XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System目标大小
目标导向瞄准中的能量最小化
摘要 在目标导向瞄准中，表演者在向下瞄准时往往会比向上瞄准时更容易射偏，因为他们试图避免射偏误差，从而尽量减少突然对抗重力所需的时间和能量消耗。本研究旨在通过直接调节潜在误差的感知成本以及发生误差的可能性，进一步检验时间和能量最小化的原则，即分别操纵动作次数和目标大小。参与者在朝小/大目标的一/两个目标移动中，在向上/向下方向上执行快速瞄准动作。与向上方向相比，向下瞄准时的主要运动终点显示出更大的射偏，与大目标相比，小目标显示出更大的射偏。同时，整体运动时间表明，向下产生的运动比向上慢，但仅限于瞄准大目标时。无法调节作为动作次数和目标大小函数的集中趋势，表明最小化特征在表演者的预响应计划中非常突出。然而，在存在较大目标的情况下持续最小化能量可能会无意中浪费移动时间。
固定收益洞察报告美国 - 2025年3月
自2022年5月，量化拧紧（QT）以来，美联储将其资产负债表缩小了约2美元，主要是由于财政径流（$ 1.3 TRN）。美联储的资产负债表没有目标大小，并在2024年3月放慢了QT的速度。最佳尺寸是由地板系统所需的银行储量水平和流通货币的驱动的，但是非官方的估计*和市场调查表明，尺寸接近6美元的TRN，这可能会在QT中进一步$ 400亿美元，尽管步伐可能会进一步放慢。
使用表型、结构和功能 MRI 数据增强自闭症谱系障碍的诊断
模型 3 分类器使用深度学习方法来预测目标类别。图像的目标大小为 190 x 190。每幅图像乘以因子 1/255，因此像素值在 [0, 1] 范围内。该模型的架构由 2D-CNN 模型的所有层组成，除了密集层。在训练之前，所有来自卷积的层都不可训练。它有两个密集层，每个层有 120 个单元，后面跟着一个 S 形层。采用 Adam 优化器，损失函数为二元交叉熵。模型 3 的架构如图 3 所示。
学习小对象检测的区分功能...
总结要解决诸如小目标大小，目标特征模糊以及在小物体检测中区分目标和背景的困难之类的挑战，我们提出了一种基于多尺度图像降级的方法，结合了对比度学习模型。通过利用对比度学习技术，我们的方法旨在赋予准确区分对象和背景所需的判别特征。要专门针对小物体，我们将目标样本靶向各种多尺度图像降解模式，然后才能将它们置于对比度学习模型中。然后将增强技术应用于这些退化的样品，以促进有效的对比特征学习。因此，该模型可以更好地揭示小目标和背景之间的差异，从而提高小物体检测性能。此外，考虑到空间域特征对图像的局部变化敏感，而频域特征对全球结构变化敏感，我们的方法涉及空间和频域中的对比度学习模型，旨在为小对象检测获得更强大的功能。在MS可可数据集和Visdrone2019数据集上进行的广泛实验验证了我们提出的方法在显着提高小物体检测准确性方面的有效性。关键词：小对象检测，对比度学习，双域网络，多尺度图像退化
低SNR环境中卫星跟踪算法的性能分析
处理多个帧的算法对于在较大范围搜索中识别昏暗的卫星信号和轨道运动至关重要。检测方法之前，要查看具有目标信号并将所有帧数据提供给跟踪器的多个图像，并将检测决策延迟直至形成轨道。本文旨在通过对所有帧进行二项式决策规则进行建模，以估算低SNR跟踪算法的性能。作为系统设计分析的一部分，有必要根据各种参数来预测搜索的性能，例如光圈，传输，检测器灵敏度，帧数，最小可检测的目标大小，衰减和其他因素。这些搜索算法的性能可以由Monte Carle（MC）模拟确定，该模拟需要许多迭代来创建表来描述预期的系统性能。不幸的是，当系统参数和目标特性变化导致任务延迟时，这些基于MC的预测可能需要大量返工。这项工作旨在描述一个分析表达式，以描述场景的预期检测和虚假警报性能，该表达式将允许在太空域名（SDA）任务中观察平台的搜索和收集任务。另外，分析表达可以直接通过对结果的主动性理解并更好地理解任何操作异常。
用于远距离检测和跟踪的扫描激光雷达......
