe、Co、Ni、Cu、Zn、Cd 和 Pb）回收率和分离率的影响。C18、酰胺和苯基相通常可获得最佳的金属回收率（除 Pb 外，所有金属的回收率均 > 75%），其中苯基相分离极性物质的程度大于 C18 或酰胺相。我们还对氧化和还原土壤中有机结合的 Fe、Cu 和 Ni 进行了分馏，揭示了土壤氧化还原环境中金属-DOM 形态的不同。通过对 DOM 结合金属进行定量分馏，我们的方法为加深对整个环境中金属-有机络合物的机理理解提供了一种手段。■ 引言
安全数据表
性质 值 备注 • 方法 pH 无可用数据 未知 熔点 / 凝固点 无可用数据 未知 沸点 / 沸程 (°C) 无可用数据 未知 闪点 无可用数据 开杯粘度 无可用数据 未知 蒸发速率 无可用数据 未知 可燃性 (固体、气体) 无可用数据 未知 空气中可燃性极限 未知 可燃性上限： 无可用数据 可燃性下限： 无可用数据 蒸气压 无可用数据 未知 蒸气密度 无可用数据 未知 相对密度 无可用数据 未知 水溶性 无可用数据 未知 在其他溶剂中的溶解度 无可用数据 未知 分配系数 无可用数据 未知 自燃温度 无可用数据 未知 分解温度 未知 运动粘度 无可用数据 未知 动态粘度 无可用数据
安全数据表
性质 值 备注 • 方法 熔点 / 凝固点 无数据 未知 沸点 / 沸程 (°C) 无数据 未知 可燃性 (固体、气体) 无数据 未知 空气中的可燃性极限 未知 可燃性上限： 无数据 可燃性下限： 无数据 闪点 无数据 开杯 自燃温度 无数据 未知 分解温度 未知 pH 无数据 未知 pH (水溶液) 无数据 无信息 运动粘度 无数据 未知 动态粘度 无数据 未知 水溶性 无数据 未知 在其他溶剂中的溶解度 无数据 未知 分配系数 无数据 未知 蒸气压 无数据 未知 相对密度 无数据 未知 堆积密度 无数据 液体密度 无数据 蒸气密度 无数据 未知 颗粒特性 颗粒大小 无信息 颗粒大小分布 无信息
控制 DNA 模板 SDS
可燃性下限： 无数据 闪点 无数据 开杯 自燃温度 无数据 未知 分解温度 未知 pH 无数据 未知 pH（水溶液） 无数据 无信息 运动粘度 无数据 未知 动态粘度 无数据 未知 水溶性 无数据 未知 在其他溶剂中的溶解度 无数据 未知 分配系数 无数据 未知 蒸气压 无数据 未知 相对密度 无数据 未知 堆积密度 无数据 液体密度 无数据 蒸气密度 无数据 未知 颗粒特性 粒度 无信息 粒度分布 无信息