本文探讨了基于深度学习的模型与Orb-Slam3框架的深入估算的整合,以应对单眼同时位置和映射(SLAM)的挑战,并与纯旋转运动有关。这项研究正在研究使用激发通用网络进行这些网络的深度估计和混合组合的可能性,以取代传统的深度传感器并改善SLAM系统中的规模。使用定制的相机阵容进行了一系列实验,旨在隔离纯旋转运动。分析包括评估每个模型对SLAM过程的影响以及对深度估计和结果的定量性能指标(CPI)。结果显示了深度估计值的准确性和SLAM性能之间的联系,这强调了模型在改进SLAM系统中的深度估计潜力。这些发现有助于理解单眼深度估计在与污泥集成中的作用,尤其是在需要精确空间意识的应用中。
国家通常以国家利益为导向开展双边关系。此关系可以处于最小或最大级别。拉脱维亚和爱沙尼亚努力在广泛的合作领域实现最大程度的合作。这种密切合作的目标是执行法律并采取政策,增加双方的整体福祉,同时避免使另一方处于不利地位。这些国家对第三方关系也很敏感,这可以为各方提供额外的好处。可以说,拉脱维亚和爱沙尼亚在相互之间以及与第三方的关系中都尊重这些一般原则。相似的历史、相似的宗教渊源和共同的文化传统,可以为国家合作利益增添更多情感原因。
Altair (JuneSang Lee) AMD (Xilinx) (Bassam Mansour) Analog Devices Jermaine Lim-Abroguena Ansys Curtis Clark* Ansys Japan Satoshi Endo Applied Simulation Technology (Fred Balistreri) Aurora System (Dian Yang), Raj Raghuram Broadcom (Yunong Gan) Cadence Design Systems Kyle Lake, Ambrish Varma,贾里德·詹姆斯(Jared James),约翰·菲利普斯(John Phillips),克里斯托弗·斯凯特·塞抗阿(Sophia Feng)思科系统(Stephen Scearce),Hong-Man Wu Dassault Systemes(Stefan Paret)GE Healthcare Technologies(Balaji Sankarshanan) Telecomunicações (Abdelgader Abdalla) Intel Corporation Michael Mirmak*, Hsinho Wu*, Kinger Cai, Chi-te Chen Keysight Technologies Pegah Alavi, Ming Yan, David Banas, Fangyi Rao, HeeSoo Lee, Heidi Barnes Marvell Steven Parker* MathWorks Graham Kus*, Walter Katz* Micron Technology Justin Butterfield MST EMC Lab Chulsoon Hwang*, Zhiping Yang* Siemens EDA Weston Beal*, Arpad Muranyi*, Randy Wolff*, Matt Leslie, Scott Wedge, Todd Westerhoff, Zhichao Deng STMicroelectronics Anil-Kumar Dwivedi, Bhupendra Singh, Harsh Saini, Hemant Kumar Gangwar, Manda Padma Sindhuja,Manish Bansal,Nitin Kumar,Olivier Bayet,Pawan Verma,Pranav Singh,Pranav Singh,Rahul Kumar,Raushan Kumar,Shivam Soni,Shivam Soni,Gaurav Goel Synopsys Ted Mido*,(Andy Tai)中兴公司(中敏WEI),(Shunlin Zhu)Zuken(RalfBrüning)Zuken USA Lance Wang*
mk; jsdv lsphyax fctussl,y jhvsy pksuy gs carnal mks; k fo'ks“ kk; g gs fd Lingery和mihkksj ds chp。 ykxkrks esa digrh gs ntkzçkirGSAhkkjrh; jgs gsa] rfkk hkkjr dh vkffkzd o`f) DJSA] fodcl; kstun tsls esd bofm; k] efgyl'kfädj.k] bofm; k lvkvzvi] FY,对LKKFCR的热情。
植物育种是农业的基石之一。通过开发适应地点和产量优化的品种,它对维持和提高农业土地生产力做出了重大贡献。它在适应气候变化和更有效地利用资源方面也发挥着重要作用。现代植物育种是研究密集型的,依赖于公共和私人研究的互动。国际上,植物育种的结构已经发生了相当大的变化。不过,除了一些全球最大的公司外,德国的养殖业仍然主要由中型公司主导。促进植物育种和育种研究被视为一项重要的公共任务,这不仅是为了未来的供给,也是为了研究和创新政策。在此背景下,教育、研究与技术评估委员会根据食品和农业委员会的建议,委托德国联邦议院技术评估办公室(TAB)在节约资源、可持续农业的要求背景下,针对气候变化、生物多样性丧失、世界人口增长的需求以及未来生物经济的生物质要求,委托德国植物育种(传统和有机)的潜力和任务、优势和劣势进行概述。最终的TAB报告提供了有关植物育种的目标和方法以及植物品种和专利保护、种子审批和获取全球遗传资源的国家和国际法律法规的信息。从描述全球和欧洲种子市场开始,介绍了德国植物育种的私人、公共和非营利参与者及其商业模式。特别关注德国农业生物多样性的现状和发展趋势,包括生产系统、作物种类和品种多样性(包括遗传多样性)。介绍了促进农业生物多样性的机遇以及当前科学技术发展给(德国)植物育种带来的挑战、需求变化的影响、环境和能源政策以及遗传资源和植物品种的使用和保护的法律框架。由此,可以得出政治和社会行动选择,以加强多样化和促进多样性的植物育种。
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谷物宽度和重量2(GW2)是一种E3-泛素连接酶编码基因,对谷物物种中谷物的大小和重量负调节。因此,建议禁用GW2基因活性以提高作物生产率。我们在这里表明,大麦GW2.1同源物的CRISPR/CAS介导的诱变会导致细长谷物的发展和蛋白质含量增加。同时,GW2.1功能的损失引起了由于尖峰数量减少和谷物设置低而引起的明显晶粒屈服不足。我们还表明,GW2.1缺乏作物产量和蛋白质含量引起的相反作用在很大程度上与培养条件无关。这些发现表明大麦GW2.1基因对于产量和晶粒性状之间的优化是必需的。总的来说,我们的数据表明,大麦中GW2.1基因活性的丧失与多效性效应相关,对生成器官的发展以及因此谷物产生产生了负面影响。我们的发现有助于更好地理解谷物的发育以及GW2.1控制大麦的定量和定性遗传改善中控制的UTI。
