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五步中枢神经系统模型诱导细胞......
图 1. 两种 iPSC 系的干细胞表征示例。（A）TaqMan hPSC Scorecard Panel 将样本的基因表达谱与参考集的基因表达谱进行比较（分别为彩色点和灰色箱线图）。该检测使用超过 90 个基因和 13 个 PSC 的静态数据库进行比较。（B）PluriTest 检测使用微阵列数据根据多能性评分（反映多能性程度）和新颖性评分（反映分化程度）确认多能性标记表达。该检测使用超过 36,000 个转录本和超过 450 种细胞和组织类型的流体参考集进行比较。（C）KaryoStat+ 检测提供全基因组覆盖，可准确检测拷贝数变化和基因组畸变。
用于异构多机器人系统联合仿真的可靠、低延迟同步中间件
摘要 — 最近的物联网 (IoT) 网络涵盖大量固定和机器人设备，即无人地面车辆、水面舰艇和空中无人机，以执行搜索和救援行动、野火监测、洪水/飓风影响评估等关键任务服务。由于基于物理的机器人操作系统 (ROS) 模拟器是基于时间的，而基于网络的无线模拟器是基于事件的，因此实现这些设备之间的通信同步、可靠性和最小通信抖动是模拟和系统级实现的关键挑战，此外还有部署在现实环境中的移动和异构 IoT 设备的复杂动态。然而，在将异构多机器人系统付诸实践之前，物理（机器人）和网络模拟器之间的同步是最难解决的问题之一。现有的基于 TCP/IP 通信协议的同步中间件主要依赖于机器人操作系统 1 (ROS1)，由于其基于主控的架构，会消耗大量通信带宽和时间。为了解决这些问题，我们设计了一种新型的机器人与传统无线网络模拟器之间的同步中间件，该中间件依赖于新发布的具有无主数据包发现机制的实时 ROS2 架构。我们提出了一种地面和空中代理的速度感知传输控制协议 (TCP) 算法，使用数据分发服务 (DDS) 的发布-订阅传输，以最大限度地减少不同机器人代理之间的数据包丢失和同步、传输和通信抖动。我们提出的中间件与特定的机器人和网络模拟器无关，但对于模拟和实验，我们使用 Gazebo 作为基于物理的 ROS 模拟器，并使用 NS-3 作为无线网络模拟器。我们在模拟和系统层面对数据包丢失概率和平均延迟进行了广泛的网络性能评估，使用视距 (LOS)/非视距 (NLOS) 和 TCP/UDP 通信协议，通过我们提出的基于 ROS2 的同步中间件。此外，为了进行比较研究，我们进行了一项详细的消融研究，用实时无线网络模拟器 EMANE 替换 NS-3，用基于主控的 ROS1 替换无主控的 ROS2。最后，为了在实践中实现转变，我们在不同的地形上部署了一组不同的真实机器人——一架空中无人机 (Duckiedrone) 和两辆地面车辆 (TurtleBot3 Burger)，形成了无主控 (ROS2) 和主控 (ROS1) 集群，以评估潜在的网络同步和抖动问题。我们提出的中间件证明了使用一组不同的固定和机器人设备构建大规模物联网基础设施的前景
用于协作的可靠且低延迟同步中间件...
摘要 — 最近的物联网 (IoT) 网络跨越众多固定和机器人设备，即无人地面车辆、水面舰艇和空中无人机，以执行关键任务服务，例如搜索和救援行动、野火监测、洪水/飓风影响评估。实现这些设备之间的通信同步、可靠性和最小通信抖动是模拟和系统级实现的关键挑战，因为基于物理的机器人操作系统 (ROS) 模拟器是基于时间的，而基于网络的无线模拟器是基于事件的，此外还有部署在现实环境中的移动和异构 IoT 设备的复杂动态。尽管如此，在将异构多机器人系统转化为实践之前，物理（机器人）和网络模拟器之间的同步是最难解决的问题之一。现有的基于 TCP/IP 通信协议的同步中间件主要依赖于机器人操作系统 1 (ROS1)，由于其基于主控的架构，它消耗了大量的通信带宽和时间。为了解决这些问题，我们设计了一种新型的机器人和传统无线网络模拟器之间的同步中间件，它依赖于新发布的实时 ROS2 架构和无主数据包发现机制。我们提出了一种地面和空中代理的速度感知传输控制协议 (TCP) 算法，使用数据分发服务 (DDS) 的发布-订阅传输，以最大限度地减少不同机器人代理之间的数据包丢失和同步、传输和通信抖动。我们提出的中间件与特定的机器人和网络模拟器无关，但对于模拟和实验，我们使用 Gazebo 作为基于物理的 ROS 模拟器，使用 NS-3 作为无线网络模拟器。我们对基于 ROS2 的同步中间件，在数据包丢失概率和平均延迟方面进行了广泛的网络性能评估，包括视距 (LOS)/非视距 (NLOS) 和 TCP/UDP 通信协议。此外，为了进行比较研究，我们进行了一项详细的消融研究，用实时无线网络模拟器 EMANE 替换 NS-3，用基于主控的 ROS1 替换无主控 ROS2。我们提出的中间件证明了使用多种固定和机器人设备构建大规模物联网基础设施的前景最后，为了在实践中实现转变，我们在不同的地形上部署了一组不同的真实机器人——一架空中无人机（Duckiedrone）和两辆地面车辆（TurtleBot3 Burger），形成了无主（ROS2）和有主（ROS1）集群，以评估潜在的网络同步和抖动问题。
Edge Intelligence和不可知论机器人范式在资源同步中，在灵活的机器人和设施控制系统中共享1个共享2 3
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