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JRDB-Panotrack：一个开放世界的全景进行分割和跟踪拥挤的人类环境中的机器人数据集
自主机器人系统近年来引起了越来越多的关注，在这种环境中，环境是机器人导航，人类机器人互动和决策的关键步骤。现实世界机器人系统通常会从多个传感器中收集视觉数据，并经过重新识别以识别许多对象及其在复杂的人拥挤的设置中。传统的基准标记，依赖单个传感器和有限的对象类和场景，无法提供机器人对策划导航，互动和决策的需求的综合环境理解。作为JRDB数据集的扩展，我们揭开了一种新颖的开放世界式分割和跟踪基准，介绍了一种新型的开放世界式分割和跟踪基准。JRDB-Panotrack包括（1）各种数据室内和室外拥挤的场景，以及
第 10A 章 结构飞行试验手册
本手册旨在提供结构飞行测试领域所涵盖的众多学科的“粗略”概述。它提供了新工程师在尽可能短的时间内投入工作所需的基本知识和介绍。它假设至少具备本科工程概念的知识。每个领域都提供了基本假设、适用的标准和法规、常见的测试方法、经验法则和示例。开发或方程式被最小化，并为那些需要更全面地理解支持数学的人提供现成的文本或手册的具体参考。本手册并非教科书，因此补充阅读应该成为结构工程师的正常做法。提供了一个全面的索引以供快速参考，每章都包含该章的术语列表。我们已尝试使手册比教科书更具可读性。
gmd@csb.db：GOLM代谢数据库
摘要摘要：代谢组学，特别是气相色谱 - 质谱法（GC -MS）基于生物提取物的代谢物培养物，正迅速成为功能基因组学和系统生物学的基石之一。代谢物促进在发现药物或除草剂的作用方式以及揭示基因表达改变对生物技术应用中代谢和生物性能的影响方面具有深刻的应用。因此，许多实验室都需要使用该技术。为此，需要开放的信息交换，就像已经针对转录本和蛋白质数据实现的那样。代谢物培养的主要步骤之一是在高度复杂的生物样品中代谢物中的代谢物明确鉴定。质谱的集合（构成已知或未知确切的化学结构的代谢产物）代表了汇集目前在世界许多实验室中执行的识别工作的最有效方法。在这里，我们提出GMD，GOLM代谢组数据库，一个开放访问代谢组数据库，该数据库应启用这些过程。GMD提供了公众访问Cusmom质谱库，代谢物专业实验以及其他信息和工具的访问权限，例如关于方法，光谱信息或化合物。主要目标是代表一个通过多学科合作来开发和改善代谢组学的实验研究活动和生物毒素格式的交换平台。可用性：http：//csbdb.mpimp-golm.mpg.de/gmd.html联系：steinhauser@mpimp-golm.mpg.de补充信息：http：//csbdb.mpimp-golm.mpg.mpg.de/
2023-24 年度报告，DBT
生物技术部始于 1982 年的国家生物技术委员会 (NBTB)，不久后于 1986 年发展成为科技部下属的一个成熟部门。生物技术部的目标是走在生物技术革命的前沿，这场革命所具有的社会经济变革潜力甚至远远超过过去几十年的信息技术革命。DBT 致力于通过创造生物技术工具和技术来解决农业生产力、粮食生产、营养安全、医疗保健和环境可持续性问题，从而支持国家发展计划 (NDP) 和实现可持续发展目标 (SDG)。DBT 还重新将重点放在生物制造上，将其作为以可承受的价格提供新兴产品和服务、创造就业机会并使印度成为世界生物经济顶级参与者之一的工具。DBT 还在指导政策、法规和立法方面发挥着至关重要的作用，以确保安全、负责任和和平地利用生物技术。
Danielle 3- 反馈
第三，探索也许能让我们找到另一种治疗方法。宇宙中有很多地方，所以你不知道会发生什么，也不知道会发现什么。最近出现了一个新概念：寻找新事物可以激发你的创造力和好奇心。你可以找到任何东西，所以为什么要花钱，只买一件你想要的东西，而不是[而不是在探索太空时将我们的投资限制在即时解决方案上]，也许[可能导致]找到解决气候变化、污染或森林砍伐等问题的方法？
2024-2025 GDB限制选修课指南，更新10 ...
