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自动驾驶汽车的突出检测
自动驾驶汽车的引入代表了运输历史上的分水岭，并承诺提供更安全，更高效和可访问的流动性。但是，转移到完全无人驾驶汽车的障碍中，包括检测出意外的障碍物，例如从其他车辆突出物体。这项研究试图为自动驾驶汽车创建原型突出检测系统。该原型构建在玩具车底盘上，并具有由微控制器控制的电动机和车轮。一个小型相机，例如网络摄像头或Raspberry Pi相机，记录了车辆的前视图。Raspberry Pi或Arduino用作中央计算单元，解释传感器数据，做出决策并将命令发送到驱动器系统。为了训练检测系统，我们拍摄了带有和没有突起的汽车的照片。这些照片与OpenCV库一起处理，以提高功能质量和检测准确性。基本对象识别技术检测突起，系统检查图像是否差异。系统检测到突出时，它会停止汽车，激活LED警报或发出蜂鸣器。测试原型以确保其有效性，并随着反馈的驱动而变化。该项目提供了计算机视觉和机器人技术的动手经验，这有助于提高自动驾驶汽车安全性的总体目标。
“无阳极”锂金属电池可以期待什么？
一种急剧变化，可以带来能量密度的优势，这是重新引入可充电电池化学中的Li金属阳极，由于安全问题在1980年代后期被放弃。与岩石石墨（特定容量340 mAh g 1）相比，Li Metal Anodes可以使用大约十分之一的质量（特定容量3860 mAh G 1）存储相同量的电荷。但是，只有在细胞中使用了几乎零的LI过量，并且如果不活跃的添加剂（例如宿主或涂层）不会添加超过10％的LI金属质量。[3]与与Li Metal相关的安全问题相比，这些条件具有挑战性，有时被忽视。由于其高反应性，Li金属阳极与电解质产生寄生反应，该反应会导致突出的形成被称为树突的突起。这些结构可以触发危险的热失控的操作，也与形成“死” Li的形成，即Li金属的片段，这些金属与阳极分离，因此不再是电路的一部分。死亡Li通过耗尽活性材料来加速细胞降解。由于耗尽的过程，一种常见的做法是通过添加其他LI金属来补偿。Li金属的过量不仅会增加细胞的循环寿命，而且还会降低与石墨阳极相比的重量优势。在过去的十年中，通过无数策略来控制和最小化树突形成方面取得了进展。尽管如此，这些策略的可行性和使用过多的LI的使用仍会怀疑。[3-5] div>
Wnt11 作用于皮肌节细胞，引导轴上肌节形态发生
摘要 背部轴肌或称背轴肌是覆盖脊髓和椎骨以及活动脊椎动物躯干的基本结构。迄今为止，形成背轴肌节的形态发生过程的潜在机制尚不清楚。为了解决这个问题，我们使用了青鳉 zic1/zic4 增强子突变体双臀鳍 ( Da )，它表现出腹侧化的背部躯干结构，导致背轴肌节形态受损和神经管覆盖不完全。在野生型中，背部皮肌节 (DM) 细胞在体节发生后降低其增殖活性。随后，一部分未分化为肌节群的 DM 细胞开始形成独特的大突起，向背部延伸以引导背轴肌节向背部运动。相反，在 Da 中，DM 细胞保持高增殖活性并主要形成小突起。通过结合 RNA 和 ChIP 测序分析，我们揭示了 Zic1 的直接靶标，这些靶标在背部体节中特异性表达，并参与发育的各个方面，例如细胞迁移、细胞外基质组织和细胞间通讯。其中，我们确定 wnt11 是调节 DM 细胞增殖和前伸活动的关键因子。我们提出，背侧肌节的背部延伸由非成肌性 DM 细胞亚群引导，并且 wnt11 使 DM 细胞能够驱动背侧肌节覆盖神经管。
分形高阻抗表面晶胞特性设计与分析
摘要：分形几何始终为多个电磁设计问题提供解决方案。本文使用分形几何（例如希尔伯特曲线和摩尔曲线）来设计高效的高阻抗表面。现代通信设备有许多传感器需要进行无线通信。无线通信的关键组件是天线。平面微带贴片天线因其低轮廓、紧凑和良好的辐射特性而广受欢迎。微带天线的结构缺点是它们的表面波会在接地平面上传播。高阻抗表面 (HIS) 平面是最小化和消除表面波的突出解决方案。HIS 结构表现为有源 LC 滤波器，可抑制其谐振频率下的表面波。结构的谐振频率通过其 LC 等效或通过分析反射相位特性获得。这项工作提出了类似于蘑菇 HIS 和分形 HIS 的传统 HIS 结构，例如希尔伯特曲线和摩尔曲线 HIS。通过应用平面波照射的周期性边界条件，可以获得 HIS 反射相位特性。结果是根据反射相位角得出的。传统的蘑菇结构在给定的 10 mm × 10 mm 和 20 mm × 20 mm 尺寸下表现出窄带特性。这些结构有助于更换 6 GHz 以下贴片天线的 PEC 接地平面。还设计了希尔伯特和摩尔分形，它们具有多频带响应，可用于 L、S 和 C 波段应用。HIS 的另一个设计挑战是突起，这增加了设计的难度。这项工作还展示了有通孔和无通孔对反射相位特性的影响。响应显示，在 x 波段操作下，通孔的影响最小甚至没有显著影响。
