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Simone Domenico Guglielmetti -BTBS -Unimib -Milano -Bicocca
•自2008/2009学年以来，SG一直受到米兰大学的多个课程的教学任务： - 2008- 2015年 - “ Microbiologia Generale”（一般微生物学）（一般微生物学），《学士学位课程》，“ Viticoltura Ed Enologia”（Viticulture and Oenolature and Oenology and Oenology and Oenology and Oenology and Oenology and Oenology and Oenlogy and Oenlogy and Oenlogy and Onallogia of Bachelor学位课程）。-2009-2021 - “微生物益生菌：Biotecnologie e Applipazioni”，《农业和食品科学学院硕士学位课程》中学生的可选课程（免费选择）。- 2015-2023 - “微生物学”（微生物学），《 viticoltura ed Enologia》（Viticoltura ed Enologia''的学士学位课程的基本课程（葡萄栽培和生物学）。- 2016-2023 - “人类微生物群生态学”（人类微生物群的生态学），《硕士学位课程》中的“ Alimentazione e Nutrizione Umana”（人类营养和食品科学）的基本课程。-2022-2023 - “益生菌科学与应用”，农业和食品科学学院硕士学位课程中学生的可选课程（免费选择）。
实习生隐私政策 - 米兰
根据欧盟条例 2016/679“通用数据保护条例”第 13 条的规定，我们希望通知您，米兰大学（注册办事处位于 Via Festa del Perdono n. 7, 20122 Milan，校长代表为 Elio Franzini 教授，电子邮件为 infoprivacy@unimi.it）和实习主办方作为联合数据控制者，将根据基本权利和自由以及您的尊严处理您的个人数据，特别关注保密性、个人身份和个人数据保护权。
politecnico di Milano提交截止日期：2024年4月30日⚫插图此特色问题是合作的
Politecnico di Milano提交截止日期的光学和光子学专刊：2024年4月30日⚫插图此特色杂志与Politecnico di Milano和Journal Light：Science＆Applications合作。它的目的是强调最近在Politecnico di Milano上执行的光学和光子学研究的最迷人的研究作品，包括基本，应用和工程研究和应用。⚫米兰政治上的简短介绍：建立于1863年，政治家迪拉诺（Politecnico di Milano）是意大利最大的工程，建筑和设计学院，其中有两个主要校园位于米兰，在伦巴第地区还有五个分支机构。Politecnico di Milano包括12个学术部门，并被组织成6所学校，这些学校算出近50000名入学学生和约1.900名博士生。它被排名世界上最负盛名的大学之一，在工程与技术的前20名大学中排名前20名，在艺术与设计与建筑的前十名（2023 QS世界大学排名）中排名前十。Politecnico di Milano教育了广泛的著名校友，其中包括Achille Castiglioni，Gio Ponti，Gae Auterii，Renzo Piano和Aldo Rossi，分别于1990年和1998年分别于1990年和1998年获得Pritzker奖，以及1963年的诺塔（Giulio Natta）。
20122 米兰认购和实缴股本 欧元...
- 公司知悉：(a) 一份协商和投票协议签订于 Russi Vincenzo Costanzo、Spelta Cristiano、Boniolo Ivo Emanuele Francesco、Trapletti Nicola Giuseppe、Testa Luca、Delvecchio Diego、Buzzetti Alex、Caligaris Emanuela Maria、Silani Enrico、Bigini Glauco、Pizzato Fabio、Colleoni Margherita、Pasquini Matteo、Pulice Giovanni 和 Sudati Erik 之间，共持有 6,877,205 股股份，占股本的 29.41%；以及（b）有关 e-Novia 治理和所有权结构的股东协议，该协议由 Russi Vincenzo Costanzo、Gestioni Spa、Spelta Cristiano、Boniolo Ivo Emanuele Francesco、Trust Natale、Shimano Europe BV、Clubtech Investimenti Srl、Girefin SpA、Trapletti Nicola Giuseppe、Testa Luca、Delvecchio Diego、Bonomi Group SpA、ST Microelectronics NV、Buzzetti Alex、Riccobon Ervino、Pelliconi & CSpA、Finagrati Srl、Caligaris Emanuela Maria、Grandi Giampaolo、Silani Enrico、Bigini Glauco、Pizzato Fabio、Montinvest Srl、Colleoni Margherita、Pasquini Matteo、Pulice Giovanni 和 Sudati Erik 签订，股东共持有 12,887,366 股股份，占股本的 55.10%。
米兰理工大学博士课程条例...
