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编队控制无人直升机移动目标跟踪障碍和维护连接F. Ghaderi，A。Toloei *部门 *部门
这项研究涉及无人直升机的控制，强调形成控制，目标跟踪，避免障碍和连续性维护。该研究采用终端滑动模式控制（TSMC）来调节直升机的位置和态度，而通用的预测控制（GPC）策略则用于通过领导者追随者的方法来形成控制。使用人工电位（APF）方法实现避免障碍物。仿真结果表明，在六个不同的任务中，快速收敛时间不到三秒钟，这表明直升机在保持静态障碍和动态障碍的同时保持其形成的能力。最初的三个任务涉及在三角形形成中组织的三架直升机，成功地避免了障碍物并以低于1％的错误率保持连续性。随后的三个任务，涉及五架五角形配置的五架直升机，类似地说明了有效的导航和动态目标跟踪。值得注意的是，领导直升机始终跟踪静态和动态目标，以确保形成的完整性。这项研究通过探索多代理直升机操作和障碍物遍历的复杂性来促进该领域，从而强调了在动态场景中保持连通性和形成的关键重要性。这些发现强调了拟议的控制策略的有效性，为包括军事和民用领域在内的各个部门的未来应用提供了宝贵的见解。
将经济纳入从飞行员转移到规模
我们还感谢世界银行迅速的社会反应适应性和动态社会保护（RSR-ADSP）伞基金计划，该计划得到了俄罗斯联邦，英国，挪威，瑞典，澳大利亚，澳大利亚，丹麦，丹麦，比尔和梅琳达·盖茨基金会，美国俄亥俄州基金会，GHR基金会和UBS优化基金会的支持。
3D多尺度移动边界方法
摘要：与大脑相关的实验受自然的限制，因此生物学见解通常受到限制或不存在。这在脑癌的背景下尤其有问题，这些脑癌的存活率较差。为了生成和检验新的生物学假设，研究人员开始使用可以模拟肿瘤进化的数学模型。但是，这些模型中的大多数都集中在单尺度的2D细胞动力学上，并且无法捕获3D大脑中复杂的多尺度肿瘤侵袭模式。在这些入侵模式中的特殊作用可能是通过微纤维的分布来发挥的。为了明确研究脑微纤维在3D入侵肿瘤中的作用，在这项研究中，我们扩展了先前引入的2D多尺度移动边界框架，以考虑3D多尺度肿瘤动力学。T1加权和DTI扫描用作我们模型的初始条件，并参数扩散张量。数值结果表明，包括各向异性扩散项在某些情况下（对于特定的微生物分布）可能导致肿瘤形态的显着变化，而在其他情况下则没有影响。这可能是由潜在的大脑结构及其显微镜表示引起的，它似乎通过基本的细胞粘附过程影响了癌症的侵袭模式，从而使扩散过程黯然失色。
在气候变化下的保护区域设计网络中整合功能连接：驯鹿案例研究
摘要 - 动态场景中的移动对象细分（MOS）是一个重要的，具有挑战性但探索不足的重新搜索主题，以供自动驾驶，尤其是对于从移动的自我车辆获得的序列而言。大多数分割方法利用了从光流图获得的运动提示。但是，由于这些方法通常是基于从连续的RGB框架中预先计算的光流，因此这忽略了对间框架内发生的事件的时间考虑，因此限制了其识别其表现出相对静态性但在运动中确实在运动中表现出相对静态物体的能力。为了解决这些局限性，我们建议利用事件摄像机以更好地理解视频，从而在不依赖光流的情况下提供了丰富的运动提示。为了培养该领域的研究，我们首先引入了一个名为DSEC-MOS的新型大型数据集，用于从移动自我车辆中移动对象进行分割，这是同类的第一个。为了进行基准测试，我们选择了各种主流方法，并在我们的数据集上严格评估它们。随后，我们设计了一种能够利用事件数据的新型网络。为此，我们将事件的临时事件与空间语义图融合在一起，以区分真正的移动对象和静态背景，并围绕着我们感兴趣的对象增加了另一个密集的监督。我们提出的网络仅依靠用于培训的事件数据，但在推理过程中不需要事件输入，从而使其直接与仅限框架方法相媲美，并且在许多应用程序情况下都可以使用更广泛的使用。源代码和数据集可公开可用：https：//github.com/zzy-zhou/dsec-mos。详尽的比较突出了我们方法对所有其他方法的显着性能提高。
从组提交：自主提交可实现NVME SSDS上的高吞吐量和低延迟
对于数据库管理系统（DBMSS）来说，实现高吞吐量和低承诺潜伏期一直是一个艰巨的挑战。正如我们在本文中所显示的那样，现有的提交处理协议无法完全利用现代的NVME SSD来提供高吞吐量和低延迟耐用的提交。因此，我们提出了自主提交，这是第一个完全利用现代NVME SSD来实现这两个目标的提交协议。我们的方法可以说明SSD的高平行性和低写入延迟，使工人能够以较小的批量清楚地编写日志，从而微不足道，从而使日志记录I/O对承诺延迟的影响很小。另外，通过平行确认程序，DBMS通过一组交易来检查其提交状态，我们可以减轻高通量工作负载中的单线读取提交操作导致的过度延迟。我们的实验结果表明，自主提交可在广泛的工作量上实现出色的可伸缩性和低延节耐用性。
“朝着可持续城市迈进” ...