揭开Ralgps2 tdark的秘密-BTBS Unimib
胶质母细胞瘤（GBM）是胶质瘤最具侵略性的形式，也是中枢神经系统的常见原发性肿瘤，占神经胶质瘤的约50％，中位寿命为诊断为15个月。GBM被归类为稀有癌症（年度发病率1/33.330个个体），并且由于其异质微环境代表了手术切除后的治疗逃生和复发性的战略网络，因此在脑肿瘤中尤其具有挑战性。目前，复发性GBM尚无巩固治疗。在这种情况下，细胞之间的通信在GBM耐药性中起关键作用：更具体地说，GBM细胞形成隧道纳米管（TNT），可能参与肿瘤进展和复发。TNT是基于肌动蛋白的高动力膜突起，使细胞能够在长距离上直接互动，并在癌症进展和恶性肿瘤中起着核心作用。与TNTS形成有关的蛋白质之一是RALGPS2 RAS依赖性的鸟嘌呤核苷酸交换因子（GEF）的Rala GTPase，其在G523NS患者衍生的GBM细胞系中的敲低会影响细胞的增殖。该项目旨在研究TDARK RALGSP2的潜在作用，Tdark Ralgsp2是RALA GTPASE，在GB发病机理和/或进展中的RAS无依赖性鸟嘌呤核苷酸交换因子（GEF）。实际上，Ralgps2似乎参与了GB细胞中细胞增殖和运动性的调节。从拟议的研究中得出的结果将有助于更好地了解这种罕见疾病的未知方面，并确定未来药物设计的新目标。
锡烯物种中种子表面结节的定量分析
摘要：在黄叶曲科中，种子表面包含各种大小和形状的细胞突起，称为结节。结节在许多物种中长期以来一直在描述，但是文献中缺乏具有大小和形状的测量的定量分析。基于光学摄影，将硅烯的种子分为四种类型：光滑，皱纹，架构和乳头状果糖。种子中的每个群体都具有特征性的几何特性：光滑的种子缺乏结节，并且在其侧视图中具有最高的圆形和坚固性值，而乳头状种子在侧面和背面视图中具有最大的结节和最低的圆形和坚固性值。在此，对于总共31种，属于Silene Subg的代表种子，获得了结节宽度，高度和斜率，最大和平均曲率值以及最大对平均曲率比率。behenantha和19至s。subg。Silene。 皱纹类型的种子的曲率值较低。 此外，在S. subg的物种中发现了较低的曲率值。 silene与S. subg相比。 behenantha。 s的种子。 subg。 behenantha具有更高的结节高度和斜率值，最大和平均曲率和最大值曲率比的值更高。Silene。皱纹类型的种子的曲率值较低。此外，在S. subg的物种中发现了较低的曲率值。silene与S. subg相比。behenantha。s的种子。subg。behenantha具有更高的结节高度和斜率值，最大和平均曲率和最大值曲率比的值更高。
人工智能x奇点理论=？
我们引入神经网络作为人工智能模型之一。神经网络是生物神经细胞回路中进行的信息处理的模型。神经细胞由称为细胞体的主体、从细胞体延伸出来的树突和连接到其他细胞的轴突组成。轴突的末端附着在其他神经细胞的树突上，轴突与其他神经细胞的连接处称为突触。树突接收来自其他细胞和感觉细胞的输入信号，信号在细胞体内进行处理，并通过轴突和突触将输出信号发送给其他神经元（图2（a））。 据称大脑中的神经元数量约为 10^10 到 10^11。通过结合这些细胞，每个神经元以并行和分布式的方式处理信息，从而产生非常复杂和先进的处理。一个细胞的输出通过突触传递到其他细胞，通过轴突可以分支成数十到数百个神经元。单个细胞具有的突触连接数量从数百个到数万个不等。所有这些突触连接都有助于神经元之间的信号传输。 当一个信号从另一个神经细胞到达一个神经细胞时，膜电位会因信号而发生变化，当信号超过一定的阈值时，电位就变为正值，神经细胞就会兴奋。然后它向其他神经元发送信号。无论输入值如何，该图的形状几乎都是相同的波形，一旦超过阈值，就会产生恒定形状和幅度的电脉冲。因此人们认为，神经网络中承载信息的不是电脉冲的波形，而是电脉冲的频率（图2（b））。 细胞体的阈值函数，当输入高于阈值时，发出电脉冲，当输入低于阈值时，不发出电脉冲，具有从输入到输出的非线性转换效果。此外，还有兴奋性突触，它会释放使输入神经细胞更容易兴奋的递质，还有抑制性突触，它会使输入神经细胞更不容易兴奋。接收输入神经元可以被认为是接收来自每个输出神经元的输入的总和。 神经网络的数学模型源于对神经元的观察。 1943年，McCullough和Pitts提出了正式的神经元模型。图 2（c）中的圆圈表示一个神经元的模型。 xk 取值 0 和 1，表示该神经元接收的突触数量。
