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核DHX9与STAT1合作以转录干扰素刺激的基因
RNA解旋酶DHX9已被广泛地描述为转录调节剂，这与其主要是核定位置一致。它也参与了识别细胞质中的RNA病毒。但是，没有体内数据来支持DHX9的抗病毒作用。同时，作为一种核蛋白，IF以及核DHX9如何促进抗病毒免疫仍然在很大程度上未知。在这里，我们产生了髓样特异性和肝细胞 - 特异性DHX9敲除小鼠，并确认DHX9对于体内RNA病毒感染的宿主抗性至关重要。通过DHX9缺乏小鼠的其他基因敲除MAV或STAT1，我们证明了核DHX9在调节I型干扰素下游的干扰素刺激的基因（ISG）表达中起着积极的作用。Mech-在干扰素刺激下，DHX9直接与STAT1结合，并将POL II招募到ISG启动子区域，以参与ISGS的STAT1介导的转录。共同发现了核DHX9在抗病毒免疫中的重要作用。
用于空中运输和操纵的灵活模拟器
摘要 — 低成本自主微型飞行器 (MAV) 有可能通过简化和加快需要与环境交互的复杂任务来帮助人类，例如建筑、包裹递送和搜索和救援。这些系统由单个或多个飞行器组成，可以配备被动连接机制，例如刚性连杆或电缆，以执行运输和操作任务。然而，它们本质上很复杂，因为它们经常处于欠驱动状态并在非线性流形配置空间中演变。此外，根据电缆变化的张力条件，混合动力学进一步增加了具有电缆悬挂负载的系统的复杂性。本文介绍了第一个空中运输和操作模拟器，它结合了不同的有效载荷和被动连接机制以及完整的系统动力学、规划和控制算法。此外，它还包括一个新颖的通用模型，用于考虑具有缆绳悬挂负载的空中系统的瞬态混合动力学，以紧密模拟真实世界系统。灵活直观的界面进一步提高了其可用性和多功能性。模拟与不同车辆配置的真实世界实验之间的比较显示了模拟器结果相对于真实世界设置的保真度，以及它对快速原型设计和空中运输和操纵系统向真实世界部署的过渡的好处。
论坛报
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视觉和视觉惯性 SLAM：最新技术、分类和实验基准测试
同步定位与地图构建现在已被许多应用广泛采用，研究人员已就此主题撰写了大量文献。随着智能设备的出现，嵌入式摄像头、惯性测量单元、视觉 SLAM (vSLAM) 和视觉惯性 SLAM (viSLAM) 正在实现新颖的一般公共应用。在此背景下，本文对流行的 SLAM 方法进行了回顾，重点关注 vSLAM/viSLAM，包括基础和实验层面。它首先对现有的 vSLAM 和 viSLAM 设计进行结构化概述，然后对十几种主要的最先进方法进行新的分类。对 viSLAM 发展的历史回顾突出了历史里程碑，并将较新的方法归类。最后，针对城市环境中使用手持设备进行行人姿势估计的用例，通过实验评估了 vSLAM 的性能。使用 EuRoC MAV 数据集和对应于城市行人导航的新视觉惯性数据集比较了五种开源方法 Vins-Mono、ROVIO、ORB-SLAM2、DSO 和 LSD-SLAM 的性能。对计算结果的详细分析确定了每种方法的优缺点。从全球来看，ORB-SLAM2 似乎是解决城市行人导航挑战最有希望的算法，使用两个数据集进行了测试。
仿生变形无人机纵向稳定性分析
无人驾驶飞行器 (UAV) 的固有特性使其能够开发新颖和创新的设计，通常采用最先进的技术，而无需处理与大型飞行器开发相关的许多限制，特别是在确保上述飞行器获得认证方面。此外，无人机的开发成本明显较低，微型飞行器 (MAV) 尤其如此。因此，在过去几年中，国立航空航天技术研究所“Esteban Terradas” (INTA) 一直在开发一种全新的仿生无人机，该无人机基于变形机翼技术，采用 Zimmerman 平面形状，使用宏纤维复合材料 (MFC) 执行器。由于该项目仍处于早期开发阶段，确保无人机的稳定性至关重要，尤其是考虑到其几何配置。为了实现上述稳定性，选择了 T 型尾翼配置。虽然已经通过稳定性增强系统 (SAS) 和基于 PID 的俯仰自动驾驶仪对仿生变形无人机的基本配置进行了初步纵向稳定性分析，但使用 MFC 执行器修改机翼对纵向稳定性的影响仍有待评估。因此，在目前的工作中，将对具有修改配置的仿生变形无人机的纵向稳定性进行分析，并将其与基本配置的纵向稳定性进行比较。还将评估修改 PID 系数是否有益。
机载实验测试平台 - GNSS 内部
无人驾驶飞行器或 UAV 是一类无需人类操作员即可飞行的飞行器。它们更常见的称呼是“无人机”，这个误导性的名字掩盖了其设计和能力的多样性。无人机可以自主飞行或远程驾驶（在后一种情况下，有时被称为 RPV 或遥控飞行器），其尺寸和复杂程度范围很广。最大的无人机重达几千磅，翼展约为 100 英尺。在尺寸和能力范围的另一端是小型无人机或微型飞行器 (MAV)。它们可以小到像一只大昆虫或一只蜂鸟一样，可能是一次性的。此类飞行器在军事和执法应用中的效用是显而易见的，本文不再进一步讨论。尽管不那么明显，但无人机的许多民用应用都有令人信服的经济和社会案例，例如环境监测、林业调查、精准农业和交通基础设施检查。民用应用尚未受到太多关注，但本文重点关注的是航空电子设备的开发和测试。开发和认证用于引导、导航和控制载人飞机的安全关键应用的航空电子设备是一项昂贵且耗时的
