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URSA空间系统 - SAR经纪-NCSI
ursa利用世界上最大，最先进的商业卫星网络和高级分析来以自信和准确的态度检测和监视地面上的活动。我们会随着时间的流逝跟踪位置，以了解生活的模式，并在出现时旗帜异常的活动。我们通过将信息纳入上下文，将数据与全球经济指标，船舶交通，开源情报和新闻融合在一起，进一步增强我们的分析，以提供量身定制的信息，例如活动分类，范围和变化的方向。
加速器校友 - 2023年6月
名义系统提供数字工程产品，使空间更简单，更安全，更可持续。通过将最新的游戏技术与最先进的模拟融合在一起，名义上可以帮助用户在整个任务中更快地做出正确的决定，并更加自信。从快速概念设计及其独特的拖放任务配置和场景建模环境到数字孪生API，它使您可以更好地计划和理解轨道任务，名义上可以帮助您设计最佳的空间任务并在大规模上操作它。
使用相干散射增强和融合注意力金字塔从低 SCNR SAR 图像中检测飞机
摘要：近年来，基于深度学习的方法已被应用于合成孔径雷达（SAR）图像的目标检测。然而，由于SAR的成像机制和低信杂噪比（SCNR），利用SAR图像进行飞机检测仍然是一项具有挑战性的任务。针对这一问题，提出了一种基于相干散射增强和融合注意机制的低SCNR SAR图像飞机检测新方法。考虑到人造目标与自然背景之间的散射特性差异，引入相干散射增强技术来增强飞机散射信息并抑制杂波和斑点噪声。这有利于深度神经网络后续提取有关飞机的准确和有判别力的语义信息的能力。此外，开发了一种改进的Faster R-CNN，该网络具有一种融合局部和上下文注意的新型金字塔网络。局部注意通过增强重要对象的可区分特征来自适应地突出显示重要对象，而上下文注意则有助于网络提取图像的不同上下文信息。融合局部注意力和上下文注意力可以保证飞机被尽可能完整地检测到。在TerraSAR-X SAR数据集上进行了广泛的实验以与基准进行比较。实验结果表明，所提出的飞机检测方法在低SCNR下可以达到高达91.7％的平均精度，显示出有效性和优于许多基准。
QEP：跨课程人工智能亮点 - 出炉
第四次工业革命代表着我们生活和工作方式的根本性变化：• 融合物理、数字和生物世界，融合技术，既带来希望，也带来危险。• 这场革命的速度、广度和深度迫使我们重新思考国家应如何发展、组织应如何创造价值以及各行各业的人们如何从创新中受益。• 现在，随着世界努力应对新冠肺炎疫情，我们有机会进一步拥抱这场革命，以创造一个更具包容性、以人为本的全球经济。
农村支付机构（RPA）5年战略
•经营不需要依靠公共补贴的可持续业务。•以一种能够提供有利可图的食品生产和自然恢复的方式管理他们的整个业务，从而融合了当今最佳的现代技术，并重新发现了传统的良好农业饲养艺术。•能够获得公共资金，以帮助他们在管理土地上提供环境和动物福利成果，并帮助其企业变得更加生产力和可持续性。•达到明确，相关和以结果为中心的法律标准，这些标准在国际上倡导英国粮食，防止环境伤害，保护生物安全并保护动物福利。
血脑屏障的生物学和模型在CRISPR中完善定位
CRISPR (clustered regularly interspaced short palindromic repeats) is a natural bacterial defense system against bacteriophage infection that has recently been harnessed for genome and tran- scriptome editing in a wide range of organisms based on the generation of double-strand DNA breaks (DSBs) and RNA cleavage (3, 24, 32, 47, 52, 58, 73, 76, 79, 91，127）。是根据工程II（CAS9）和VI型（CAS13）可编程核酸酶，DNA和RNA基础编辑，质量编辑以及CRISPR干扰/激活（CRISPRI/A）编辑（CRISPRI/A）编辑（CRISPRI/A）编辑，启用与基本疾病的校正和安装基本疾病的校正和安装，40个基本疾病的突变（30; 69–71、87、105、115、135），例如转录扰动（138）和表观遗传调节（94）。