人类非常善于学习他们所处的环境。它们形成了灵活的周围环境空间表征,可以在空间觅食和导航过程中轻松利用这些表征。为了捕捉这些能力,我们提出了一个目标导向行为的深度主动推理模型,以及随之而来的信念更新。主动推理依赖于优化贝叶斯信念以最大化模型证据或边际可能性。贝叶斯信念是可观察结果原因的概率分布。这些原因包括代理的行为,这使得人们能够将规划视为推理。我们使用地理藏宝任务的模拟来阐明信念更新(支持空间觅食)以及相关的行为和神经生理反应。在地理藏宝任务中,目标是使用空间坐标在环境中找到隐藏的物体。在这里,合成代理通过推理和学习(例如,了解给定潜在状态的结果可能性)了解环境以到达目标位置,然后在本地觅食以发现为下一个位置提供线索的隐藏物体。
开发了基于药物的治疗神经干细胞(NSC)迁移的模型,并用于预测幼稚小鼠脑中NSC的迁移。该模型利用了广义Q采样成像,该成像能够解析大脑中交叉的白质纤维,并显示出与扩散张量张量成像相比,可以更好地说明NSC迁移模式的变化。在将模型校准为实验数据时,我们表明该模型能够重现小鼠大脑中NSC的分布。此外,我们表明NSC在小鼠大脑中的分布对NSC注入的位置敏感。NSC在嗅球上的持续分布与包括和尾迁移的发育途径一致,这表明幼稚大脑中的治疗NSC的未来模型可能需要包括其他因素,例如趋化性或血液流量,例如在NSC迁移路径中考虑变化。结果突出了该模型在预测哪些注入位置可能为给定目标位置提供最佳分布的有用性。
对于初始服务,目标没有太阳同步轨道,其平均地方时漂移约为 20 度/年。目标升交点地方时将在 2024 年 11 月约为 13h45,这限制了可能的插入轨道。分离和发射后退轨后,对平台进行标准调试,并增加捕获机制和会合传感器的功能测试。服务器通过节点进动和倾角校正匹配目标轨道平面,执行轨道提升和相位调整,将自身置于预期目标位置后方 30 公里处并探测目标。服务器使用仅角度导航逐渐安全地缩短距离。服务器收集并下行目标和会合传感器上的数据,并调试相对 GNC 执行近距离轨迹,逐渐靠近目标并最终捕获目标。目标和服务器的组合堆栈退轨。捕获数据已传输,堆栈的质心与推力轴对齐。堆栈已准备好重返大气层并脱离轨道。
抽象 - 装备自主机器人,能够在人类周围安全有效地导航的能力是迈向实现可信赖的机器人自治的关键一步。但是,在确保动态多机构环境中的安全性的同时生成机器人计划仍然是一个关键挑战。基于最新的工作,以利用深层生成模型在静态环境中进行机器人计划,本文提出了Cobl-Diffusion,这是一种基于扩散的新型安全机器人计划器,用于动态环境。COBL扩散使用控制屏障和Lyapunov函数来指导扩散模型的固定过程,迭代地完善了机器人控制序列以满足安全性和稳定性约束。我们使用两个设置证明了COBL扩散的有效性:合成单位环境和现实世界中的行人数据集。我们的结果表明,COBL扩散会产生平滑的轨迹,使机器人能够到达目标位置,同时保持低碰撞速率,并具有动态障碍。
开发了基于药物的治疗神经干细胞(NSC)迁移的模型,并用于预测幼稚小鼠脑中NSC的迁移。该模型利用了广义Q采样成像,该成像能够解析大脑中交叉的白质纤维,并显示出与扩散张量张量成像相比,可以更好地说明NSC迁移模式的变化。在将模型校准为实验数据时,我们表明该模型能够重现小鼠大脑中NSC的分布。此外,我们表明NSC在小鼠大脑中的分布对NSC注入的位置敏感。NSC在嗅球上的持续分布与包括和尾迁移的发育途径一致,这表明幼稚大脑中的治疗NSC的未来模型可能需要包括其他因素,例如趋化性或血液流量,例如在NSC迁移路径中考虑变化。结果突出了该模型在预测哪些注入位置可能为给定目标位置提供最佳分布的有用性。
