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ML基于2-D LIDAR
摘要 - 自动移动机器人（AMRS）在动态仓库环境中广泛使用1，用于自动化材料han-2 dling，这是构建智能3物流系统的基本部分之一。运输材料的目标对接系统，4个，例如机架，购物车和托盘是直接影响生产效率的AMR的重要技术5。在这6个字母中，我们根据2-D LIDAR数据提出了一种快速，精确的机架检测算法7，用于消耗8个电池的AMR。基于机器学习9的这种新颖的检测方法快速检测到动态环境中的各种机架，包括三个模块中的10个：第一个分类，中学分类，11和基于多匹配的2-D点云注册。我们12进行了各种实验，以验证机架检测13在低14个功率嵌入式系统中现有方法的性能。结果，相对姿势的准确性提高了15，推理速度提高了约3次，16，这表明所提出的方法具有更快的推理速度17，同时降低了相对姿势误差。18
GaN 电机……更小、更快、更精确
EPC9147B 是一款接口板，可接受 TI LAUNCHXL 开发套件（例如 F28379D 或 F28069M，该套件具有 TI C2000 微控制器），并连接到兼容的三相 eGaN® FET/IC 电机驱动逆变器板，如右图所示。该接口板允许用户利用现有的 TI InstaSPIN_UNIVERSAL GUI 资源以及 EPC 专用文件来编程控制器板，并使用无传感器磁场定向控制和空间矢量脉冲宽度调制来控制由 eGaN FET/IC 三相逆变器供电的电机。
精准水稻抗病育种
摘要：水稻（Oryza sativa）是全球主要作物，为亚洲国家等人口提供了食物，但水稻却不断受到各种疾病的威胁，危及全球粮食安全。准确了解抗病机制对于开发抗病水稻品种至关重要。传统的遗传图谱方法，如QTL图谱，为了解疾病的遗传基础提供了宝贵的见解。然而，水稻疾病的复杂性要求采取整体方法才能准确了解它。组学技术，包括基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学，能够全面分析生物分子，揭示水稻植株内复杂的分子相互作用。使用多组学数据的各种图谱技术的整合彻底改变了我们对水稻抗病性的认识。通过将遗传图谱与高通量组学数据集叠加，研究人员可以精确定位与抗病性相关的特定基因、蛋白质或代谢物。这种整合提高了与疾病相关的生物标志物的精确度，让我们更好地了解它们在抗病中的功能作用。通过这种整合来改善水稻抗病育种代表着农业科学的重大进步，因为更好地了解抗病结构背后的分子复杂性和相互作用可以更精确、更有效地开发抗病和高产的水稻品种。在这篇评论中，我们探讨了绘图和组学数据的整合如何对提高水稻抗病性的育种产生变革性影响。
在不确定的环境接触和力量中，软机器人的精确控制
摘要 - 重新研究已经报道了生物启发的软机器人的显着性，以表现出灵敏和接触式的友好型。在这项工作中，我们采取了第一个步骤，通过提出一个全面的建模和控制框架来解决细长气动软机器人的问题。我们的框架采用了一个完全参数化的模型，该模型可以准确地描述了使用Hermite插值的机器人配置和分布力。利用此模型，我们进一步建立了一种估计算法，该算法可以推断出有限的运动数据中的完整机器人配置并分布外力，从而使接触位置和力量感知。整合了该模型和估计器，我们的控制框架 - 工作在不同的力下实现了精确的机器人运动控制，平均轨迹跟踪误差在0.3 mm之内。它还检测到并适应不确定的接触，在自动避免障碍物和精确抓握的测试中证明了这一点。此框架对各种应用程序（例如环境探索和安全操纵）有望在需要与环境的互动中进行安全操作。
低成本的高速纤维耦合干涉仪，用于精确的表面经理测量法
摘要：由于它们的非接触式和快速测量功能，激光干涉仪代表了表面验证仪的触觉手写笔仪器的有趣替代方法。除了这些出色的属性外，收购成本在行业中起着重要作用，限制了光学辅助仪的频繁使用，而光学仪比触觉修理仪昂贵得多。我们提出一个低成本激光测量干涉仪，其轴向重复性以低于1 nm的速度，以每秒38,000高的高度值。传感器的性能已在几个表面标准上进行了验证，可达到高达160 mm/s的横向扫描速度。进一步到高扫描速度，高采集率通过平均测量高度值来提高测量精度。例如，可以将625 pm的标准偏差用于重复测量值，以牺牲数据速率为代价。但是，传感器概念为进一步提高数据速率和测量可重复性提供了潜力。
r e v i e w smart纳米板响应于癌症治疗中精确药物递送的肿瘤微环境
摘要：肿瘤微环境（TME）是一个复杂而动态的实体，包括基质细胞，免疫细胞，血管和细胞外基质，与癌症的发生和发展密切相关。利用肿瘤的共同特征，例如酸性环境，酶和缺氧，研究人员开发了一种有希望的癌症治疗策略，称为纳米载的药物的反应迅速释放，专门针对肿瘤组织或细胞。在这篇全面的综述中，我们提供了TME响应性纳米植物的当前基本原理和最先进的智能策略的深入概述，其中包括酸性pH，高GSH水平，高级腺苷三磷酸腺苷，过表达的酶，低氧和还原环境。此外，我们还展示了TME响应性纳米颗粒的最新进步。总而言之，我们彻底研究了TME响应性纳米药物的直接挑战和前景，并期望这些有针对性的纳米成型的进步将实现TME的利用，克服或调节，最终导致更有效的有效癌症治疗。关键词：肿瘤微环境，刺激反应，药物输送，癌症治疗，智能生物医学
精确操纵微型...
