Prasanna Srinivasan(马萨诸塞州理工学院生物医学创新中心的研究科学家,CBI)和Graziella Piras(908 Devices的战略营销高级总监)在2024年向叛军细胞培养媒体分析仪介绍了2024年的专家Webinar。叛军细胞培养基分析仪是一种在线装置,需要〜10μL样品体积,并在10分钟内测量样品。它可用于不同应用,包括生物生产的过程开发和进食优化,例如人类胚胎肾脏(HEK293)细胞的AAV产生。该设备专为生物过程实验室的端路使用而设计,不需要高级操作员专业知识。演示者提供了两个案例研究,证明了CBI团队对技术的应用。
为何选择计算科学? 计算科学为研究人员的工具箱增加了除理论和实验之外的第三个支柱 当实验过于昂贵、危险、耗时或不可能时,计算科学就大有裨益 促进从方程到算法的从想法到发现的过程 事实上,科学和工程领域的每一个学科都受益于美国能源部对计算科学的持续投资
本报告的唯一目的是为所涵盖的问题提供指导。本报告并非旨在提供法律建议,因此不应依赖本报告。本报告不应被视为该领域法律和/或市场惯例的全面陈述。我们不对本报告或发布之日有效的链接中包含的信息的完整性或准确性作出任何声明。在未事先寻求具体的法律和/或专家建议的情况下,您不应根据本出版物中的信息采取行动(或不应根据本出版物中的信息采取行动)。Arthur J. Gallagher Insurance Brokers Limited 对本出版物中的任何不准确、遗漏或错误不承担任何责任,也不对任何人因依赖本出版物中包含的信息而遭受的任何损失负责。
基于无人机的运动目标跟踪技术被广泛应用于自动巡检、应急处置等诸多领域。现有的运动目标跟踪方法通常存在计算量大、跟踪效率低的问题。受限于无人机平台的算力,基于无人机平台采集的视频数据对多目标进行实时跟踪分析是一项艰巨的任务。本文提出了一种针对无人机实时跟踪任务的带记忆的特定目标滤波跟踪(TSFMTrack)方法,该方法包括用于捕捉目标外观特征的轨迹滤波模块(TFM)和用于每帧边界框关联的轨迹匹配模块(TMM)。通过在流行的MOT和UAV跟踪数据集上与其他SOTA方法的实验比较,TSFMTrack在准确性、计算效率和可靠性方面表现出明显的优势。并且将TSFMTrack部署在类脑芯片Lynchip KA200上,实验结果证明了TSFMTrack在边缘计算平台上的有效性以及适合无人机实时跟踪任务。
图4.1(a)高级系统设计我们的自动驾驶汽车系统设计具有层次结构,其中包括六个主要组件。在顶层,该汽车配备了一系列传感器,用于全面的环境感知。在第二层中,处理后的传感器数据进行预处理和过滤以提取相关信息。随后,系统分支分为两个模块:环境感知和环境映射。利用计算机视觉技术在内,包括对象检测,识别,深度估计和创建占用网格的创建,这些模块同时起作用,以促进本地化和状态估计过程。具体来说,采用随机样品共识(RANSAC)算法进行稳健状态估计,以确保在环境中准确定位。在第四级上移动层次结构,通过层次有限状态机的利用来执行运动计划。此方法使系统能够有效地生成最佳轨迹和
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地理和个人都不适合气候变化。地球及其所有居民 - 富人和贫穷,年轻人和老年 - 都在阴影下。根据世界银行的报告,到2050年,由于温度升高和季风降雨模式变化而导致的气候变化可能使经济损失2.8%的国内生产总值(GDP)。2个升高的温度,极端天气事件,海平面上升,变化的降水模式引起了人们的关注,这表明在印度的气候变化适应中,尚未涵盖相当大的地面。PWC的第27届年度全球首席执行官调查:印度的观点强调了这一点。气候变化是一个重要的大趋势,它迫使首席执行官重塑自己。印度储备银行的一家报告称,到2030年,由于极高的热量和湿度而损失的劳动时间可能会使印度的4.5%占其GDP的4.5%。3