属于 QS 世界大学排名的机械、航空和制造工程类别，米兰理工大学目前在该类别中排名世界第 7 位（2023 年 QS 学科排名）。我们的项目培养了 230 多名博士生，其中 29% 是国际学生。女性占 18%。该项目每年接受国家级机构评估（Accreditamento ANVUR）；2022 年，我们获得了该机构的全面认可。博士项目由协调员和学院委员会管理。协调员担任学院委员会主席，监督年度教育计划的准备工作，并组织博士课程的一般教育活动（见附件 A1）。学院委员会负责教育计划以及与博士课程相关的教学和行政活动（见附件 A2）。该项目涵盖许多不同的学科，尤其致力于创新和实验活动。它依赖于跨学科和综合的高级教育课程的发展，专注于从构思到实现的综合科学提案；我们研究方向的核心是在国际和国家层面确定的社会趋势：可持续交通、健康和福祉、清洁能源、创新和创造就业机会。我们还与国内外最知名的研究团体和实验室保持着持续的合作。机械工程博士课程涵盖了许多不同的学科，特别致力于六个主要研究方向的创新和实验活动：机械系统和车辆的动力学和振动：该研究方向分为五个研究领域，即机电一体化和机器人技术、转子动力学、风工程、道路车辆动力学、铁路动力学。它的特点是线性和非线性动态系统的建模、稳定性和自激振动、机械系统的主动控制、状态监测和诊断。测量和实验技术：机械和热测量 (MTM) 小组在开发和鉴定新测量技术以及在创新领域定制和应用众所周知的测量原理方面有着共同的背景。MTM 主要研究重点是测量系统和程序的设计、开发和计量特性，以及声音/振动、结构健康监测、视觉、空间和康复测量中创新技术的实施。机械和车辆设计：该研究方向涉及先进的设计方法和机械部件的适用性。先进的设计方法是指多轴低和高周疲劳寿命预测标准的定义，以及裂纹元件结构完整性的评估、聚合物基复合材料（短纤维和长纤维）等先进材料的疲劳寿命标准的预测、预测喷丸对机械部件疲劳强度影响的方法的定义。涉及齿轮、压力容器和直升机部件。车辆系统的优化设计和测试在理论研究和地面车辆实验研究之间产生了协同作用。
Mila Mitra 博士 学历： 工作经历：
回到印度后，她积极参与天文学教育并成为一名科学传播者。作为 STEM & Space 的联合创始人，她一直致力于将天文学和太空引入印度的学校教育体系。她发起了许多新的研讨会和太空俱乐部，将天文学带入社区和学生。在她的倡议下，启动了天体生物学、天体计算以及最近的“庆祝月船二号”和“詹姆斯·韦伯太空望远镜”等研讨会，已有 1000 多名学生参加！在疫情期间，该组织成功举办了许多在线会议，并将其影响力扩展到印度各地以及阿联酋。
Milademetan 是治疗默克尔细胞癌的高效 MDM2 抑制剂
简介 肿瘤抑制蛋白 p53 在癌细胞周期中起着至关重要的作用 (1, 2)。大约 50% 的癌症都存在 TP53 基因突变 (2, 3)。在具有 WT p53 的细胞中，由于细胞应激或 DNA 损伤而激活 p53 会导致许多 p53 靶基因的转录激活，从而导致细胞周期停滞、凋亡或衰老 (1, 2, 4)。细胞中的 WT p53 水平受负反馈回路调节。激活的 p53 与 MDM2 基因中的 p53 反应元件结合，导致 MDM2 表达增加。MDM2 蛋白是一种 E3 泛素连接酶，反过来又与 p53 结合并泛素化，导致其被蛋白酶体降解 (5–9)。因此，MDM2 是 p53 的重要调节因子，可以成为具有 WT p53 的癌症的有效治疗靶点。多年来，人们一直对通过药物抑制 MDM2 来稳定 p53 感兴趣，尤其是对于伴有 MDM2 扩增的癌症，包括脂肪肉瘤、尤文氏肉瘤、骨肉瘤和白血病 (2, 10–12)。目前有几种针对 MDM2-p53 相互作用的 MDM2 抑制剂正在临床试验中用于治疗这些癌症 (2)，尽管没有一种抑制剂获得 FDA 批准用于任何治疗用途。默克尔细胞癌 (MCC) 是一种高度侵袭性的皮肤神经内分泌癌，发病率很高 (13–15)。MCC 经常转移到淋巴结和远处器官，包括肝脏、骨骼、胰腺、肺和脑 (13–15)。MCC 有两种不同的病因。克隆整合的默克尔细胞多瘤病毒 (MCPyV) 存在于病毒阳性的 MCC (MCCP) 中。这些肿瘤的肿瘤突变负荷较低，具有接近正常的二倍体基因组 (14–20)。相反，病毒阴性 MCC (MCCN) 肿瘤是由慢性紫外线照射引起的，导致高突变负荷和强烈的紫外线突变特征 (14–20)。尽管病因不同，但两种形式的 MCC 都表现出相似的组织学、侵袭性表型和对治疗的反应，表明它们扰乱了相似的致癌途径。虽然 MCCN 通常含有 TP53 和视网膜母细胞瘤肿瘤抑制因子 (RB1) 的功能丧失突变，但 MCCP 通常含有 WT p53 和视网膜母细胞瘤 (RB) 蛋白 (14、15、20–22)。大约 80% 的 MCC 肿瘤是 MCCP，其中大多数具有 WT p53 (16、18、20、23–26)。
米兰理工大学博士课程条例...
