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密封：通过支持技能的对手学习朝着闭环方案生成
摘要 - 随着现实世界中的这种技术的增加，对自主驾驶（AD）系统和组件的验证和验证越来越重要。安全性 - 关键场景生成是通过闭环培训来鲁棒性策略的关键方法。然而，场景生成的现有方法依赖于简单的目标，从而导致过度攻击或非反应性的对抗性。为了产生多样化的对抗性但现实的场景，我们提出了印章，即一种方案扰动方法，利用了学分的得分功能和对抗性，类似的人类技能。密封扰动的场景比SOTA基准更现实，从而改善了超过20％以上的真实世界，分布和分布外情景的自我任务成功。为了促进未来的研究，我们发布了我们的代码和工具：https：//github.com/cmubig/seal
膨胀素导致植物细胞壁松弛
膨胀蛋白是一组古老的细胞壁蛋白，在陆生植物及其藻类祖先中普遍存在。在细胞生长过程中，它们促进细胞壁的纤维素网络被动屈服于膨压产生的拉伸应力，而没有酶活性的证据。膨胀蛋白还与果实软化和其他发育过程以及对环境压力和病原体的适应性反应有关。植物中的主要膨胀蛋白家族包括作用于纤维素-纤维素连接的 α -膨胀蛋白 (EXPA) 和可作用于木聚糖的 β -膨胀蛋白。EXPA 介导酸性生长，这有助于生长素和其他生长剂使细胞壁增大。包括许多植物病原体在内的各种微生物的基因组也编码被称为类膨胀蛋白 X 的膨胀蛋白。膨胀蛋白被认为会破坏横向排列的多糖（尤其是纤维素）之间的非共价键，从而促进细胞壁松弛，发挥各种生物学作用。
看英国，欧盟和美国卡特尔执法趋势
既展示了跨境合作的增加，也表明采用了新颖的卡特尔违规理论，欧洲委员会和英国竞争与市场管理局，以及美国竞争机构，美国司法部和联邦贸易委员会，于7月23日发表了一份联合声明，涉及生成人工智能基金会和AI产品的竞争。该声明警告说：“算法可以允许竞争对手分享竞争敏感的信息，确定价格或犯有其他条款或商业策略的违反我们的竞争法律的风险。” [1]很明显，欧盟委员会和CMA都在优先考虑官方卡特尔的执法，尤其是通过增加资源并设计新的检测和执行工具来起诉卡特尔违规行为。本文将审查这些司法管辖区对卡特尔执法的方法之间的相似性和差异。就相似性而言，这两个司法管辖区都试图：
为神经生物学和神经退行性研究的可行人类神经突制备
观察：基于长链单人的脂肪族型聚酯是大约一个世纪前首次合成的。实际上，在这种聚酯样品上进行了Carothers的精确观测，这些观察结果是建立了整个合成聚合物纤维的整个领域。但是，作为材料，它们仅在过去十年中进化。这是由相应的单体从植物油的高级催化转化中获得的，未来的前景包括来自第三代原料（例如微藻或废物）的一代。长链聚植物，例如聚酯-18.18，被认为是链中潜在断点密度低的聚乙烯链。这些不损害类似于线性高密度聚乙烯（HDPE）的晶体结构或材料特性，并且材料也可以通过注射成型，膜或纤维挤出以及添加剂制造中的细丝沉积来融化。同时，它们可以通过溶剂分解进行闭环化学回收，这也可以在包含聚烯烃甚至聚苯二甲酸乙酯的混合废物流中。恢复的单体具有一种质量，可使可回收的聚酯产生具有与维珍材料的属性相同的特性。（生物）降解性随成分单体巨大变化。基于短链二醇和长链二羧酸盐在工业堆肥条件下完全矿化的聚酯，尽管它们具有HDPE样结晶度和疏水性。■密钥参考对这些聚合物的形态和热行为的基本研究揭示了链内组的位置及其在结晶过程和熔化过程中在结构形成中的特殊作用。通过类似的长链脂肪族聚合物与其他链内组（如碳酸盐和乙酸盐），将所有概念的所有概念扩展到了进一步的详细说明。标题材料是对急需的循环闭环可回收塑料的潜在解决方案，如果丢失了环境，也将在数十年内持续存在。
重型卡车和越野的电池交换技术
6G技术正在开发中，预计将在2030年实现。在技术成熟之前，需要从业务角度考虑如何商业化6G。了解6G软件业务Ecosys- TEM提供了对利益相关者可以掌握或克服的机会和挑战的宝贵见解。作为一个开放和软件定义的网络（SDN），6G业务是高度软件密集型的，它将以前的线性价值链转移到未来的复杂价值网络。但是，从6G研究中，主要关注技术标准和网络编排，从软件密集型业务的角度来看，缺乏足够的讨论。为了解决这一差距，本研究旨在通过采用未来研究领域的方法，主要是形态学分析（MA），旨在对6G软件业务生态系统进行建模。同时，我们遵循五阶段的业务生态系统建模方法，作为将6G软件业务生态系统分解为关键构件的指南。本研究确定了四个基础，即6G愿景，利益相关者，复杂的关系以及关键的机会和挑战。每个构建块都是预先描述的，此外，突出了软件密集型行业利益相关者之间的复杂角色和动态关系。
屏幕背后的外观：检查社交媒体和视频流服务的数据实践
