摘要 - 次数是最敏捷的飞行机器人之一。尽管在基于学习的控制和计算机视觉方面取得了进步,但自动无人机仍然依赖于明确的状态估计。另一方面,人类飞行员仅依靠从板载摄像头的第一人称视频流将平台推向极限,并在看不见的环境中坚固地飞行。据我们所知,我们提出了第一个基于视觉的四摩托系统,该系统自动浏览高速的一系列门,而直接映射像素以控制命令。像专业的无人机赛车飞行员一样,我们的系统不使用明确的状态估计,并利用人类使用的相同控制命令(集体推力和身体速率)。我们以高达40 km/h的速度展示敏捷飞行,加速度高达2 g。这是通过强化学习(RL)的基于识别的政策来实现的。使用不对称的参与者批评,可以促进培训,并获得特权信息。为了克服基于图像的RL训练期间的计算复杂性,我们将门的内边缘用作传感器抽象。可以在训练过程中模拟这种简单但坚固的与任务相关的表示,而无需渲染图像。在部署过程中,使用基于Swin-Transformer的门检测器。我们的方法可实现具有标准,现成的硬件的自动敏捷飞行。尽管我们的演示侧重于无人机赛车,但我们认为我们的方法超出了无人机赛车的影响,可以作为对结构化环境中现实世界应用的未来研究的基础。
创伤性脑损伤(TBI)是指由外力造成的脑损伤,典型的影响很大,通常是由于汽车事故,跌倒或运动损伤等事件造成的。在2019年全球记录了超过2700万例新的TBI病例,这种类型的伤害很常见,可能会威胁生命[1]。尽管在影响时发生了主要伤害,但TBI患者面临着次要损伤的巨大风险,在初次创伤后的几个小时甚至几天内,这种损伤可能会逐渐发展[2]。这些次要侮辱与颅内压增加(ICP)有关,这是颅库内压力的危险增加。当ICP增加时,可以限制脑血流。这种限制可能导致脑缺血,其中大脑被剥夺了氧气,这是ICP升高的主要伤害作用。紧急医疗干预需要管理和减少ICP,因为ICP的未经治疗的海拔高程会导致永久性神经系统损害,昏迷甚至死亡。预防和管理次要损伤对于对TBI患者的治疗至关重要,并且通常涉及对ICP的持续监测,稳定患者的状况以及采用干预措施,例如药物,手术减压或脑脊髓液流体,以最大程度地损害进一步的损害。迅速治疗升高的ICP可以显着提高预后,并降低长期残疾的可能性[3,4]。
许多关于量子测量值的文章都以普遍的状态降低:每个量子测量都伴随着降低状态。补充材料提供了许多示例(下一页)。但是,有没有降低状态的测量值。因此,作者和教师应该避免说明降低是普遍的。要讨论这一点,我们需要两个定义:测量和降低状态。,它们在补充材料中的所有作者都隐含,有时是明确的,但有一个启发性的例外 - 爱因斯坦。测量。令Q为具有有限维状态空间的量子系统。让A代表Q的可观察a的H。算子a分别具有特征向量{a i}的正常基础,分别具有特征值{a i}。A的测量值在宏观测量设备上创建一个数字。这个数字是A a的特征值A J,其概率是Born的规则给出的A i。Q的测量状态是这封信中感兴趣的问题。状态减少。测量s的状态a。假设结果为j。,如果Q的立即测量状态是s投射到j的特征空间(归一化)(luders ul uders ula)的情况下,则会减少状态。在特殊情况下,j是非等级的,与其他所有i不同,这简直就是j。可重复性等效于状态的降低:立即对同一可观察的A的测量给出了相同的结果A j。经常使用这种状态减少的表述。有一些琐碎的反示例对普遍的状态减少。一个例子是测量光子极性,其中光子在检测器中被破坏。这是一个测量值,但是光子在任何状态均未留下。Q在测量中被破坏并不罕见。仅此一项就足以拒绝普遍的国家减少。即使Q幸存,也不需要减少状态。约翰·贝尔(John Bell)是著名的贝尔(Bell)不平等和专家加速器设计师的作者。他和Michael Nauenberg举了一个例子:他和Michael Nauenberg举了一个例子:
