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贝叶斯无线电干涉校准和成像
A G. Edenhofer等。“重新启动数值信息字段理论（Nifty.RE）：高斯过程和变异推理的库”。in：（2024）。arxiv：2402.16683 [Astro-Ph.im]。
认可的校准实验室目录
1 Andhra Pradesh QA校准实验室，Larsen＆Toubro Limited Wefence Engineering，Vizag生产中心，Visakhapatnam船建筑物中心，Krishna Gate，Naval Base Post，Scindia Road，Visakhapatnam，Visakhapatnam，Andhra Pradesh- Andhra Pradesh- 530014
基于IMU的在线多灯校准
现代自主系统通常使用多个传感器进行感知。为了获得最佳性能，需要准确且可靠的外部校准。在这项研究中，我们提出了一种可靠的技术，用于对车辆上几个激光痛的外在校准，而无需进行探测率估计或纤维标记。首先，我们的方法通过将共同置于每个LiDAR的IMU的原始信号匹配，从而生成了对外部产品的初始猜测。然后在ICP和点云特征匹配中使用了此初始猜测，从而重新发现并验证了此估计值。此外，我们可以使用可观察性标准选择具有最高互信息的IMU测量值的子集，而不是比较所有读数。我们使用从Scania测试车中收集的数据成功验证了我们的方法。
多通道恒温金属槽校准系统设计
1 南京航空航天大学自动化系仪器科学与技术专业，江苏省南京市江宁区将军大道 29 号，211106，zhuoxiaobingling@sina.com 2 新疆维吾尔自治区计量测试研究院热工计量测试研究所，乌鲁木齐市河北街 258 号，830011，li_1221@sina.com，ykzhao2005@sina.com 3 新疆大学机电工程学院，新疆大学博多校区，新疆乌鲁木齐市水磨沟区华瑞街 777 号，830011，乌鲁木齐市，lilixiu_z@163.com 4 中国科学院大学微电子研究所，北京市海淀区邓庄南路 9 号， 100094，中国，zhouweihu@ime.ac.cn
cctr：校准不确定性的轨迹预测 -
自主驾驶系统依靠精确的轨迹前词进行安全有效的运动计划。尽管努力提高预测准确性，但由于数据噪声和不完整的观察，固有的不确定性仍然存在。许多策略需要将预测结果形式化为分布，并利用差异代表不明显。然而，我们的实验研究表明，现有的轨迹预测模型产生了不可靠的不可估计的估计，需要进行其他定制的核心过程。另一方面，直接将电流校准技术应用于预测输出可能会产生亚最佳结果，因为对所有预分解使用了通用缩放器并忽略了信息性的数据提示。在本文中，我们提出了使用调节器（CCTR）的定制校准温度，这是一个通用框架，可以校准外部分布。具体来说，CCTR 1）采用基于校准的正规器将输出差异与预测与地面真相之间的差异相一致，并且2）使用上下文和历史信息为每个预测提供了每个预测的量身定制的温度缩放器。涉及多种谓词和计划方法的广泛评估表明，CCTR比现有的校准算法和不确定性意识方法的优越性，校准质量的11％ - 22％的显着提高，运动计划的17％-46％。
校准：通过校准多个摄像头
摘要 - 使用面部视频的基于视频的心脏和呼吸率测量比传统的基于接触的传感器更有用和用户友好。但是，当前的大多数深度学习方法都需要地面真相脉冲和呼吸道波来进行模型训练，这很昂贵。在本文中，我们提出了校准Phys，这是一种基于视频的心脏和呼吸率测量方法，可以在多个相机之间校准。Calibibrationphys通过使用由多个相机同时捕获的面部视频来训练无监督标签的深度学习模型。对比度学习，以使使用多个摄像机通过同步视频预测的脉搏和呼吸波为正，而来自不同视频的脉冲和呼吸波为阴性。校准还通过数据增强技术提高了模型的鲁棒性，并成功利用了特定相机的预训练模型。利用两个数据集的实验结果表明，校准范围的表现优于先进的心脏和呼吸速率测量方法。由于我们仅使用来自多个相机的视频来优化摄像头模型，因此我们的方法使使用任意摄像机进行心脏和呼吸率测量很容易。
无需校准的在线测试时间自适应脑电图运动意象解码
摘要 — 脑机接口 (BCI) 为连接人脑和外部设备提供了一条有前途的途径，其解码能力取得了显著进步，这主要得益于日益复杂的技术，尤其是深度学习。然而，由于会话和受试者之间的分布变化，在现实场景中实现高精度仍然是一个挑战。在本文中，我们将探讨在线测试时间自适应 (OTTA) 的概念，以在推理时间内以无监督的方式持续调整模型。我们的方法通过消除在自适应过程中访问源数据的要求来保证隐私的保护。此外，OTTA 通过不需要任何会话或受试者特定的数据来实现无校准操作。我们将使用轻量级架构以及不同的 OTTA 技术（如对齐、自适应批量归一化和熵最小化）来研究脑电图 (EEG) 运动意象解码任务。我们检查了两个数据集和三个不同的数据设置以进行全面分析。我们的适应方法产生了最先进的结果，有可能促使 BCI 解码的迁移学习转向在线适应。索引术语 —BCI、深度学习、跨学科、迁移学习、运动意象、EEG、测试时间适应
校准的释放IL15表达二价CD33和/或FLT3逻辑门电路电路CAR-NK细胞疗法（来自Senti-202基因电路）in venetoclax
背景：Venetoclax（VEN）作为联合疗法提高了急性髓样白血病（AML）患者的反应率和总体存活率。然而，一旦AML复发，预后就有5.3个月的中位数生存期（Brandwein，2020）。虽然嵌合抗原受体（CAR）细胞疗法已彻底改变了B-细胞恶性肿瘤的治疗局势，但这种AML疗法的开发一直在挑战，部分原因是该疾病的异质性。当前，单个AML靶标的很少在AML亚群中始终表达。此外，这些AML靶标的表达不仅限于肿瘤细胞群，通常会导致对健康细胞群体的肿瘤毒性。Senti-202使用或不使用逻辑门控以及校准的IL-15细胞因子来克服这些挑战。