今天，委员会正在批准发布一份开创性报告，阐明了这些强大的公司的运作方式。它显示了科技行业的个人数据货币化如何为商业监视创造了一个市场，尤其是通过社交媒体和视频流服务，并且护栏不足以保护消费者。该报告发现，这些公司从事用户的大规模数据收集，在某些情况下 - 非用户。它表明，许多公司未能实施足够的保护措施，以抵御隐私风险。它阐明了公司如何使用我们的个人数据，从提供超颗粒的目标广告到为塑造我们看到的内容的算法的动力，通常是要让我们迷上使用该服务。发现这些做法对儿童和青少年构成了独特的风险，这些公司对政策制定者，心理学家和父母对年轻人的身心健康的有效关注做出了有效的反应。
Helicat-darts：一个高保真，闭环旋翼飞行器模拟器，用于行星探索
旋翼飞机为探索外星环境提供了独特的功能。与诸如漫游者之类的勘探工具相比，旋翼船能够越来越快地到达感兴趣的目的地。此外，它们只需要合适的起飞和降落区，并且可以飞越由于障碍物或粗糙地形而可能无法遍历流浪者可能无法穿越的地形。这些优势激发了火星的创造任务，该任务涉及第一个飞行火星的旋翼飞机[1]。这项任务的成功继续激励未来的任务，例如可能使用直升机来返回火星样本[2]。设计一种在火星氛围环境中运行的首个旋翼飞机，需要进行设计，开发和操作的独特工具。在开发的工具中是Helicat-darts（简单地称为简洁的Helicat），用于旋转动力学建模和仿真。此仿真工具是指导，导航和控制（GNC）算法和软件开发的测试床，并作为分析飞行性能和动态的工具。Helicat在Ingenuity任务的整个生命周期中都使用，包括以下内容：
LEO卫星轨道轨道通过闭环机器学习，并应用于机会性导航
摘要 - 提出了通过闭环机器学习的低地球轨道（LEO）卫星轨道预测的框架。通过改进地面车辆的导航，与使用简化的一般扰动4（SGP4）Orbit Orbit Expagator相比，使用“非合作” LEO卫星信号来证明该框架的功效，并通过“非合作” LEO卫星信号导航。该框架称为LEO-NNPON（具有机会性导航的NN预测），假定以下三个阶段。（i）LEO卫星第一通过（跟踪）：具有其位置提取物测量值的陆地接收器（伪造，载波相位和/或多普勒）从接收到的Leo卫星的信号中，使其能够估算到达的时间。LEO卫星的状态用SGP4传播的两行元素（TLE）数据初始化，随后在卫星可见性期间通过扩展的Kalman滤波器（EKF）估算。（ii）未观察的LEO卫星（预测）：在估计的ephemerides上对具有外源输入（NARX）NN的非线性自回归进行了训练，并用于传播Leo卫星的轨道，以期在此期间不观察卫星。（iii）LEO卫星第二通道（导航）：配备LEO接收器的地面导航器（例如，车辆），从Leo卫星的下链路信号中提取导航可观察到可观察到的可观察到的可观察到的可观察到的导航器。这些导航可观察物用于以紧密耦合的方式（例如，通过EKF）以紧密耦合的方式帮助导航器安装的惯性测量单元（IMU）。LEO卫星状态是从NN预测的胚层获得的。提出了装有工业级IMU导航4.05 km的地面车辆的实验结果，并提供了来自两个Orbcomm卫星的信号。比较了三个车辆导航框架，所有车辆导航框架都用全球导航卫星系统（GNSS） - 惯性导航系统（INS）位置和速度解决方案进行初始化。 （ii）使用SGP4传播的Leo Esphemerides的Leo-Aided Ins； （iii）与狮子座的狮子座。独立的三维（3-D）位置根平方（RMSE）为1,865 m，而SGP4的Leo Aided INS为175.5 m。 Leo-Nnpon的Leo Aided Ins为18.3 m，证明了拟议框架的功效。
Yong，K。E.，Hui Kieu，D.K.，Goh，Y.K.，Zhang，X. 一个基于空间状态的Omni方向碰撞警告... 细胞外囊泡及其缺血性中风中的microRNA货物 使用3D多孔结构的超级电容器的开发 近距离光学天空理论 反复练习的反复发作的运动单位行为的变化 生物信息学中的简报 生成AI驱动的语义通信网络 强化学习的基于大语言模型的基于州奖励和行动建模的建议系统 辐射测量
摘要 - 马拉里亚是由感染雌性蚊子蚊子的寄生虫引起的，是一种严重的且潜在的致命疾病，是热带地区常见的。疾病控制程序依赖于树冠内各种垂直高度的蚊子的捕获。为了支持这种疟疾控制研究工作，该提议的解决方案旨在克服涉及攀岩和手动蚊子捕获的调用方法的局限性。本文介绍了一种新型无人机导航系统的开发，该系统旨在在树冠中收集蚊子样品。我们的解决方案通过使用立体声视觉深度摄像机和对象检测算法yolov7实现3D映射算法来构建解决方案，以准确识别树檐篷中的栖息地。开发的无人机导航算法采用获得的坐标来计划合适的飞行路径。我们评估了基础针孔摄像头模型的准确性，并进行了深度摄像头的校准，以提高深度精度。此外，我们分析了Yolov7培训配置，以最大程度地减少着陆点检测中的假阳性。结果证明了我们解决方案在捕获各种垂直高度的蚊子方面的有效性，为疟疾控制程序提供了宝贵的支持。索引术语 - 马拉里亚控制，计算机视觉，无人机导航，深度摄像头，机器学习