朱利安·科尼格 1,2 |比尔吉特·阿布勒 3 |英格丽德·阿加茨 4,5,6 |托比约恩·阿克施泰特 7,8 |奥勒·安德烈亚斯森 4,9 |米娅·安东尼 10 |卡尔·尤尔根·贝尔 11 |卡佳·伯茨 12 |丽贝卡·C·布朗 13 |罗穆亚尔德·布伦纳 14 |卢卡嘉年华 15 |雨果·D·克里奇利 16 |凯瑟琳·R·卡伦 17 | Geus 18 的 Eco JC |十字架的费利伯特 11 |伊莎贝尔·吉奥贝克 19 |马克·D·费格 3 |哈坎·菲舍尔 20 |赫塔弗洛尔 21 |迈克尔·盖布勒 22,23 |彼得·J·吉安罗斯 24 | Melita J. Giummarra 25.26 |史蒂文·G·格林宁 27 |西蒙·根德尔曼 28 |詹姆斯·AJ·希瑟斯 29 |萨宾·J·赫珀茨 12 | Mandy X. 至 30 |塞巴斯蒂安·延奇克 31,32 |迈克尔·凯斯 1.33 |托拜厄斯·考夫曼 4.9 | Bonnie Klimes-Dougan 34 |斯特凡·科尔施 31.35 |玛琳·克劳奇 12 |丹尼斯·库姆拉尔 22.23 | Femke Lamers 30 |李泰浩 36 |马茨·亚历山大 7.8 |凤林10 |马丁洛策 37 |埃琳娜·马科瓦茨 38.39 |马泰奥·曼奇尼 40.41 |福尔克·曼克 12 | Kristoffer NT 价格 20,42 |斯蒂芬·B·马努克 24 |玛拉·马瑟 43 |弗朗西斯·米滕 44 |闵正元 45 |布莱恩·穆勒 17 |薇拉·穆恩奇 13 |弗劳克·尼斯 21.46 |林雅 45 |古斯塔夫·尼尔松内 8,20 |丹妮拉·奥尔多涅斯·阿库纳 31 |贝尔热·奥斯内斯 35.47 |克里斯蒂娜·奥塔维亚尼 39.48 |布伦达 WJH 彭尼克斯 30 |艾莉森·庞齐奥 45 |戈文达·R·普德尔 49 |詹尼斯·雷内尔特 22 |平忍10 |榊道子 50.51 |安迪舒曼 11 |林索伦森 35 |卡尔斯滕·施佩希特 35.52 |乔安娜·施特劳布 13 |桑德拉·塔姆 8,20,53 |米歇尔泰国 17 |朱利安·F·塞耶 54 |本杰明·乌巴尼 55 |丹尼斯·范德米 18 |劳拉·S·范维尔岑 56.57.58 |卡洛斯·文图拉-博特 59 |阿诺·维尔林格 22,23 |大卫·沃森 60 |魏鲁清 61 |朱莉娅·温特 59 |梅琳达·韦斯特伦德·施莱纳 34 |拉尔斯·T·韦斯特莱 4,9,62 |马蒂亚斯·威玛 59.63 |托拜厄斯·温克尔曼 21 |吴国荣 61 |刘贤珠 45 |丹尼尔·S·金塔纳 4.9
摘要 生命科学领域的最新技术进步极大地提高了我们以前所未有的深度在分子水平上解决科学问题的能力。自推出以来,下一代测序 (NGS) 实现了高通量分析,随着时间的推移,变得越来越普及和负担得起,塑造了研究和临床应用的未来。空间分辨转录组学 (SRT),特别是原位测序 (ISS),提供单细胞转录组数据,同时保留周围组织微环境的组织病理学背景。本论文探讨了挂锁探针与原位测序 (ISS) 或下一代测序 (NGS) 结合的应用,以解决与特定疾病相关的问题。在论文 I 中,我们研究了结核分枝杆菌 (Mtb) 与结核病感染小鼠肺中免疫细胞之间的空间相互作用,绘制了细菌簇和单个细菌附近的免疫相关转录本。我们的研究结果表明,在 Mtb 抗性的 C57BL/6 小鼠中,靠近单个细菌的巨噬细胞活化。相比之下,在易感染结核分枝杆菌的 C3HeB/FeJ 小鼠的肺组织中占主导地位的组织化肉芽肿未富集免疫激活转录本。