fe fe fe ni ni ni ni ni mg平均平均值(UM)2.331 12,375 52.090 2.072 12.185 50.658 45.517 STDEV(UM)0.008 0.027 0.143 0.143 0.008 0.008 0.008 0.027 0.027 0.252 0.252 0.062 0.062 STDEV(%) 0.22%0.50%0.14%fe fe fe ni ni ni ni ni mg平均平均值(UM)2.331 12,375 52.090 2.072 12.185 50.658 45.517 STDEV(UM)0.008 0.027 0.143 0.143 0.008 0.008 0.008 0.027 0.027 0.252 0.252 0.062 0.062 STDEV(%) 0.22%0.50%0.14%
(未经同行评审认证)是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者此版本于 2020 年 8 月 5 日发布。;https://doi.org/10.1101/2020.08.05.232348 doi:bioRxiv preprint
(未经同行评审认证)是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者此版本于 2024 年 1 月 20 日发布。;https://doi.org/10.1101/2024.01.18.576233 doi:bioRxiv preprint
自动驾驶汽车由于技术进步及其改变转移的潜力而引起了极大的关注。该领域中的一个关键挑战是精确的定位,尤其是在基于激光雷达的地图匹配中,由于数据中的退化,这很容易出现错误。大多数传感器融合技术,例如卡尔曼过滤器,都依赖于每个传感器的准确误差协方差估计来提高定位精度。但是,获得地图匹配的可靠协方差值仍然是一项复杂的任务。为了应对这一挑战,我们提出了一个基于神经网络的框架,用于预测LIDAR地图匹配中的本地化错误协方差。为了实现这一目标,我们引入了一种专门设计用于错误协方差估计的新型数据集生成方法。在使用Kalman滤波器的评估中,我们实现了2 cm的定位准确性,这是该域的显着增强。
在长达几分钟的时间间隔内,低分米范围内的相对精度。该方法不需要第二个附近的基站接收器,也不需要任何(静态)初始化程序。这一事实大大降低了用户经常在恶劣的现场条件下操作时需要处理的复杂性。该方法利用消除模糊性,而不是努力估计每个相位测量都有偏差的这些未知量。本文推导了本构导航方程,并讨论了限制可能处理间隔的各种误差源的理论方面。特别分析了从初始位置的偏移集引起的几何误差。静态实验的结果证实了理论考虑。此外,还给出了所用 GPS 记录器的技术细节,并验证了两次飞行实验期间收集的数据,并将其与不同的参考解决方案进行了比较。
© 2020 年由 Elsevier 出版。本稿件根据 Elsevier 用户许可证提供 https://www.elsevier.com/open-access/userlicense/1.0/
Cellbricks GmbH在Cellbricks Therapeutics上,我们致力于对数百万处理损害器官功能的患者的生活产生重大影响。我们通过创新的生物打印组织疗法的创新生产来实现这一目标,从而通过恢复或支撑器官功能为人类提供更长和更健康的寿命。Cellbricks Therapeutics是一家生物技术公司,结合了合成生物学和3D-Bioprinting的世界领先专业知识。利用我们的专有生物制造技术和组织工程水平,我们正在大规模复制人体组织,以便研究人员和医生可以为患者提供更好的临床治疗。我们迅速成长的多学科团队由生物技术爱好者,科学家,博士学位,工程师,化学家和企业家组成,来自优秀的大学以及来自世界各地的顶级公司。我们的实验室和办公室位于欧洲启动首都柏林。
重试是参与抗流量防御的细菌遗传元素。它们具有将RNA转录为多拷贝单链DNA(MSDNA)的独特能力,该DNA保持与其模板RNA的共价链接。回合与酵母中的CRISPR-CAS9相结合,已显示可通过同源性定向修复(HDR)提高精确基因组编辑的编辑效率。HDR编辑效率受到与传递编码所需突变的细胞外供体DNA相关的挑战的限制。在这项研究中,我们测试了回发物作为供体DNA产生MSDNA的能力,并通过绑定MSDNA引导HEK293T和K562细胞中的RNA来促进HDR。通过使用CRISPR-CAS9系统的多个细菌物种的反性重构重构,我们证明了HDR速率高达11.3%。总的来说,我们的发现代表了将基于反性的精确基因编辑扩展到人类细胞的第一步。
精确的脉冲定时和时间编码在昆虫的神经系统和高阶动物的感觉外围中得到广泛应用。然而,传统的人工神经网络 (ANN) 和机器学习算法无法利用这种编码策略,因为它们的信号表示是基于速率的。即使在人工脉冲神经网络 (SNN) 的情况下,确定时间编码优于 ANN 的速率编码策略的应用仍然是一个悬而未决的挑战。神经形态传感处理系统为探索时间编码的潜在优势提供了理想的环境,因为它们能够从相对脉冲定时中有效地提取聚类或分类时空活动模式所需的信息。在这里,我们提出了一个受沙蝎启发的神经形态模型来探索时间编码的好处,并在基于事件的传感处理任务中对其进行验证。该任务包括仅使用八个空间分离的振动传感器的相对脉冲定时来定位目标。我们提出了两种不同的方法,其中 SNN 以无监督的方式学习聚类时空模式,并展示了如何通过分析和多个 SNN 模型的数值模拟来解决该任务。我们认为,所提出的模型对于使用精确脉冲时间进行时空模式分类是最佳的,可以用作评估基于时间编码的事件感知处理模型的标准基准。