摘要：在过去的几年中，滥用民用无人机或无人机（无人驾驶飞机）一直是一个令人关注的问题。作为响应，已经开发了多个系统，包括光学，电子甚至声学技术，以进行检测和跟踪。不幸的是，由于其小小的，十分尺寸的大小以及形状和行为的巨大变化，无人机代表了一个具有挑战性的目标。在该博士学位上，我们开发了一种激光雷达（光检测和范围）系统，以解决此问题以拆除一公里处。在我们的系统中，范围是使用ight原理的时间来获取的，并通过使用双轴电量器依次扫描场景来完成图像。我们利用扫描多功能性开发了多种操作模式。标准检测模式使用大量视图的栅格扫描捕获场景的图像。跟踪模式基于围绕目标的本地模式，该模式以非常高的速率更新，以使目标保持在其边界内。e Ort被纳入了我们扫描激增的众多参数的理论和数值优化研究中，以便在最大范围，本地化分辨率和速率方面达到表现性能。用于检测和跟踪模式的模式优化是主要焦点，使用检测的目标概率作为最大化的函数。目标大小，速度和替代性也引入了检测的概率，从而完整概述了系统性能。该原型在几周的试验中测试了无人机检测和跟踪。在我们的LiDAR平台上，从头开始开发，每个组件的表征都可以丰富和验证我们的模型。成功之后，候选人启动和监督了工业前的整合过程。
空中交通管制中的触摸用户界面 - ROSA P
15.补充说明 要求：AJM-FY20-5 - 将触摸式用户界面集成到空中交通管制系统中 FAA 人为因素设计标准对触摸式用户界面的指导非常有限。要求仅限于触摸目标大小等基本参数。触摸式用户界面已经开始出现在空中交通管制系统中，各个项目团队独立建立项目级要求。需要进行文献综述和市场研究以确定最佳实践和现有标准、适用性评估以及更新人为因素设计标准，为 FAA 系统制定要求。16.摘要 这项工作的目的是确定人为因素问题，并为更新 FAA 人为因素设计标准 (HFDS) [FAA HF-STD-001B] 触摸式用户界面 (TUI) 部分制定指南和建议。技术任务包括进行文献综述、差距分析（包括对未来研究的建议）和指南生成报告。文献综述包括相关科学文献、行业文件、监管和指导材料以及用户行为，以评估 ATC 控制触摸式用户界面的当前状态。差距分析包括 1) 文献综述中发现的问题摘要和对当前 HFDS 差距的评估，以及 2) 对 HFDS 第 5.7.4.2 节触摸屏未涵盖的与触摸有关的人为因素问题的未来研究建议。本指南报告摘录了所进行的分析的结果，并提供了初步建议，要求和指导更新将包含在 HFDS 未来更新中，用于触摸式用户界面。17.关键词 18.分发声明
改进无人机图像目标检测
摘要 - 在分析无人机空中图像时，对象检测任务特别具有挑战性，尤其是在存在复杂的地形结构，目标大小的极端差异，次优射击角度和不同的照明条件下，所有这些都加剧了识别困难。近年来，基于变压器体系结构的DITR模型消除了传统的后处理步骤，例如NMS（非最大抑制作用），从而简化了对象检测过程并提高了检测准确性，这在学术界引起了广泛的关注。但是，DETR具有诸如慢训练收敛，查询优化难度和高计算成本等局限性，这阻碍了其在实际领域的应用。要解决这些问题，本文提出了一个称为Optideter的新对象检测模型。该模型首先采用了更有效的混合编码器来替换传统的跨前期编码器。新的编码器通过内部和跨尺度特征交互和融合逻辑显着增强了特征处理能力。其次，引入了一个意识选择机制的IOU（与联合的交集）。这种机制在训练阶段增加了约束，以为解码器提供更高质量的初始对象查询，从而显着改善了解码性能。此外，Optidetr模型还将SW-Block集成到DETR DE-DE-DE-DE-DE-DE-DE-DE-编码器中，利用Swin Transformer在全局上下文建模和功能表示中的优势，以进一步提高对象检测的性能和效率。为了解决小物体检测的问题，本研究对SAHI算法进行了创新的数据进行数据增强。通过一系列实验，与当前主流对象检测模型相比，它在地图（平均平均精度）度量中实现了超过两个百分点的性能。此外，计算和记忆消耗的降低显着降低，证明了Optideter在对象检测任务中的出色性能和实践价值。
使用 CRISPR-Cas9 作为限制性酶
图表列表 图 1.1：限制性酶的发现时间表及一般历史里程碑……………………………………………………………………………………………………… 2 图 1.2：中心法则图…………………………………………………………………… 4 图 1.3：不同类型的限制性酶；ZFN 和 TALEN 序列特异性分别与特定三联体或有限特定 bp 序列有关。粉红色高亮表示所示限制性酶或内切酶的结合位点。粗线表示切割位点………………………………………………………… 5 图 1.4：CRISPR-Cas9 系统的功能组件（Bortesi, L. 和 Fischer, R.，2014 年）。面板 (a) 显示了 Cas9 正常发挥功能所必需的各个 RNA 组件。图 (b) 显示 RNA 成分连接在一起形成 sgRNA 序列。……………………………………………………………………...… 8 图 3.1：设计引物的 Lambda DNA 凝胶电泳（目标大小 1000bp）。孔 1 显示大小标准（以“M 表示），孔 2 和 3 显示成功 PCR …………………………………………………………………………………..... 20 图 3.2：基于 Origene 的 CRISPR-Cas9 方案的凝胶电泳。含有梯状物的孔标记为“L”。含有未切割的 PCR 产物储备孔标记为“P”。标签 2/3、1X 和 4X 表示反应中使用的 DNA 浓度。标准浓度为 1X。孔 2-4、6-8、10-12、14-16、18 和 19 显示 CRISPR/Cas9 反应产物 .……………………………….…….….… 21 图 3.3：基于 Origene 的改良版 CRISPR-Cas9 方案的凝胶电泳图，其中模板 DNA 浓度和 Cas9 试剂浓度均增加。含有梯度的孔标记为“L”。含有未切割的 PCR 产物原料孔标记为“P”。孔 3-6、7、8、10-13、14 和 15 含有 CRISPR/Cas9 反应产物。所有反应均含有 10uL 模板 DNA .…………………………………………………..……………………..……...…. 22 图 3.4：基于 IDT 的改良版 CRISPR-Cas9 方案的凝胶电泳图。含有梯状物的孔标有“L”。含有未切割的 PCR 原液产物的孔标有“P”。孔 2 不含任何产物。孔 3-6、7-10 和 11-14 含有 CRISPR/Cas9 反应产物。所有反应均含有 tracrRNA。孔 11-14 含有 3 倍量（uL）的模板 DNA……… ...
