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imugene（imu）
Imugene可以与制药和生命科学公司，学术机构或其他合作伙伴进行合作安排，以完成其产品的开发和商业化。可以要求这些合作者协助资助或进行临床试验，制造，监管批准或产品营销。毫无保证，伊申将吸引并保留适当的战略合作伙伴，或者任何此类合作者都会执行并实现商业化目标。如果Imugene无法找到合作伙伴，则需要自费开发和商业化HER-VAXX，PD1-VAXX或CF33（以及其他潜在产品）。这可能对公司的内部资源提出了重大要求，并有可能延迟Her-Vaxx，PD1-VAXX，CF33（和其他产品）的商业化。
相机/IMU 瞄准镜校准 - Applanix
在使用 GPS/IMU 进行直接地理参考测绘模式或甚至使用空中三角测量测绘时，相机/IMU 视轴校准是测绘过程中的关键要素。一些研究人员证明了需要最佳的视轴校准过程、程序和软件工具。因此，本文重点介绍使用 Applanix Corporation 新发布的 POSCal TM 软件在视轴校准领域的最新发展。首先，简要讨论以描述性方式总结软件功能。然后，简要介绍了软件中实现的多种分析工具，这些工具是进行 GPS、IMU、图像、地面控制和基准问题的质量保证和质量控制所必需的。已经进行了一项分析研究来测试该软件的分析工具。这项研究使用了加利福尼亚州奥克兰的 HJW GeoSpatial Inc 和欧洲实验摄影测量研究组织 (OEEPE) 的试点中心（汉诺威大学）收集的真实数据集。所有数据集均由配备 6 英寸镜头锥体的 9 英寸 x 9 英寸胶片相机和 Applanix POS/AV TM 510 系统采集。此外，所有数据集都具有良好的地面控制点数量、分布和准确性、高质量的图像测量值以及良好的 GPS 和 IMU 数据。这使得我们可以从高质量的数据集开始，其中故意引入偏差和噪声进行分析 p
Imugene Limited (ASX:IMU) 研究报告
摘要：Imugene Limited (ASX: IMU) 是一家位于悉尼的临床阶段生物技术公司，专注于开发和商业化一系列用于治疗各种癌症的新型免疫疗法。免疫疗法是一种利用人体自身免疫系统识别和对抗癌细胞的癌症治疗方法。Imugene 利用公司的 4 个专有技术平台开发了多种资产，包括 5 种临床阶段疗法，重点关注未满足需求高且存活率低的疾病领域。该公司的近期重点是推进其核心资产，包括其CF33溶瘤病毒疗法（VAXINIA，使用转基因溶瘤病毒，结合（hNIS）选择性感染和杀死癌细胞）和onCARlytics），旨在与其他药物联合使用，感染和摧毁癌细胞，其两种更传统的B细胞候选疫苗HER-Vaxx和PD1-Vaxx，针对特定癌症标志物以产生免疫反应，以及最近收购的同种异体CD19靶向细胞疗法azer-cel，这已成为公司的重点关注对象。
通过 IMU 和 Flex 传感器进行实时上肢跟踪
在本报告中，我们通过执行运动学约束模型表明，单个 IMU 加上一个挠曲传感器就足以获得精确的重建。挠曲传感器是一种 1D 传感器，可根据挠曲程度改变阻力。我们使用现成的设备构建了一个可穿戴的扑克大小的传感器原型。为了证明我们设计的有效性，我们创建了一个虚拟环境，其中玩家被僵尸包围。为了杀死僵尸，玩家必须做出不同的上肢手势来发射能量球。通过设计一组手势，我们彻底评估了我们传感器的灵敏度和稳健性。通过我们的工作，我们希望激发后续研究，研究如何利用人体的内在约束来简化传感器设计。
mod_cyber安全批次04
rci已为各种导弹系统中的战术应用制定并合格了基于闭环的惯性测量单元（IMU）和惯性导航系统（INS）的技术。它已在许多任务中成功进行了测试，并通过准确的表演证明了其信誉。基于雾的IMU/INS由三个闭环雾模块组成，以感知车辆（导弹）围绕车身轴的旋转，并使用石英加速度计测量沿车身轴的线性加速度。以及陀螺仪和加速度计，处理和驱动电子和电源模块将包装在机械外壳中，该机械外壳具有由相应用户指定的预定义的电气和机械接口。具有基础架构的专用清洁室，用于光学集成和测试以及电子组装线和动态校准设施，以制造基于雾的IMU/INS。imu/ins应按照用户指定的各种气候和动态测试进行，为此需要精心设计的环境测试设施。基于雾的IMU/INS技术是高度面向过程的，需要强大质量管理系统支持的熟练人力，以确保每个级别的质量。身份验证的质量检查机构将参与质量检查矩阵中定义的生产过程的不同阶段。基于雾的IMU/INS纯粹是RCI开发的本地技术，其进口含量为总成本的20％-28％。
