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高度自动化驾驶中的接管请求
高度自动化驾驶领域的一个重要研究问题是如何帮助驾驶员在手动和自动控制之间转换。在高度自动化汽车问世之前，有关这个主题的知识必须通过模拟器和自我报告问卷来获取。我们利用众包方式对 1692 人进行了调查，内容涉及高度自动化驾驶中的听觉、视觉和振动触觉接管请求 (TOR)。调查呈现了不同紧急程度的交通场景中的听觉消息记录以及视觉和振动消息的图示。在高紧急程度场景中，多模式 TOR 是最受欢迎的选项。在低紧急程度场景中，听觉 TOR 是最受欢迎的选项，并且作为系统已准备好从手动模式切换到自动模式的确认消息。对于低紧急程度场景，仅视觉 TOR 比仅振动 TOR 更受欢迎。脉冲间隔较短的哔哔声被认为更紧急，史蒂文斯幂律与数据准确吻合。口头信息比抽象声音更容易被接受，女性声音比男性声音更受欢迎。中等收入国家和高收入国家的偏好和感知紧迫性评级相似。总之，这项国际调查表明，人们对高度自动化驾驶中 TOR 类型的偏好取决于情况的紧迫性。� 2018 Elsevier Ltd. 保留所有权利。
可扩展且高度可调的导电氧化物界面
导电氧化物界面引起了广泛关注，这既是因为基础科学的原因，也是因为氧化物电子设备的潜力。这种设备技术成熟的一个重要差距是可扩展性和控制电子特性的途径，这可能会缩小设备工程空间。在这里，我们展示并解释了高度可调的导电氧化物界面的机制。我们使用可扩展且与行业兼容的原子层沉积 (ALD) 技术合成了非晶态-结晶态 Al 2 O 3 /SrTiO 3 界面。在 ALD 室中使用 NH 3 等离子体预处理，并将其持续时间用作电性能的调整参数，其中在室温下观察到三个数量级的薄层电阻跨度。对于导电性最强的样品，我们的结果与使用最先进的外延生长技术（例如脉冲激光沉积）制备的全晶态氧化物界面的最高载流子密度值相当。我们将导电性的起源确定为 NH 3 等离子体预处理引起的 SrTiO 3 还原引起的氧空位。这些结果提供了一种实现导电氧化物界面的简单、可扩展且与工业兼容的途径，具有广泛的参数空间，为氧化物器件工程提供了多功能且灵活的工具包。
识别高度表达的基因和有效的核心...
摘要。具有特定转录活性的有效启动子在调节外源基因表达中起着显着的作用。对骨骼肌的有效启动子对骨骼肌肉的高表达能力。这对于通过结合基因编辑和传统繁殖技术的有针对性改善牲畜肉质的质量非常重要。To identify efficient promoters specific to the skeletal muscles of buffalo, in the present study, a total of 14 genes, CACNG1 , LRRC30 , CACNG6 , MYOG , VGLL2 , MYOD1 , KCNA7 , DUPD1 , PRR32 , LBX1 , IGFN1 , ACTN3 , PITX3 , and MURC , were firstly基于高通量测序数据筛选为骨骼肌肉特异性表达的基因。通过定量逆转录聚合酶链反应（RT-QPCR），在其中只有两个基因（即vgll2和cacng1）被鉴定为在buffalo的骨骼肌中特异性和有效表达。然后，通过双重荧光素酶报告基因检测系统在小鼠C2C12细胞和水牛骨骼肌细胞中评估了VGLL2和CACNG1上游推定的启动子区域的不同截短片段的转录活性。结果，VGLL2和CACNG1的核心启动子均被鉴定为在骨骼肌组织中具有特定和有效的转录活性，而VGLL2核心启动子的转录活性更为有效。这些结果为水牛和其他牲畜动物的肉质质量有针对性改善提供了重要的信息。
高度传导的杂化碳纤维聚合物...
碳纤维（CF）增强聚合物复合材料已用于航空航天结构，因为与铝合金相比，它们具有低质量，高特异性，高特异性刚度和低生命周期维护。但是，由于其相对较低的导热率，原始的CF聚合物复合材料无法为某些应用（例如热交换系统和散热器）提供有效的热流。本文所描述的技术提供了新型的CF聚合物复合材料，通过掺入热解石墨板（PGS），具有很高的导热率。新型混合PGS/CF聚合物复合材料的热导率的测量比原始CF聚合物复合材料高约13至36倍，并且是铝合金6061的两倍。这种具有足够热导率的新材料适用于热交换系统的复合辐射器。
高度微型化的激光质量控制的发展...