通过 RNA 测序分析揭示基因编辑荷斯坦牛角发育中 Pc 基因座的新特征
摘要：无角凯尔特（Pc）突变位点是一种遗传学上简单的单突变，是利用基因编辑技术培育无角牛的最佳选择。但Pc位点调控角芽发育的机制尚不明确，因此利用基因编辑、体细胞核移植和胚胎移植的方法获得无角荷斯坦胎牛（妊娠期90天），以纯合Pc插入的胎牛（基因编辑荷斯坦胎牛，EH）和野生型90天荷斯坦胎牛（WH）作为对照。苏木精-伊红（HE）染色结果显示，与WH相比，EH角芽没有白色角化突起或空泡状角质形成细胞，真皮组织下没有粗大的神经束。DNA测序结果显示，Pc位点以纯合方式插入胎牛基因组中。通过转录组测序分析共鉴定出791个差异表达基因。差异表达基因富集分析与蛋白相互作用分析结果显示，Pc插入后存在丰富的基因改变，与粘附分子调控、肌动蛋白表达、细胞骨架变形以及角蛋白表达与角化有关。同时值得注意的是，结果中还包含多个已报道与角性状发育相关的基因，如RXFP2、TWIST1等，本研究首次鉴定出这些改变并进行了总结。研究结果提示，Pc突变位点可能抑制神经嵴细胞EMT生成和角蛋白表达，导致神经嵴细胞不能迁移和角芽组织不能角化，从而调控无角表型的产生。
海马engrams生成可变的行为响应和脑范围的网络状态
适当的皮质层压对于认知，学习和记忆至关重要。在体感皮质中，以层状特异性方式详细介绍了锥体式神经元，以决定突触伴侣和整体纤维组织。在这里，我们利用男性和雌性小鼠模型，单细胞标记和成像方法来识别层状特异性侧支的内在调节剂，也称为间隙，轴突分支。我们为II/III层锥体神经元的稳健，稀疏，标记开发了新方法，以获得轴突分支形态的单细胞定量评估。，我们将这些方法与细胞自主的功能丧失（LOF）和过表达（OE）在体内候选筛查中结合在一起，以鉴定皮质神经元轴突分支层压板的调节剂。我们将细胞骨架结合蛋白DREBRIN（DBN1）的作用赋予调节II/III层皮质投射神经元（CPN）侧面轴突在体外的调节中的作用。LOF实验表明，DBN1是抑制II/III层CPN侧支轴突分支在IV层中的伸长的必要条件，在其中，通常不存在轴突通过II/III层CPN分支的轴突分支。相反，DBN1 OE产生过量的短轴突突起，让人联想到未能拉长的新生轴突侧支。结构 - 功能分析暗示DBN1 S142磷酸化和DBN1蛋白结构域已知可介导F-肌动蛋白捆绑和微管（MT）耦合，作为DBN1 OE时侧支分支的必要条件。综上所述，这些结果有助于我们理解调节兴奋性CPN中侧支轴突分支的分子机制，这是新皮层回路形成的关键过程。
高性能AI（人工智能）移动盒子
产品规格 产品名称 室内 AI Box（内置风冷风扇） 无风扇型（无风扇套件） 型号 AMB7201TX2 AMB7201TX2-HS01K 电源 DC12V 功耗 DC12V：30W 或更低 工作温度 -20°C ~ +60°C 存储温度 -25°C ~ +65°C 音频输入/输出 无 视频输出 HDMI 1.4 1ch. 输出 SD 端口 microSD 插槽 图像传感器 高性能 提供各种推荐的 USB 摄像头 镜头 90°/60°/37°/18° 出厂设置 分辨率 全高清 1920 x 1080 HD 1280 x 720 VGA 640 x 480 帧速率 H.264 1 ~ 30FPS JPEG 1 ~ 30FPS 比特率 64Kbps ~ 12,228Kbps 视频编解码器 JPEG/H.264 LAN RJ-45 100Base-TX/1000Base-T 通信模块 内置 LTE 通信模块 与 NTT Docomo Xi 兼容（与 KDDI Softbank 兼容） NVIDIA Jetson TX2 RAM 8GB 128bit LPDDR4 OS L4T 28.2.1 64bit 记录介质 microSDHC 32GB / microSDXC 62GB~512G 注：请注意，工业级 512GB SDXC 尚未发售。 外部尺寸（主机）：W160mm x D175mm x H36mm（包括突出部分） 重量：主机：约 1kg 安装支架（2 个/套）：约 0.5kg 无风扇散热器：约 1kg