如何节省无人机的能耗进而实现长距离运输是一项非常现实且艰巨的任务。然而对于无人机来说,经典的物体检测算法,例如基于深度卷积神经网络的物体检测算法和经典的飞行控制算法,例如基于PID的位置控制算法,都需要大量的能耗,限制了无人机系统的应用场景。针对这一问题,本文针对四旋翼缆绳悬挂有效载荷(QCSP)系统提出了一种轻量级的物体检测网络和线性自抗扰控制器(LADRC)来提高能耗效率。该系统采用YOLOV3网络并将其嵌入到Jesson NX移动平台中,可以精确检测目标位置。此外,采用缆绳悬挂结构的非线性速度控制器来控制有效载荷的速度,采用LADRC算法实现对有效载荷位置的快速准确控制。仿真与实飞实验表明,提出的目标检测算法和LADRC控制策略可以有效节省无人机的能源。
(脂质体)和纳米级蛋白质材料的大小通常在3至10纳米(NM)(5)之间。其纳米药物递送系统可以与生物分子相互作用,该生物分子位于细胞表面内或位于细胞表面。封装药物的纳米颗粒将被输送并渗透到细胞中。也可以通过抗体或配体的片段进行修饰,抗体或配体的片段靶向细胞表面上的抗原或受体以提高药物递送的特异性(6)。纳米药物输送系统包括有机纳米颗粒,例如纳米级脂质体和胶束以及无机纳米颗粒,例如金或磁性纳米颗粒(7)。纳米颗粒可以穿透组织系统,促进药物的细胞吸收,确保在目标位置作用并固定在表面上(8)。此策略适用于中医,例如Celastrol。在这篇微型叙述中,我们讨论了中药,“ Celastrol”的背景及其对癌症以及毒性和癌症靶向剂的纳米系统机制。我们根据叙述性审查报告清单(可在https://dx.doi.org/10.21037/lcm-20-48获取)。
摘要:数字孪生技术通过不断增加的数据量为工业世界的数字化转型提供了助力,同时也为设计用于操作机器的人机界面 (HMI) 创造了挑战性环境。这项工作旨在为基于数字孪生的服务创建 HMI。以工业起重机平台为例,我们介绍了一款在 Microsoft HoloLens 1 设备上运行的混合现实 (MR) 应用程序。该应用程序由可视化、交互、通信和注册模块组成,允许起重机操作员通过交互式全息图和双向数据通信来监控起重机状态和控制其运动,并通过 MR 环境的空间注册和跟踪增强了移动性。我们按照为标准化测量程序而定义的分步协议,对原型进行了 20 次测量的控制精度定量评估。结果表明,目标位置和实际位置之间的差异在三维空间中在 10 厘米范围内,对于典型的物流起重机操作用例而言,这被认为足够小,并且可以在我们未来的工作中采用强大的配准和跟踪技术来改进。
细菌和古细菌等原核生物中的CRISPR/CAS系统是防止病毒,噬菌体或其他异物感染的适应性免疫系统。当病毒或噬菌体首次侵入细菌时,CAS蛋白会识别并将DNA从病毒或噬菌体中切成短片段,并将其整合到CRISPR阵列中。再次入侵细菌后,经过修改的CRISPR和CAS蛋白会迅速反应以在指定的目标位置切割DNA,从而保护宿主。由于其高效率,多功能性和简单性,CRISPR/CAS系统已成为最受欢迎的基因编辑技术之一。在这篇综述中,我们介绍了CRISPR/CAS系统,重点介绍了几种分娩方法,包括物理递送,病毒载体输送和非病毒载体递送以及疾病治疗的应用。最后,已经提出了CRISPR/ CAS9技术中的一些问题,例如脱靶效应,DNA修复机制的效率以及CRISPR/ CAS系统的效率以及对目标位置的安全和有效的交付。
摘要 - 本文提出了一种用于抓住不规则对象的新轨迹重新启动器。与常规的掌握任务不同,该任务简单地假定对象的几何形状,我们旨在实现不规则对象的“动态掌握”,这需要在握把过程中持续调整。为了有效处理不规则的对象,我们提出了一个构成两个阶段的轨迹优化框架。首先,在指定的时间限制为10 s的指定时间限制中,为从机器人的初始配置中进行无缝运动计算初始离线轨迹,以掌握对象并将其传递到预定义的目标位置。其次,实现了快速的在线轨迹优化,以在100毫秒内实时更新机器人轨迹。这有助于减轻视力系统中的估计错误。为了解释模型的不准确性,干扰和其他非模块化效果,实施了机器人和抓手的轨迹跟踪控制器,以从提出的框架中阐明最佳轨迹。密集的实验结果有效地证明了我们在模拟和现实世界中的轨迹计划框架的性能。