抽象的微流体技术促进了对流体混合和组件之间相互作用的精确控制，包括自组装和降水。它为准确制造颗粒提供了新的选择，并具有推进微/纳米颗粒药物输送系统（DDSS）的重要潜力。已经探索了各种微通道/微流体芯片以构建微/纳米颗粒DDS。通过微流体技术对粒径，形态，结构，刚度，表面特征和弹性的精确操纵依赖于特定的微通道几何设计以及外源能量的应用，并依赖于流体运动的原理。因此，这可以对关键质量属性（CQA）（例如粒径和分布，封装，效率，药物负荷，体外和体内药物输送率，ZETA电位和靶向功能），用于微型/纳米型ddss。在这篇综述中，我们对微流体技术进行了分类，并探讨了过去5年（2018 - 2023年）的新型微通道结构的最新研究发展及其在微型/纳米型DDS中的应用。此外，我们阐明了微流体技术的最新操纵策略，这些技术影响了与微/纳米/纳米细胞DDSS CQA相关的基础结构。此外，我们还提供了有关新型微/纳米颗粒DDS的背景下微流体技术所面临的工业应用和挑战。
使用混合分布的 MCET 实现精确并行分割模型 (PPSM)
摘要目的——图像分割是图像处理应用中最重要的任务之一。它是许多面向应用的宝贵工具，例如医疗保健系统、模式识别、交通管制、监视系统等。然而，准确的分割是一项关键任务，因为找到适合不同类型图像处理应用的正确模型是一个长期存在的问题。本文开发了一种新颖的分割模型，旨在成为使用任何类型图像处理应用的统一模型。所提出的精确并行分割模型 (PPSM) 结合了三种基准分布阈值技术来估计最佳阈值，从而实现分割区域的最佳提取：高斯分布、对数正态分布和伽马分布。此外，提出了一种并行增强算法来提高所开发的分割算法的性能并最大限度地降低其计算成本。为了评估所提出的 PPSM 的有效性，使用了不同的图像分割基准数据集，例如 Planet Hunters 2 (PH2)、国际皮肤成像合作组织 (ISIC)、微软剑桥研究院 (MSRC)、伯克利分割基准数据集 (BSDS) 和 COntext 中的通用对象 (COCO)。获得的结果表明，与其他分割模型相比，使用不同类型和领域的基准数据集，所提出的模型能够显著缩短处理时间，实现高精度。设计/方法/方法——所提出的 PPSM 结合了三种基准分布阈值技术来估计最佳阈值，从而实现分割区域的最佳提取：高斯分布、对数正态分布和伽马分布。结果——根据所获得的结果，可以观察到，所提出的基于 PPSM——最小交叉熵阈值 (PPSM - MCET) 的分割模型是一种具有高性能的稳健、准确、高度一致的方法。原创性/价值——使用 MCET 构建了一种利用高斯、伽马和对数正态分布组合的新型混合分割模型。此外，为了以最小的计算成本提供准确、高性能的阈值，所提出的 PPSM 使用并行处理方法来最大限度地减少 MCET 计算中的计算工作量。所提出的模型可用作许多面向应用的宝贵工具，例如医疗保健系统、模式识别、交通管制、监控系统等。关键词最小交叉熵阈值、混合分布、精确分割、并行计算论文类型研究论文
精确医学的静电纺丝技术的最新进展
在精确医学领域中，制造技术的进步对于增强医疗设备的能力，例如纳米/微型机器人，可穿戴/植入的生物传感器以及芯片系统，这些功能对于准确获取和分析患者的物理病理学信息和患者特种治疗。静电纺丝在高级医疗设备的工程材料和组件中具有巨大的希望，这是由于展示了纳米材料科学发展的能力。尽管如此，诸如有限的组成品种，不可控制的纤维取向，融合脆弱的分子和细胞的困难以及低生产有效性等挑战阻碍了其进一步的应用。为了克服这些挑战，已经探索了先进的静电纺丝技术来制造功能复合材料，精心策划的结构，生活结构和扩大规模的制造。本综述深入研究了静电纺丝技术的最新进展，并强调了它们在介绍常规电纺丝技术的基本信息之后，在彻底改变精确医学领域的潜力，并讨论当前的挑战和未来的观点。
使用 AutoLFADS 识别精确伸手的初始阶段和纠正阶段之间的不同神经特征
许多初始动作需要后续的矫正动作，但运动皮层如何转变以进行矫正以及编码与初始动作有多相似尚不清楚。在我们的研究中，我们探索了大脑的运动皮层在精确伸手任务期间如何发出初始动作和矫正动作的信号。我们在多个会话中记录了两只雄性恒河猴的大量神经元，以检查初始动作和后续矫正动作期间的神经环率。应用基于自动编码器的深度学习模型 AutoLFADS 更清楚地了解各个会话中各个矫正动作的神经元活动。伸手速度的解码从初始到矫正子动作的推广效果很差。与初始动作不同，使用传统线性方法在单个全局神经空间中预测矫正动作的速度具有挑战性。我们在神经空间中确定了初始伸手之后矫正子动作起源的几个位置，这意味着环率与初始动作之前的基线不同。为了改进矫正动作解码，我们证明了状态依赖解码器结合了矫正开始时的群体振幅率，从而提高了性能，突出了矫正动作的多种神经特征。总之，我们展示了初始和矫正子动作之间的神经差异，以及神经活动如何编码特定的速度和位置组合。这些发现与神经与运动特征的相关性是全局和独立的假设不一致，强调传统方法通常无法描述在线矫正动作的这些不同神经过程。