这种方法提供了对结核病免疫反应的见解,并强调了空间分辨转录组学在研究宿主-病原体相互作用方面的能力。在论文 II 中,我们研究了非小细胞肺癌 (NSCLC) 中的肿瘤微环境,重点研究了 T 细胞克隆性的影响。我们将 TCR 克隆性与基因突变、肿瘤免疫特征和对免疫疗法的反应联系起来。我们的数据显示,高 TCR 克隆性与高肿瘤突变负担、发炎的肿瘤表型以及对检查点抑制剂的反应改善有关,这表明其有可能成为 NSCLC 个性化免疫治疗的生物标志物。在论文 III 中,我们在空间上探索了新辅助治疗期间选定的 NSCLC 组织中的 TCR 模式和免疫细胞分布,这些组织具有匹配的未受影响的淋巴结,以及 HER2+ 乳腺癌病例。我们注意到,与匹配的淋巴结相比,癌症组织中的 TCR 多样性较低。我们的数据进一步揭示了扩增克隆型(主要是 CD8 T 细胞)的区域优势,这些克隆型位于靠近癌症区。总体而言,这些结果证明了 ISS 在提供诊断组织样本中肿瘤免疫微环境中克隆 T 细胞扩增之间相互作用的关键空间细节方面的实用性,特别是在治疗环境中。在论文 IV 中,我们开发了一种基于分子倒置探针 (MIP) 的经济高效的检测血液样本中微生物病原体和抗菌素耐药性标志物的检测方法,即使在资源匮乏的环境中也能提供高特异性和灵敏度。MIP 方法简化了病原体检测,无需进行大量的样品制备或生物信息学分析,使其成为资源匮乏地区监测传染病的便捷工具。总的来说,这项工作展示了挂锁探针和先进技术的应用,以加深我们对疾病的了解并改善诊断和个性化治疗。
根据 2022 年 RPO 和 REC 框架实施(第一修正案)条例通知 97/CSERC/2022,实体应提供由董事/执行合伙人/所有人和特许会计师正式认证的季度燃料使用和采购报表,以及提交给 CREDA 的每月能源账单和联合电表读数报告。
早在 2020 年秋季,我们就假设一切都是业务系统,但当时项目提供的指导表明,只有与 FLAIR 有直接联系的系统才被视为 ABS,因此我们报告的系统非常少。在 2023 年 12 月的技术接触点中,我们了解到我们最初的理解是该项目现在正在考虑 ABS,因此我们正在努力识别我们的 AB 系统。
实习飞行软件、计算机视觉和人工智能瑞士苏黎世公司:Daedalean 是一家总部位于苏黎世的初创公司,由前谷歌和 SpaceX 工程师创立,他们希望在未来十年内彻底改变城市航空旅行。我们结合计算机视觉、深度学习和机器人技术,为飞机开发最高级别的自主性(5 级),特别是您可能在媒体上看到的电动垂直起降飞机。如果您加入我们的实习,您将有机会与经验丰富的工程师一起工作,他们来自 CERN、NVIDIA、伦敦帝国理工学院或……自治系统实验室本身。您将构建塑造我们未来的尖端技术。最重要的是,我们还提供在瑞士阿尔卑斯山试飞期间加入我们飞行员的机会。项目:不同团队提供机会。我们想更多地了解您,以及如何让您的实习成为双方宝贵的经历。告诉我们你一直在做什么,以及你想在我们的团队中从事什么工作。它与深度学习有关吗?状态估计?运动规划?计算机视觉?或者别的什么?向我们展示你的热情所在。如果我们可以在你想从事的领域提供指导和有趣的机会,我们将一起敲定细节。资格: 强大的动手 C++ 证明解决问题的能力 如何申请: 将您的简历/履历发送至 careers@daedalean.ai 。请告诉我们一些关于您自己的信息,为什么您认为自己适合我们以及为什么我们适合您。
尽管[插入强迫]对[插入偏置过程]的影响的扩增将发生在数十年的时间尺度上,但与[插入有偏见的过程]本身相关的固有时间尺度通常是在小时的顺序上。因此,原则上应该可以通过在短期天气预测模式下研究此类模型的性能来评估[插入过程]的异常值是否现实。
