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视觉皮层中不同物体信息的协调多路复用
摘要 感觉受体场足够大，可以容纳多个可感知的刺激。那么，大脑如何编码在特定时刻可能存在的每种刺激的信息？我们最近表明，当存在多个刺激时，单个神经元可以在某个时间段内对一个刺激和另一个刺激进行编码，这表明存在一种不同刺激的神经多路复用形式 (Caruso 等人，2018)。在这里，我们研究 (a) 这种编码波动是否发生在早期视觉皮层区域；(b) 编码波动如何在神经群体中协调；(c) 协调的编码波动如何取决于将刺激解析为独立对象还是融合对象。我们发现编码波动确实发生在猕猴 V1 中，但仅当两个刺激形成独立对象时才会发生。这种独立的物体会引起一种新的 V1 尖峰计数（“噪声”）相关性模式，涉及正值和负值的不同分布。这种双峰相关模式在表现出编码波动或多路复用最强证据的神经元对中最为明显。给定的一对神经元是否表现出正相关或负相关取决于这两个神经元是否对同一物体反应更好或具有不同的物体偏好。在 V4 中，对于单独的物体也观察到基于刺激偏好的尖峰计数相关性的不同分布，但当两个刺激融合形成一个物体时则不会出现这种情况。这些发现表明多个物体引起的反应动力学与单个刺激引起的反应动力学不同，这为多路复用假设提供了支持，并提出了一种尽管感觉编码明显粗糙但仍可以保留有关多个物体的信息的方法。
用于空间物体观察和测量的地面光学传感器网络性能指标
地球轨道上的空间物体总数估计超过 20 万个，而目前不断跟踪和编目的空间物体数量约为 2 万个。在我们这个时代，太空交通量每年都在增加，因此可能发生碰撞的风险也随之增加，全球都需要控制近地空间环境，特别是低地球轨道。这是每个北约国家的共同问题，可以通过各国之间的全球合作来解决。此外，与轨道物体测量位置相关的不确定性是影响性能、准确性和及时性的主要因素之一。因此，旨在协调大量传感器是该领域最重要的方面之一。本文提出了一种算法来估计全球分布的光学资产网络（望远镜和探测器）的性能，该网络使用现成的望远镜组件，部署在不同位置的多个站点。在探测尺寸小至 3 厘米的太空物体的情况下，定量性能指标计算为网络在给定时间窗口内可见的总分类碎片比例（在我们的例子中，已考虑 24 小时）。所提出的算法将所有 NORAD 目录、DISCOS 目录提供的所有物体物理数据以及所有光学和大气数据作为输入。然后，它会传播空间物体群，以获得它们在选定时间窗口内的位置，过滤掉所有不在地面站网络视线范围内足够时间的物体，以保证可行的轨道确定，并对满足所有先前条件的物体估计光学资产可实现的信噪比。这些值直接转化为检测概率，从而为给定的地面传感器网络配置提供性能指数，可用作评估不同架构时要优化的目标函数。
闪亮物体、星系和规划理论的主体
规划专业和规划理论被比作“喜鹊”（Sandercock，2000；Barry et al，2018）。这个比喻意味着规划作为一个领域和一套理论的多样性、包容性和多学科性，它必须响应全球社区和地区的复杂需求。同样，规划理论的学生可以被比作喜鹊，收集规划理论的闪亮物体（从他们自己的角度来看是闪亮的），并将它们建成他们自己的研究和自我发展的巢穴。事实上，以规划理论形式呈现的闪亮物体一直在不断变化。在高级规划理论研讨会上，一群新兴学者着手探索这种喜鹊性质。这张海报提供了一组图形表示，展示了博士生和硕士生的个人智力旅程、富有成果的紧张关系、研究工作、实践和生活中的贡献和局限性。学生和导师开始探索规划理论的边界、边缘、谱系、经典、想象、主要符号、参与者、网络和集合。新兴规划学者的观察能告诉我们关于规划理论领域的什么信息？
大脑的腹侧视觉通路能计算物体的形状吗？
大量行为文献表明，人类的物体识别是由形状表征支持的，这种表征能够容忍物体外观的变化。这种“全局”形状表征是通过描述物体局部特征或结构的空间排列而不是特征本身的外观来实现的。然而，越来越多的证据表明，腹侧视觉通路（物体识别的主要基础）可能并不代表整体形状。相反，腹侧表征可能更适合描述为局部图像特征的基础集。我们认为，这一证据迫使人们重新评估腹侧通路在物体感知中的作用，并提出了一个更广泛的形状感知网络，其中包括来自背侧通路的贡献。
