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产生高度纯的多能干细胞衍生的肌源细胞和肌管
摘要：光检测和范围（LIDAR）技术现在已成为许多应用程序中的主要工具，例如自主驾驶和人类 - 机器人协作。基于点云的3D对象检测因其在挑战性的环境中对相机的有效性而在行业和日常生活中广泛接受。在本文中，我们提出了一种模块化方法，可以使用3D激光雷达传感器检测，跟踪和分类人员。它结合了多个原则：用于对象分割的强大实现，带有本地几何描述符的分类版和跟踪解决方案。此外，我们通过在没有任何以前的环境知识的情况下通过运动检测和运动预测来获取和预测感兴趣的区域来减少要处理和预测感兴趣的区域的积分数量，从而在低绩效机器中实现了实时解决方案。此外，由于局限性的视图或极端姿势变化，例如蹲伏，跳跃和拉伸，我们的原型即使在具有挑战性的情况下也能够成功地检测和跟踪人员。最后，在室内环境中进行的多个真实的3D激光雷达传感器记录中测试并评估了所提出的解决方案。与最先进的方法相比，结果在人体的积极分类中特别高。
模式跟踪：使用内置LIDAR的红外线，结构化投影进行多设备跟踪
作为市场中增强现实设备（例如智能手机和耳机）在市场上的生命力，多用户AR场景将变得更加普遍。共同关联的用户将希望共享连贯和同步的AR体验，但这与当前方法令人惊讶。为了响应，我们开发了模式TractTrack，这是一种新颖的跟踪方法，可重新利用VCSEL驱动的深度传感器发出的结构化红外光图案，例如Apple Vision Pro，iPhone，iPad和Meta Quest 3.我们的方法不含基础架构，不需要预先注册，在无功能方面工作，并提供了其他用户设备的实时3D位置和方向。在我们的评估中 - 在六个不同的表面上进行了测试，并且设备间距离为260厘米 - 我们发现平均3D位置跟踪误差为11.02 cm，平均角度误差为6.81°。
NHS的快速track益处描述
Microsoft与提供专业知识的认证合作伙伴网络（FastTrack Ready Partners或FRPS）一起工作，以部署Microsoft 365解决方案。这些合作伙伴帮助组织浏览部署过程，自定义满足您特定需求的方法，并提供额外的支持，以确保成功采用以有效利用您的服务。合作伙伴还建议其他服务（除了FastTrack福利之外），以增强您的部署体验。这些服务是根据您的特定要求和需求确定的。NHS的FastTrack福利描述确定了FRPS将为参与该计划的国家卫生服务（NHS）组织提供的指导范围。特定的工作负载和准则已被定制为NHS使用的唯一中央租户配置，并且可能会更改。每个工作负载有四（4）个部分：
追踪全球南方国家新冠疫苗公平性、分布和病例
可在 CC0 许可下使用。本文是美国政府作品。根据 17 USC 105，它不受版权保护，并且还提供预印本（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 medRxiv 永久展示预印本的许可。此版本的版权持有者于 2022 年 12 月 20 日发布。；https://doi.org/10.1101/2022.12.19.22283681 doi：medRxiv 预印本
保存的实验研究/ ... div>
在本文中，我们介绍了有关电动轮椅高级驾驶员援助系统的开发的工作。我们的项目旨在提高流动性降低的人的自主权。进行临床研究后，我们确定了几个用例。在本文中，我们在室内环境中介绍了椅子周围环境中兴趣点的检测，本地化和跟踪，即：门，手柄，照明开关等。目的不仅是为了提高椅子周围的看法，而且还可以使半自治的驾驶朝向这些目标。首先，我们将对象检测算法的Yolov3的重新应用于我们的用例。然后，我们显示了对Intel Realsense相机的使用，以进行深度估计。最后，我们描述了对跟踪3D兴趣点的排序算法的适应。为了验证我们的方法，我们在受控的室内环境中实现了一些实验。使用我们的自定义数据集测试了检测，距离估计和跟踪管道。这包括走廊，门，手柄和开关。研究的一个方案之一是为了验证所提出的平台，不仅包括对物体的检测和跟踪，还包括轮椅向其中一个感兴趣的一个点。
跟踪和映射使用CRISPR-CAS系统进行研究的使用
摘要科学家已经在基于CRISPR的基因组编辑研究中提出了“ Sputnik 2.0”技术种族的“ Sputnik 2.0”技术种族。对2010年至2020年之间发表的文章的定量分析表明，基于中国的研究中心成功地使基于CRISPR的基因组编辑成为标准工具。摘要中包含首字母缩写CRISPR的18,863个学术文件的语料库表明，尽管基于中国的研究机构开始出版CRISPR，但他们现在已经超过了位于欧盟（EU）的机构的出版率。虽然总部位于美国的机构在基础研究中一直保持领先地位，但基于中国的研究已成为与农业相关的领域的重要地位。因此，这种语料库说明了自人类基因组项目以来，生命科学研究的国际景观发生了多大的影响，主要是为了达到中国的优势。
LIDAR来自天空：一种基于无人机的方法，用于有效的对象检测和跟踪
这篇论文是由学者的矿山带给您的，这是密苏里州S＆T图书馆和学习资源的服务。这项工作受美国版权法的保护。未经授权的使用，包括重新分配的复制需要版权持有人的许可。有关更多信息，请联系scholarsmine@mst.edu。
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对象检测和跟踪
有效而准确的对象检测是计算机视觉系统开发的重要主题。随着深度学习技术的出现，对象检测的准确性大大提高。该项目旨在集成现代技术以进行对象检测，目的是通过实时性能实现高精度。在许多对象识别系统中，对其他计算机视觉算法的依赖是一个重要的障碍。在这项研究中，我们完全使用深度学习技术完全解决了端到端对象检测问题。使用最困难的公开数据集对网络进行培训，该数据集用于年度项目检测挑战。需要对象检测的应用程序可以使系统的快速而精确的发现受益。1。简介对象检测是与计算机视觉和图像处理相关的众所周知的计算机技术。随着深度学习技术的出现，对象检测的准确性大大提高。它重点是检测数字图像和视频中某个类别（花，动物）的对象或实例。有各种应用，包括面部识别，角色识别和媒体计算器。1.1十年前的问题陈述，许多计算机视觉问题已经达到了饱和点。但是，由于深度学习技术变得越来越流行，因此这些问题的准确性已大大提高。图像分类器阳离子被视为图像类别的预测指标，是主要问题之一。图像本地化是一项相当具有挑战性的任务，系统必须预测图像中单个对象的位置类（对象周围的边界框）。对象检测是最具挑战性的问题（此项目），因为它同时结合了本地化和分类。在这种情况下，图片将是系统的输入，系统将生成一个边界框以及与图像中每个对象匹配的功能。