全基因组测序和分析 - Illumina
全基因组测序和分析 - 基于 Illumina Rhabdoid (RT) Illumina 基因组板的文库构建（350-450bp 插入大小）：将 96 孔格式的 2ug 基因组 DNA 通过 Covaris E210 超声处理 30 秒进行碎裂，使用 20% 的“占空比”和 5 的“强度”。双端测序文库是按照 BC 癌症机构基因组科学中心 96 孔基因组 ~350bp-450bp 插入 Illumina 文库构建协议在 Biomek FX 机器人（Beckman-Coulter，美国）上准备的。简单来说，DNA在96孔微量滴定板中用Ampure XP SPRI 珠子纯化（每60uL DNA 40-45uL 珠子），在单一反应中分别用T4 DNA聚合酶、Klenow DNA聚合酶和T4多核苷酸激酶进行末端修复和磷酸化，然后用Ampure XP SPRI 珠子进行清理，并用Klenow片段（3'到5'外显子减去）进行3' A加尾。用Ampure XP SPRI 珠子清理后，进行picogreen定量以确定下一步接头连接反应中使用的Illumina PE接头的数量。使用 Ampure XP SPRI 珠子纯化接头连接产物，然后使用 Illumina 的 PE 索引引物组，用 Phusion DNA 聚合酶（美国赛默飞世尔科技公司）进行 PCR 扩增，循环条件为：98˚C 30 秒，然后 6 个循环，98˚C 15 秒，62˚C 30 秒，72˚C 30 秒，最后在 72˚C 延伸 5 分钟。使用 Ampure XP SPRI 珠子纯化 PCR 产物，并使用高灵敏度分析（美国珀金埃尔默公司）用 Caliper LabChip GX 检查 DNA 样本。所需大小范围的 PCR 产物经过凝胶纯化（在内部定制机器人中使用 8% PAGE 或 1.5% Metaphor 琼脂糖），并使用 Agilent DNA 1000 系列 II 检测和 Quant-iT dsDNA HS 检测试剂盒使用 Qubit 荧光计（Invitrogen）评估和量化 DNA 质量，然后稀释至 8nM。在使用 v3 化学法在 Illumina HiSeq 2000/2500 平台上生成 100bp 配对末端读数之前，通过 Quant-iT dsDNA HS 检测确认最终浓度。全基因组亚硫酸盐-Seq 文库构建和测序：使用 1-5 mg Qubit（Life Technologies，加利福尼亚州卡尔斯巴德）定量基因组 DNA 进行文库构建，如所述（Gascard 等人，2015 年）。为了追踪亚硫酸盐转化的效率，将 1 ng 未甲基化的 lambda DNA (Promega) 掺入使用 Qubit 荧光法定量的 1 µg 基因组 DNA 中，并排列在 96 孔微量滴定板中。使用 Covaris 超声处理将 DNA 剪切至 300 bp 的目标大小，并使用 DNA 连接酶和 dNTP 在 30o C 下对片段进行末端修复 30 分钟。使用 2:1 AMPure XP 珠子与样品比例纯化修复后的 DNA，并在 40 µL 洗脱缓冲液中洗脱以准备 A 尾；这涉及使用 Klenow 片段和 dATP 将腺苷添加到 DNA 片段的 3' 端，然后在 37o C 下孵育 30 分钟。用磁珠清理反应后，将胞嘧啶甲基化双端接头（5'-AmCAmCTmCTTTmCmCmCTAmCAmCGAmCGmCTmCTTmCmCGATmCT-3' 和 3'-GAGmCmCGTAAGGAmCGAmCTTGGmCGAGAAGGmCTAG-5'）在 30oC 下连接到 DNA 20 分钟，并纯化接头两侧的 DNA 片段珠。在亚硫酸盐转化之前，用 10 个 PCR 循环扩增一份文库片段，并在 Agilent Bioanalyzer 高灵敏度 DNA 芯片上进行大小测定。扩增子的长度在 200-700 bp 之间。使用 EZ Methylation-Gold 试剂盒（Zymo Research）按照制造商的方案实现甲基化接头连接的 DNA 片段的亚硫酸盐转化。五次循环