IMX560-AAMV是一种对角线6.25 mm(1/2.9)单光子雪崩二极管(SPAD)TOF深度传感器,带有信号放大像素。通过将597×168的蜘蛛数驱动并求和它们的输出,可以从距离信息中生成3D距离图像,并且可以实现高达300 m的测量距离。可以根据应用程序调整范围操作时的SPAD(宏像素大小)数量。范围操作是通过1 GHz采样操作的,并且生成具有TOF宽度为2024 BIN的直方图(2024 ns)的直方图和12位灰度宽度的宽度,并且可以从结果中检测到Echo的ECHO和峰值。其环境光消除功能可确保其在阳光下更稳定,并且可以在高动态范围内实现距离测量值。其光发射时间控制功能能够补偿激光发射和接收之间的时间延迟。配备了回声和峰值检测功能,数据输出模式,数字信号处理等等,它已进行了优化,以满足LIDAR所需的性能和功能。(应用:FA LIDAR摄像机,工业激光摄像头)
存储温度(TA)-20ºC至25ºC最大相对湿度(%)85%非调节CEC符合CEC符合CEC的UL等级干燥和潮湿的文件编号E71446 EMI合规性FCC第15部分A类批准UL列出了工厂和现场安装CSA C222 No.141 Ca T20设备效率数据库
但同样,这是一个非常有趣的用例。我的意思是,对我来说,区块链已经有用例,例如房地产和房地产转让。可以想象一个类似的举措,试图将土地记录数字化,并实际上能够在区块链网络上将所有权转移到不动产。你也可以想象,对于那些曾经不得不去法院的人来说,他们实际上要搜索旧的土地记录来追踪所有权链,并做那些人们以前不得不做的事情,在事情上线之前,尤其是你有时要花几天时间在某个随机法院底部潮湿的地下室里,对吧?在某个随机的地方,在某个随机的州,试图弄清楚这些事情,并确保你的所有权是明确的,在某些情况下,所有这些纸质记录都要追溯到过去。
Kaposi的肉瘤相关疱疹病毒(KSHV)是原发性积液淋巴瘤(PEL),多中心Castleman疾病(MCD)和Kaposi的S肉瘤(KS)的病因。KSHV是每年有150万例新的感染相关癌症病例的肿瘤病毒之一。当前,尚无针对KSHV相关疾病的靶向疗法。通过开发基于KSHV ORF57蛋白检测的基于中型表型的ELISA筛选平台,我们为非胞毒性溶质抑制剂的KSHV裂解重复抑制剂进行了筛选疟疾风险投资(MMV)大流行反应盒。MMV1645152被鉴定为KSHV裂解复制的有前途的抑制剂,抑制了KSHV的立即和晚期的裂解基因表达,并阻止了或无需EBV confection的KSHV感染细胞系模型中非cytototoxic浓度在非cytotoxic浓度下的感染性KSHV VIRION颗粒的产生。MMV1645152对于开发针对KSHV相关的恶性肿瘤的未来治疗剂的发展是一个有希望的命中。
在2024年学习年的2月16日截止日期之前,TAG利益相关者收到了四个公共政策请求。在2024年3月22日,TAG利益相关者会议上,OSC与标签利益相关者讨论了将公共政策请求吸收到MVST方案中的计划,并遵循2024年3月13日的MVST研究过程,如2024年3月13日所述,有效修订的经过修订的附件N-1本地传输计划由FERC接受。首先对公共政策请求进行了审查,然后在2024年4月30日的一次会议上与公共政策请求者共享了研究范围的MVST方案。公共政策请求者确定,公共政策请求的conversion依将无法为MVST研究提供足够的方案。因此,5月31日,截止日期为6月28日,向标签成员提交使用MVST表格的MVST方案的新请求。标签利益相关者总共提出了9个MVST方案,他们对这些情况提出了几种敏感性。拟议的方案参考了杜克能源公司(Duke Energy)的碳计划集成资源计划(CPIRP)的两个投资组合,然后对这些投资组合中假定的资源,新资源的位置,负载和天然气价格进行了修改。此外,提出的方案还包含有关应考虑哪种类型解决方案的说明。
Orbia Advance Corporation, SAB de CV (BMV: ORBIA*) 是一家由共同目标驱动的公司:改善世界各地的生活。Orbia 的业务涉及聚合物解决方案(Vestolit 和 Alphagary)、建筑和基础设施(Wavin)、精准农业(Netafim)、连接解决方案(Dura-Line)以及氟和能源材料(Koura)领域。五个 Orbia 业务集团共同致力于扩大健康和福祉的可及性,重塑城市和家庭的未来,确保食品、水和卫生安全,连接社区和信息,并通过基础和先进材料、特种产品和创新解决方案实现能源转型。Orbia 拥有一支由 24,000 多名员工组成的全球团队,商业活动遍及 100 多个国家,业务遍及 50 多个国家,全球总部位于波士顿、墨西哥城、阿姆斯特丹和特拉维夫。该公司在 2023 年创造了 82 亿美元的收入。要了解更多信息,请访问:orbia.com
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# 每门课程所需报名学生人数最少为 50 人,每个讲座小组最多为 80 人,每门课程最多可开设 2 个讲座小组。
最近的作品表明,使用蒙版自动编码器(MAE)在以自我为中心数据集上进行视觉预测可以改善下游机器人技术任务的概括[40,29]。但是,这些方法仅在2D图像上预处理,而许多机器人应用程序需要3D场景的理解。在这项工作中,我们提出了3D-MVP,这是一种使用蒙版自动编码器进行3D多视图预处理的新方法。我们利用机器人视图变压器(RVT),该变压器(RVT)使用多视图变压器来理解3D场景并预测抓地力姿势动作。我们将RVT的多视图变压器拆分为视觉编码器和动作解码器,并在大规模3D数据集(例如Objaverse)上使用蒙版自动编码预处理其视觉编码器。我们在一组虚拟机器人操纵任务上评估了3D-MVP,并证明了基准的性能提高。我们还在真正的机器人平台上显示出令人鼓舞的结果,并具有最小的填充。我们的结果表明,3D感知预处理是提高样品效率和基于视觉机器人操纵策略的概括的有前途的方法。我们将发布3D-MVP的代码和预估计的模型,以促进未来的研究。