避免碰撞的可变形物体的多动物传输
摘要 - 在自动运输可塑造对象的问题中，我们提出了一种多机器人方法，将大对象转向目标配置（对象维度，方向和位置）。首先，我们基于对象边界框的尺寸和旋转时间的演化提出了一个变形模型。我们认为该对象是由一组带有双积体动力学的移动机器人抓住的。然后，我们提出了一组名义控制器，允许达到建模可变形对象的边界框的所需配置。为了防止对象与静态或动态障碍物的碰撞，我们制定了利用我们变形模型的控制屏障函数（CBF）。最后，我们将标称控制器和CBF集成到二次编程控制器中，其中包括过度拉伸的回避和速度约束。我们报告模拟结果，以显示在不同的测试方案中这种方法的性能。
接近实时的物体检测，用于时间紧迫的任务规划
地理空间信息通过提供早期预警信号和提供运营见解，已经证明了其至关重要性。在本文中，我们将介绍另一个应用领域，即收集地理空间信息以用于综合培训和模拟解决方案。政府（即情报界）和商业地理空间数据提供商（例如 Maxar Technologies）为所选的感兴趣区域提供了大量接近实时的数据。例如，如果需要，Maxar 的卫星群每天可以提供多个重访周期。生成的大量地理空间数据是现代大数据分析的典型应用领域，由先进的机器学习模型支持。考虑到这些技术进步，我们将提供一个端到端地理空间平台来消化和分析捕获的数据（例如，通过无人机或卫星）并输出 3D 环境，从而为关键任务规划和培训提供下一代建模和仿真 (M&S) 解决方案。
接近实时的物体检测，为时间紧迫的任务规划提供具有地理参考物体的合成环境
地理空间信息已证明其至关重要，因为它可以提供早期预警信号和提供作战见解。在本文中，我们将介绍另一个应用领域，即收集地理空间信息以用于综合训练和模拟解决方案。政府（即情报界）和商业地理空间数据提供商（例如 Maxar Technologies）为选定的关注区域提供了大量接近实时的数据。例如，如果需要，Maxar 的卫星群每天可以提供多个重访周期。生成的大量地理空间数据是现代大数据分析的典型应用领域，而现代大数据分析则由先进的机器学习模型支持。考虑到这些技术进步，我们将提供一个端到端的地理空间平台来消化和分析捕获的数据（例如通过无人机或卫星）并输出 3D 环境，从而为关键任务规划和培训提供下一代建模和仿真 (M&S) 解决方案。
生物体内的抗性基因组由移动组学驱动分离...
作者：L de Nies · 2022 · 被引用 17 次 — 此外，已知细菌具有针对其他分类群的抑制性次生代谢物的先天防御机制 (Frost 等人，2018)。因此...
利用温度自适应太阳或辐射涂层减少空间物体的温度波动
摘要 由于缺乏大气层来中和温度，没有热控制的外层空间物体会发生大的温度波动。有效的温度管理技术（TMT）对于避免极端热条件造成的不良影响至关重要。然而，现有的高性能 TMT 给航天器有限的质量和功率预算带来了额外的负担。最近，温度自适应太阳能涂层（TASC）和温度自适应辐射涂层（TARC）作为具有优异热性能的陆地物体的新型轻质、无能耗温度调节方法而出现。在这里，我们模拟并展示了 TASC 和 TARC 作为未来空间物体被动式 TMT 的巨大潜力。以一颗安装了 TARC 覆盖的机体太阳能电池板的地球同步卫星为例，即使在日食发生的情况下，其内部温度波动在一个轨道周期内也小至 20.3 C–25.6 C。这些发现深入了解了 TASC 和 TARC 在太空中的卓越性能，并将促进它们在外星任务中的应用。
永旺零售株式会社通过数据分析和基于人工智能的摄像系统创造新的购物体验
零售行业的数字化转型正在加速，线上线下融合 (OMO) 趋势模糊了电子商务网站和实体店之间的界限，并有助于减少数字化智能商店的员工数量。COVID-19 的影响进一步加速了这些数字化转型举措。富士通拥有一系列解决方案，包括使用基于人工智能的视频分析，可以改善这种新常态下的购物体验。继 AEON RETAIL 商店的概念验证项目之后，AEON RETAIL 和富士通目前正在日本全面部署这些解决方案。