拟议的水星着陆器的质量和功率限制非常严格 — 科学有效载荷约 7 公斤，探测器及其科学有效载荷的能量仅为 400 瓦时 [1]。对于探测器，预计科学有效载荷不到 1 公斤，最大功率为 5 瓦，因此任何仪器都必须非常经济地使用这些资源。水星的环境条件非常极端，白天的表面温度高达 +470 ◦ C，夜晚的表面温度最高可达 − 180 ◦ C。白天着陆点在使用太阳能电池时几乎不会对着陆器的能量预算造成任何限制（太阳辐射比地球高 4 到 10 倍，见表 1.2）——但高表面温度使得几乎不可能制造能够轻松抵抗这些温度的仪器，尤其是电子设备。因此，首选的着陆点是在夜间。这样就可以利用仪器电子设备散发的热量来控制温度，但缺点是不能使用太阳能电池，必须自带电源。此外，将使用气囊着陆，导致冲击载荷高达 200 G（≈ 2’000 m/s 2）。
高度自动化系统中的人为因素 - CIEHF
回首往事，我似乎很惊讶，尽管我从事了 40 年的职业生涯，主要从事高危行业复杂系统研究、开发、验证和使用的人为因素方面工作，却从未直接参与过自动化项目。显然，自动化和数字化已经无处不在。我的职业生涯从将程序插入模拟计算机和用 Fortran 编写程序开始，随着“便携式计算机”的推出而迅速发展（我的第一台计算机重 7 公斤多，放在 75 毫米多高的包里挎在肩上），到如今我们口袋里随身携带的设备的惊人功能和性能，这些设备在我们的日常生活中越来越重要，甚至可以在餐厅点餐。
展示高度对称的单模、单光子...
纠缠是量子力学的核心，其最重要的用途之一是检验贝尔不等式，以进一步加深我们对现实和局域性的理解 [ 1 ]。最常见的方法是，通过检查一对纠缠光子之间的相关性来进行该测试 [ 2 ]。尽管自 20 世纪 70 年代和 80 年代的开创性工作以来，已经对贝尔不等式进行了许多测试 [ 3 – 5 ]，但尚未取得无条件的结果。一个根本原因是，在此类测试中产生的很大一部分光子在测量过程中未被检测到。虽然测量到的相关性可以用量子力学来解释，而且大多数人认为量子力学确实是这些相关性背后的机制，但低测量效率确实为巧妙设计的局部隐变量理论提供了可能性，该理论可以在不借助量子力学的情况下重现观察到的相关性 [ 6 , 7 ]。要使用 Bell 的原始方案来弥补漏洞，从光子的产生到探测，总效率至少需要达到 83% [ 1 ]。通过利用非最大纠缠，Eberhard 能够将这个效率要求放宽到 67% [ 8 ]。但即使是这个更温和的效率要求仍然是一个极其困难的技术挑战，直到最近才得以实现 [ 9 , 10 ]。虽然这足以弥补检测漏洞，但许多提议的量子信息应用还有一项额外要求，即光子处于单一光学空间模式。在本信中，我们报告了对称、单空间的实验演示 -
迈向高度自动化车辆的隐性交互
随着自动化程度的提高，车内交互可能会发生根本性变化。车辆中集成的传感器数量不断增加、机器学习取得重大进展以及处理能力的增强，使得驾驶员行为可以被实时捕捉和解读[73]。这一发展使得创新的交互成为可能，如车载情感语音助手[15]。人机集成[32,72]或共生交互[59]等领域的研究趋势也反映了这一点。然而，到目前为止，车内交互主要基于显式的直接驾驶员输入，如语音或触摸输入，或直接操作旋钮或控制杆[23]。相比之下，人际交流高度基于隐性动作和行为，如姿势或面部表情。因此，即使他人没有明确地传达这些状态，我们也能够对其状态做出陈述并进行互动[91]。隐性输入已经在高级驾驶辅助系统（ADAS）中发挥着重要作用。例如，可以通过生理信号识别驾驶员的困倦、压力、疲劳或注意力分散[95,107]。随着自动化程度的提高，车辆将接管
Cloud2Cloud生成3D-MESH云高度估计...
整合高清图像和激光雷达数据提出了技术挑战，包括在空间和时间上对齐数据以及处理数据质量和分辨率的差异。噪声也是一个相关因素，它可能是由运动模糊，照明问题或固有的噪声引起的，可能会影响数据质量和模型的准确性。机器学习模型推广到看不见的数据和不同大气条件的能力可能受到限制，从而影响点云的稳健性。处理相当大的数据集和培训计算密集型机器学习模型所需的计算资源的可用性也可能对项目限制。最后，环境条件（例如云密度，照明和天气模式）的变化可能会影响视差计算，从而影响生成点云的准确性和一致性。
高度动态的分散工作流的可信服务发现
随着交互式数据流的提供量增加，作为物联网 (IoT) 的一部分部署的、可通过远程微服务访问的智能设备和传感器的数量和功能将急剧增加。这为通过在不同工作流配置中互连这些微服务来快速构建新应用程序提供了机会。挑战在于发现所需的微服务，包括来自受信任合作伙伴和更广泛社区的微服务，同时能够在不同的网络条件下稳健运行。本文概述了一种工作流方法，该方法提供可验证的可信服务的去中心化发现和编排，以支持多方操作。该方法基于采用自主主权身份研究的模式，特别是可验证凭证，以隐私保护和安全的方式在同行之间基于服务描述和先前服务使用情况的证明共享信息。这为批准和评估不同服务的质量提供了一个动态的、基于信任的框架。整理这些新的服务描述并与基于向量符号架构 (VSA) 的现有分散式工作流研究相结合，为高效、可信的服务发现提供了增强的语义搜索空间，这对于支持各种新兴的边缘计算环境是必不可少的。设计了一种动态分散式服务发现系统的架构，并通过应用于使用可信对等方报告的异常检测服务经验来确定服务选择的场景来描述。© 2022 Elsevier BV 保留所有权利。