这些基于DNA的编辑器是通过没有DSB活性的死亡CAS9（DCAS9）或CAS9 Nickase（CAS9N）的融合而生成的，只有对胞嘧啶脱氨酶的活性（例如，APOBEC和C-TO-T编辑的APOBEC和辅助）或trans-FER RNA（TRNA）腺苷（TRNA）腺苷氨基氨基酶（例如，tada）（例如，tada）（37）（37）（37）（37）。RNA编辑系统是通过将DCAS13B/DCAS13D/DCAS13X融合而成的，没有RNA裂解活性与腺苷脱氨酶结构域（例如，ADAR2 DD用于A-TO-I编辑）或工程型胞质Deam-Inase Inase Insaine（例如，ADAR2DD）的87，C-TON 7，c-us-n.7，c.-ty 7，c c. 47，c. 47，c.-ty 7，c-ty 7，c-ty 7，c-us-c.-edy in 13，c-u-u--u-u-udy in 13，c-u-udy in 34，c-u-u--为了启用序列特异性基因组调节，DCAS蛋白还融合到多个基因调节效应子，例如逆转录酶（10），转录阻遏物和激活剂（40，101）和表观遗传性调节器（17，99）。
产品简介：MSDF - 多传感器数据融合
为关注区域内的所有对象提供准确可靠的监控信息对于安全高效的交通管理至关重要。MSDF 多传感器数据融合和跟踪系统是 Frequentis 集团监控解决方案的强大处理核心。它利用来自多个监控传感器的测量结果，并将它们融合成一幅无缝的空中和地面交通状况图，提供高度准确和高度可靠的监控信息服务。MSDF 具有多功能性，支持各种应用领域和广泛的监控传感器技术。它可以轻松集成新型监控技术。
FaGANet：一种利用上下文信息的集成编码器的基于证据的事实核查模型
摘要 面对现实世界中虚假和误导信息的迅速传播，基于证据的人工事实核查工作变得越来越具有挑战性和耗时。为了解决这个问题，我们提出了 FaGANet，这是一个自动化、准确的事实核查模型，它利用句子级注意力和图注意力网络的强大功能来提高性能。该模型巧妙地将编码器模型与图注意力网络相结合，有效地融合了声明和证据信息，从而能够准确识别即使是伪装得很好的数据。实验结果证明了我们的 FaGANet 模型在准确率上的显著提升，以及其在基于证据的事实核查任务中的最优性能。我们在 https://github.com/WeiyaoLuo/FaGANet 发布了我们的代码和数据。
Majorana零模式的混合轻型物质网络
拓扑激发，例如Majorana零模式，是编码量子信息的有前途的途径。基于其编织的Majorana Qubit的拓扑保护门将需要某种形式的网络。在这里，我们建议通过在微波腔QED设置中与光纠缠的Majorata物质来构建这样的网络。我们的方案利用了光引起的相互作用，该相互作用与所有Majorana纳米级电路平台通用。这种效应源于在一维物理主要模式链中光耦合的参数驱动。我们的设置可以实现Majorana量子计算平台中所需的所有基本操作，例如融合，编织，关键的T-Gate，读取，以及重要的是，物理Majora Modes的稳定或校正。
16O+92Zr反应的准弹性散射截面
如今，围绕库仑势垒对聚变反应和准弹性散射的研究引起了广泛关注。通过这类重离子碰撞可以研究核-核相互作用势和核结构性质 [ 1 ]。碰撞伙伴的核结构性质可显著影响亚势垒域中的聚变产额。聚变对中不同内在自由度的参与降低了参与者之间的聚变势垒，并导致与一维势垒穿透模型 (BPM) 的预测相比大得多的聚变结果。文献中已充分证实，聚变伙伴的相对运动和内在通道之间的耦合会导致单个聚变势垒分裂为不同高度和重量的势垒分布。这被称为聚变势垒分布，聚变势垒分布的形状对聚变过程中涉及的耦合类型非常敏感。聚变势垒分布的概念由 Rowley 等人 [2] 提出，可通过对 𝐸 𝑐.𝑚. 𝜎 𝑓 对质心能量取二阶导数获得。此外，大角度准弹性散射函数可以产生与聚变势垒分布非常相似的势垒分布，并且聚变势垒分布和准弹性势垒分布的形状基本相同。准弹性势垒分布可通过对 𝐸 𝑐.𝑚. 的准弹性散射截面取一阶导数获得。众所周知，聚变过程可以用穿透概率来解释，基于量子力学隧穿，而准弹性散射与反射概率有关。重离子准