1. 一般信息 米兰理工大学博士学院 博士课程：机械工程 开课时间：2022年11月 博士课程地点：米兰博维萨 发起人院系：机械工程系 科学学科领域：ING-IND/12（机械和热测量）、ING-IND/13（应用力学）、ING-IND/14（机械设计和机械构造）、ING-IND/15（工业工程设计方法）、ING-IND/16（制造技术和系统）、ING-IND/21（冶金学）。 博士学院网站：http://www.polimi.it/phd 博士课程网站：http://www.mecc.polimi.it/dottorato/ 领域： 领域 1 - 先进材料和智能结构 领域 2 - 可持续交通 领域 3 - 面向未来工业的工程设计和制造 领域 4 - MeccPhD 国际轨道
![初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、](/simg/4/4b79ebb2e692147077c5f05290fe6b1288b2aad1.png)
初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、
初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、
Milani 使命 - IRIS Re.Public@polimi.it
引言 太阳系中的小天体代表着当今太空探索的前沿。 各种任务例如罗塞塔号 [ 1 ]、隼鸟 1 号 [ 2 ] 和隼鸟 2 号 [ 3 ] 以及奥西里斯-雷克斯 [ 4 ] 都已向这些目标发射，而其他任务也计划在未来执行 [ 5, 6 ]。 当到达小天体附近时，深空立方体卫星具有多样化和补充大型航天器任务的优势 [ 7 ]。 事实上，一旦主航天器到达目标，它们就可以被用作机会性有效载荷，部署在现场。 NASA 和 ESA 之间的 AIDA (小行星撞击和偏转评估) 合作就是一个例子，旨在研究和描述与 Didymos 小行星系统的撞击 [ 8 ]。作为此次合作的一部分，NASA 发射了 DART（双小行星重定向测试）动能撞击器航天器 [9]，LICIACube 将于 2022 年秋季对其与次级小行星 Didymos 的撞击进行观测和表征 [10]。作为此次合作的一部分，ESA 将于 2024 年 10 月发射 Hera 任务 [6]，同时发射两颗深空立方体卫星，分别是 Juventas [11] 和 Milani [12-14]，以研究和表征该系统。2027 年 1 月 Hera 抵达后不久，在 20 到 30 公里的距离之间将进行早期表征阶段，旨在确定天体的形状和重力场。随后将在约 10-20 公里的距离处进行详细表征阶段。在此阶段，两颗立方体卫星将从 Hera 母舰上释放，增强任务的科学回报。 Juventas 将配备单基地低频雷达和加速度计，而 Milani 将携带 ASPECT [ 15 ] 可见光和近红外成像光谱仪以及 VISTA 热重仪 [16]，以表征小行星周围的尘埃环境。自主光学导航 (OpNav) 是现在和未来探索任务的一项使能技术。这种技术利用图像处理 (IP) 方法提取一组光学可观测量，用于生成具有相关不确定性的状态估计。这种估计通常通过滤波获得，滤波将来自动力学的信息与观察模型相结合，以实现比单独应用 IP 高得多的精度。由于可以使用低成本和低质量的传感器在机载以低成本生成图像，因此 OpNav 的机载应用越来越受到关注。这对于立方体卫星任务尤其重要，因为立方体卫星任务通常在质量和功率方面受到严格限制。在接近小型飞机的情况下，可以利用 OpNav 通过允许自主操作和解锁执行关键操作的能力来降低运营成本。通过将 OpNav 功能与制导和控制算法相链接，在不久的将来，可以预见自主 GNC 系统将出现在自主探索任务中，届时将减少或完全消除人类在环。在这项工作中，我们首次介绍了 Milani 任务基于 OpNav 的 GNC 系统的主要特征，以及任务状态的最新概述。本文的其余部分组织如下。第二部分提供了 Milani 任务的一般概述。第三部分详细介绍了 Milani 的 GNC 系统。从第三部分 A 中的 IP 开始，然后是第三部分 B 中的导航和第三部分 C 中的制导和控制。最后介绍 Milani 的 GNC，简要概述了该系统的初步设计