通讯
IN-SPACe 发布印度太空经济十年愿景和战略。MoS Communications Shri Devusinh Chauhan 发布 ISpA-NASSCOM-DELOITTE 报告：探索印度下游太空技术的机会。10 家印度太空初创公司/中小微型企业在 2023 年印度太空大会上被宣布为印度空军八项 iDEX DefSpace 挑战赛的获胜者。亚马逊于 10 月 6 日和 10 日为其柯伊伯星座发射了两颗原型卫星。卫星运行正常。MAV Reality 宣布成功试用由 OneWeb 卫星连接提供支持的远程视频会议技术。Skyroot Aerospace 推出了其自主制造的 Vikram-1 火箭。Skyroot Aerospace 在由新加坡投资公司淡马锡领投的 C 轮融资前成功筹集了 22.5 亿卢比（约合 2750 万美元）。 Sisir Radar Private Ltd 凭借其两个项目在著名的 iDEX DefSpace Challenge 中取得成功。Agnikul Cosmos 在 B 轮融资中筹集了 2670 万美元。Suhora 和 ICEYE 获得雷达卫星图像合同。ISpA 与 GIFAS、USISPF、FII、MSBF 签署谅解备忘录。ISpA 航天行业卓越奖颁给 12 家航天初创公司，以表彰它们对私营航天领域的贡献。ISpA Chandrayaan 荣誉奖颁给工业、学术和研发部门，以表彰它们对 Chandrayaan 任务的贡献。（7 家学术机构和 10 家研发机构以及 9 家私营公司获此殊荣）
无人机系统路线图 2005-2030
随着全球反恐战争 (GWOT) 进入第四个年头，无人机 (UA) * 在飞行架次、飞行时长和任务扩展方面的贡献不断增加。截至 2004 年 9 月，大约有 20 种大大小小的联盟无人机在支持持久自由行动 (OEF) 和伊拉克自由行动 (OIF) 时飞行了超过 100,000 小时。它们曾经只负责侦察，现在与打击、部队保护和信号收集共享，这样做有助于降低传感器到射手链的复杂性和时间滞后，以便根据“可操作情报”采取行动。无人机系统 (UAS) 不断扩展，涵盖了广泛的任务能力。这些不同的系统的成本从几千美元到数千万美元不等，能力范围从重量不到一磅的微型飞行器 (MAV) 到重量超过 40,000 磅的飞机。 UA 和一般的无人系统正在改变全球反恐战争中军事行动的开展方式，它们可以进行不间断的追击，而不会给恐怖分子提供高价值目标或潜在的俘虏。随着国防部 (DoD) 在未来 25 年（2005 年至 2030 年）开发和使用日益复杂的无人系统部队，包括 UA，技术人员、采购官员和作战规划人员需要制定一个清晰、协调的计划，以实现这种能力的演变和过渡。本路线图的总体目标是遵循战略
灵活的空中运输和操控模拟器
摘要 — 低成本自主微型飞行器 (MAV) 有可能通过简化和加快需要与环境互动的复杂任务来帮助人类，例如建筑、包裹递送和搜索救援。这些系统由单个或多个飞行器组成，可以配备被动连接机制，例如刚性连杆或电缆，以执行运输和操作任务。然而，它们本质上很复杂，因为它们经常处于欠驱动状态并在非线性流形配置空间中演变。此外，电缆悬挂负载系统的复杂性因取决于电缆变化的张力条件的混合动力学而进一步增加。本文介绍了第一个空中运输和操作模拟器，它结合了不同的有效载荷和被动连接机制以及完整的系统动力学、规划和控制算法。此外，它还包括一个新颖的通用模型，该模型考虑了带有电缆悬挂负载的空中系统的瞬态混合动力学，以紧密模拟现实世界的系统。灵活直观的界面进一步提高了其可用性和多功能性。通过对模拟结果和采用不同车辆配置的真实实验进行比较，可以证明模拟器结果相对于真实世界设置的保真度，以及其对快速原型设计和空中运输及操作系统向真实世界部署的过渡的益处。
神经形态入门套件的披露
神经形态计算是一种受大脑启发的计算方法。神经形态计算的主要构造是脉冲神经网络 (SNN)，许多资料对此进行了解释 [20]、[24]。我们使用术语“神经处理器”来定义一种计算设备，在该设备上可以加载脉冲神经网络，然后将输入脉冲暂时应用于特定的输入神经元。神经处理器处理脉冲并运行 SNN，在整个网络中传播脉冲。有指定的输出神经元，可以从外部读取脉冲。有许多神经处理器模拟器 [3]、[5]、[10] 和硬件项目 [1]、[4]、[8]、[24]。然而，大多数硬件项目都是商业性的，或者由研究项目以各个研究小组独有的方式运行。我们这项工作的目的是提供一种低成本、灵活的硬件套件，研究人员可以使用它来探索神经形态计算。具体来说，我们的目标是让该套件能够实现一种简单且廉价的机制，用于开发由神经处理器驱动的物理应用。我们的灵感之一来自代尔夫特大学的一个项目，其中的作者实现了一个神经形态 PID 控制器，用于调整 MAV 的高度 [28]。作者显然需要一个小型、轻便、自封装的系统，用于将传感器输入转换为脉冲，将这些脉冲发送到神经处理器，然后解释输出脉冲。我们设计了该套件用于类似这样的用例。在本文的后续部分中，我们将描述套件的组件、它们的组成、示例套件和物理应用。