正式选择GDB限制选修课的时间是您服用GDB 187的季度。作为此类课程的一部分，您将最终确定并提交限制选修课列表，以及计划参加（或已经参加或已参加）这些课程的时间表，并为您选择课程的简洁理由。GDB将在您的GDB 187季度结束时审查您的提交。它将评估以符合下面所述的规则以及理由的力量和逻辑。如果其中任何一个问题，您将有机会提交经修订的限制选修课清单。重要的是要根据GDB 187期末考试日期审查清单：没有审查，就无法获得批准，未经批准，您可能会收到GDB 187的不完整。可以通过您的最新课程和理由列表向GDB建议团队（gdb-advise@ucdavis.edu）提交新表格（gdb-advise@ucdavis.edu），进行更改或更新。此过程是提交新表格以批准您更新的RE列表。重要的是要记住，您应该在倒数第二季度结束之前获得最终的重新表格。例如，如果您打算毕业春季季度，则应在冬季季度结束时获得最终认可的RE表格。记住，学生有责任在课程安排中检查RES是否有可能发生冲突。
教师手册2023
或一个教育机构，Fac-ulty成员是基础。作为高标准教育机构的一部分，我们还坚定地认为，教职员工是建立成功的基本支柱。我们以极大的自豪和钦佩介绍了这本教师手册，这证明了我们著名的老师的非凡知识能力和推荐。我们将我们的教职员工置于高基座上。我们感谢他们坚定不移的承诺，无私的服务以及对教学和启发学生的持久热情，从而为更大的社会做出了贡献。在很短的时间内，我们的大学达到了非凡的里程碑，经历了教师招聘的快速增长，新部门的成立，建立学校，创新课程的引入，尖端课程的发展和学生招生。从一个部门的一个谦虚开始和2009年的八名学生开始，我们现在已经跨越了2,000大关，有28个部门在13所学校提供64个课程。这个
Jayden Li- 反馈
#2 太空技术如何帮助环境 尽管太空任务成本高昂，但为太空探索而开发的技术可以在很多方面造福地球。[虽然太空任务需要大量投资，但它们产生的技术创新为地球带来了多种环境效益。] 例如，NASA 在太空中的工作推动了清洁能源的进步，例如更好的太阳能电池板。这些太阳能电池板很重要，因为它们帮助我们利用来自太阳的可再生能源，而不是燃烧化石燃料，从而造成污染和气候变化。此外，太空探索还推动了水净化和废物管理等领域的新技术，这些技术可以帮助创造一个更清洁、更可持续的地球。
MDBrain | MDProstate 1.1 Akhondi-Asl，A.，和 Warfield。SK......
MDBrain | MDProstate 1.1 Akhondi-Asl, A. 和 Warfield. SK (2013)。通过融合概率分割同时估计真实性和性能水平。IEEE 医学影像学报 32，1840-1852。doi：10.1I09/TMI.2013.2266258 1.2 Allay, EE. Fisher. E.. Iones. SE、Hara-Cleaver, G、Lee, LG 和 Rudick, RA (2013)。在多发性硬化症诊所中使用磁共振成像对多发性硬化症疾病活动进行分类的可靠性。JAMA Neurol. 70，338-344。doi：I0.1001/2013.jamaneuroL211 1.3 Battagiini, M.. Rossi, F.» Grove, RA、Stromillo, M. L、Whitcher, B.、Matthews, PM. 等人 (2014)。使用减影图像自动识别多发性硬化症中的大脑新病变。I. Magn. Reson. Imaging 39, 1543-1549。doi: 10.1002/jmri .24293 1.4 Baur, G、Denner, S.、Wiestler, B.、Navab, N. 和 Albarqouni, S. (2021)。用于脑部 MR 图像中无监督异常分割的自动编码器：一项比较研究。Med. Image Anal. 69:101952。doi: 10.1016/j.media.2020.101952 1.5 Bose, M.、Heitz. F.» Armspach, J.-P.» Namer, L, Gounot, D. 和 Rumbach. L (2003)。多模态序列 MR1 中的自动变化检测：应用于多发性硬化症病变演变。NeuroImage 20, 643-656。doi: 10.1016ZS1053-8119(03)00406 3 1.6 Brownlee, WJ, Altmann. DR. Prados, F., Miszkiel, KA. Eshaghi, A., Gandini Wheeler-Kingshott, Q A. 等人 (2019)。复发型多发性硬化症长期结果的早期成像预测因子。Brain 142。2276-2287。doi: !0.1093/brain/awzl56 1.7 Carass, A., Roy, log. A., Cuzzocreo。 J. L、Magrath、E.、Gherman、A. 等 (2017)。纵向多发性硬化症病变分割：资源与挑战。NeuroImage 148,77-102。doi：10.10I6/j.neuroimage20l6.12.064 1.8 Qtek、0.、Abdulkadir、A.、I.ienkamp、SS。Brox、T.» 和 Ronneberger、O. (2016)。“3D U-Net 从稀疏注释中学习密集体积分割。”国际医学图像计算与计算机辅助干预会议 (雅典：Springer)，424-432。1.9 Commowick、O.、Istace、A.、Kain、M.» Laurent. B.. Leray, F., Simon, M.. 等人 (2018)。使用数据管理和处理基础架构对多发性硬化症病变分割进行客观评估。Sci. Rep. 8, 1-17。doi: 10.1038/S41598-018-31911-7 1.10 Egger, G, Opfer, R., Wang, C.» Kepp, T.» Sormani, MP。Spies, L, 等人 (2017)。多发性硬化症中的 MR1 FLAIR 病变分割：自动分割是否与手动注释相符？NeuroImage Clin. 13, 264-270。doi: 10.1016/j.nicl.2016.11.020