蒙版视频和肤色imu自动编码器用于以自我为中心动作识别
摘要。与视觉信号相比，放置在人体四肢上的惯性测量单元（IMU）可以捕获准确的运动信号，同时对照明变化和遮挡具有鲁棒性。尽管这些角色 - 在帮助以以上为中心的行动识别方面是有价值的，但IMU的潜力仍然不足。在这项工作中，我们提出了一种新颖的动作识别方法，该方法将来自人体磨损的IMU的运动数据与以自我为中心的视频相结合。由于标记的多模式数据的稀缺性，我们设计了一种基于MAE的自我监管预处理方法，通过对视觉和运动信号之间的自然相关性进行建模，从而获得了强大的多模式表示。为了建模整个体内的多个IMU设备的复合关系，我们利用了多个IMU设备中的协作动力学，并建议将人类关节的相对运动特征置入图形结构中。实验表明我们的方法可以在多个公共数据集上实现最新性能。在更具挑战性的场景中，我们的基于MAE的预培训和基于图的IMU建模的有效性得到了进一步的验证，包括部分缺少IMU设备和视频质量损坏，从而促进现实世界中更灵活的用法。
imu：评估vaxinia oncolytic病毒的桅杆试验产生更多的积极数据
■IMU在转移性晚期实体瘤中更新了其1期桅杆试验，评估了其溶瘤病毒CF33-HNIS（Vaxinia）。患有38剂升级阶段的患者（19例肿瘤内服用19剂，静脉内服用19剂，作为单一疗法或与pembrolizumab结合），31例患者（14例肿瘤内，17例，静脉内17例）是可评估的，至少在42天进行了第一次SCAN。在14例肿瘤内患者中，有15例（47％）的总注射病变缩小，三个病变完全消除了。14个中有3个具有客观反应（21％ORR），其中1个CR在胆管癌患者中，PR中有两名黑色素瘤患者（均为中剂量水平）。在17例静脉注射患者中，有9名（53％）达到了SD。接受过检查点抑制剂治疗的患者通过单一疗法和联合疗法获得了临床益处。胆管癌患者的结果以前倾向于通过增加10-20例此类患者来扩大试验。
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 IMU 方向估计研究
惯性测量单元 (IMU) 于 20 世纪 30 年代首次应用于飞机导航和大型设备。当时，由于尺寸、成本和功耗等限制，它们的应用受到限制。然而，近年来，微机电 (MEMS) IMU 被引入，具有低成本、紧凑性和低处理能力等非常有利的特性。这些低成本 IMU 传感器的缺点之一是与高端传感器相比精度较低。然而，过去的实验结果表明，冗余 MIMU（磁和惯性测量单元）可提高无人驾驶飞行器的导航性能。尽管过去的模拟和实验结果表明冗余传感器可提高导航性能，但目前的研究工作都没有提供有关需要多少个传感器才能达到一定精度的信息。本文使用模拟环境评估 MIMU 传感器阵列的不同数量的传感器配置。不同旋转的 MIMU 传感器以增量方式添加，并使用 Madgwick 滤波器估计脚踏式 MIMU 数据的欧拉角。使用的评估指标是基于欧拉角与地面实况相比的均方根误差 (RMSE)。在实验过程中，我们注意到随着传感器数量的增加，执行时间呈指数增长，因此，我们设计和实现了代码的并行化，并在多核机器上运行。因此，我们评估了并行实现的加速。使用具有 16 个传感器的并行版本的结果显示，执行时间比仅使用 1 个传感器的执行时间少两倍，比使用顺序版本的执行时间少 24 倍，同时准确率提高了 26%。
惯性导航系统（IMU/INS）RCI本地为...
研究问题的简介DLRL方向查找器（DF）系统当前使用方位角轴承来识别频率料斗信号，并在三个类别中对检测到的信号进行分类，即固定频率（FF），频率料斗（FH）和爆发。DF系统在频域中进行扫描，并执行所有检测到的信号的DF。由于信号处理是基于框架/批次的，并在频域中进行，并且在每个通道中并行，因此爆发和单个啤酒花的时间持续时间估计的准确性受到限制，因此，快速料斗的Hop速率估计值不准确。使用来自两个或五个DF天线中的每个DF天线中的时域iQ数据基于深度学习/机器学习的算法，以将接收的信号分类为FF，FF和爆发。培训数据需要由适当的数学模型生成，该模型应允许引入噪声和褪色。产生的信号应允许以瞬时带宽内的不同频率同时存在多个信号。预计它将能够估算200个微秒的次数和爆发持续时间。需要使用仿真验证所提出的方法的性能，并使用使用商业阶段相干的信号采集硬件（最少2个通道）生成或捕获的数据在工作站/笔记本电脑或PC上测试。dlrl寻求与学术机构一起开发和实施复杂的统计数字信号处理算法的解决方案。