摘要：市政预算是分配资金的过程，该过程是控制财政运营的基准，可以用作市政当局和市政公司运营的指导工具。此外，预算过程可以评估为各种发展项目提供资金的适当性，并在某个级别上实施国家或州级计划和政策。目前，在全球许多发达国家中，促进城市发展管理的地方政府正在进行。强调了地方治理范式的这种转变是为了赋予城市地方机构的能力，并在对权力下放的更广泛利益的背景下在中央和国家之间分配权力。本文试图了解不同的市政公司和市政当局通过众多创新项目制定年度会议预算计划及其在运输部门的实施的各种过程。它试图了解不同印度城市各种ULB的市政预算过程，并通过评估对决策过程的资金和管辖权进行比较分析，以便为州和地方代表机构提供更大的权力下放。然后将利用获得的理解来制定研究城市城市运输领域的基本通用框架，以实现各种可持续目标，特别是可持续的目标11。
超越事后可解释的人工智能
摘要。AI模型被批评为黑匣子，这可能会使气候科学更加不确定性。已提出了可解释的人工智能（XAI）来探测AI模型并增加信任。在这篇评论和观点论文中，我们建议，除了使用XAI方法外，气候科学领域的AI研究人员还可以从过去的成功发展中学习基于物理学的动态气候模型的成功。动力学模型很复杂，但获得了信任，因为它们的成功和失败可以在某些时候归因于特定的组件或子模型，例如，当指向细胞参数化来解释模型偏差时。我们提出了三种类型的理解作为评估动力学和AI模型的信任的基础：（1）工具理解，当模型通过功能测试时，这是对此进行的； （2）在研究人员可以使用统计技术识别输入输入关系的建模结果时获得的坚定理解； （3）组件级的理解是指建模者指向模型架构中特定模型组件或部分的特定模型组件的能力，作为不稳定的模型行为的罪魁祸首，或者是模型的原因。我们演示了过去几十年来通过气候模型对比项目进行的组件级别的理解和实现。这种组件级别的理解通常会导致模型改进，也可以作为思考AI驱动气候SCI-
vol.32移至E-Mobility的下一阶段
最近欧洲电动汽车销售的最近下降凸显了电动汽车市场最初侵略性增长阶段的饱和点。这种放缓强调了加快收费基础设施以支持未来采用的需求。随着电动汽车和充电网络之间的平衡的发展，确保足够且战略性地放置的基础设施对于维持过渡到可持续移动性的势头至关重要。
迈向精准医疗，预测转移性乳腺癌患者的药物敏感性
肿瘤异质性是乳腺癌面临的一大挑战，与疾病进展和治疗耐药性有关。精准医疗已广泛应用于剖析肿瘤异质性，并通过对疾病的更深入的分子理解，制定个性化治疗策略。近年来，技术进步大大提高了人们对乳腺癌生物学的认识，并开展了多项试验，将这些新见解转化为临床实践，最终目的是改善患者的治疗效果。在分子肿瘤学时代，基因组学分析和其他方法正在塑造乳腺癌护理的新治疗算法。在本文中，我们从转化的角度回顾了精准医疗预测乳腺癌药物敏感性的主要步骤。本文讨论了基因组学发展及其临床意义，以及可能拓宽精准医疗应用的技术进步。综合当前成果，概述乳腺癌精准肿瘤学的最新进展，并确定未来的研究方向。关键词：精准医学、乳腺癌、生物标志物、基因组学、靶向治疗
地幔细胞淋巴瘤：从缓解到治疗
“因此，中心细胞淋巴瘤似乎通过免疫表型和没有BCL-2重排的其他切割的FCC淋巴瘤与众不同。此外，在28％的病例中重新排列了11个Bcl-1染色体，而其他B细胞淋巴瘤中的病例少于5％，这表明在发病机理中具有潜在的作用……..中心细胞淋巴瘤也可能证明是一种有用的肿瘤模型，用于鉴定和表征Platative Bcl-1 Oncogene Oncogene Oncogene Oncogene Oncogene Oncogene Oncogene Oncogene Oncogene Oncogene Oncogen Oncogen OncogeNogeNcogen OncogeNogeNcogen OncogeNECOGENESSORPORS。