从为什么到如何:现在是将可持续性从高管议程转移到现实世界的时候了 Dominik Leisinger,EMBA,合伙人兼欧洲产品卓越主管 (PERLab),AT Kearney (International) AG,瑞士苏黎世 需要全球标准来定义产品规格中的二氧化碳足迹 Erik Claesson,理学硕士,汽车部门和集团业务智能总监,Ovako AB,瑞典霍福斯 翻新履带式车辆变速箱 Dr.-Ing. Burkhard Pinnekamp,中央技术主管,Sebastian Schießler,工程硕士,维修主管,车辆移动解决方案,RENK GmbH,德国奥格斯堡 航空旅行的增加和减少排放的挑战 Dr.-Ing. David Krüger,设计工程师,R&T 项目经理,传动系统,劳斯莱斯德国有限公司,布兰肯费尔德-马洛,德国 通过两种不同的应用提高低损耗齿轮的效率 Prof. iR Dr.-Ing. Dr. hc Bernd-Robert Höhn,TUM 名誉退休教授,Michael Geitner,理学硕士,研究员,机械零件研究所,齿轮研究中心 (FZG),TUM 工程与设计学院,慕尼黑工业大学,加兴,德国
从为什么到如何:现在是将可持续性从高管议程转移到现实世界的时候了 Dominik Leisinger,EMBA,合伙人兼欧洲产品卓越主管 (PERLab),AT Kearney (International) AG,瑞士苏黎世 需要全球标准来定义产品规格中的二氧化碳足迹 Erik Claesson,理学硕士,汽车部门和集团业务智能总监,Ovako AB,瑞典霍福斯 翻新履带式车辆变速箱 Dr.-Ing. Burkhard Pinnekamp,中央技术主管,Sebastian Schießler,工程硕士,维修主管,车辆移动解决方案,RENK GmbH,德国奥格斯堡 航空旅行的增加和减少排放的挑战 Dr.-Ing. David Krüger,设计工程师,R&T 项目经理,传动系统,劳斯莱斯德国有限公司,布兰肯费尔德-马洛,德国 通过两种不同的应用提高低损耗齿轮的效率 Prof. iR Dr.-Ing. Dr. hc Bernd-Robert Höhn,TUM 名誉退休教授,Michael Geitner,理学硕士,研究员,机械零件研究所,齿轮研究中心 (FZG),TUM 工程与设计学院,慕尼黑工业大学,加兴,德国
用于温度变化下延迟故障测试的稳健 DLBIST Hanieh Jafarzadeh*、Florian Klemme*、Hussam Amrouch*、#、Sybille Hellebrand °、Hans-Joachim Wunderlich* +斯图加特大学,Pfaffenwaldring 47,70569 Stuttgart,德国 °帕德博恩大学,Warburger Str. 100,33098 Paderborn,德国 #慕尼黑工业大学,TUM 计算、信息和技术学院,人工智能处理器设计主席,慕尼黑机器人与机器智能研究所,德国慕尼黑
准确可靠的二氧化碳测量对该项目至关重要,但城市环境面临着独特的挑战,包括温度和湿度波动等多变的天气条件。慕尼黑工业大学 (TUM) 在设计监测系统时,寻求一种可靠、准确且价格合理的二氧化碳传感器,能够在户外条件下提供稳定的测量结果。此外,该传感器还必须达到 1 ppm 均方根误差 (RMSE) 的二氧化碳测量精度,这对于理解城市环境中的空间模式至关重要。
2022决赛入围者,TUM研究卓越创新,企业家精神,领导力2019年管理学院蒂姆·德(Tim Division tim Division tim Division tim Division'' Kauffman Foundation授予Alicia Desantola($ 40,000)2014 Kauffman基金会初级教师企业家研究奖学金(35,000美元)2014年决赛入围者,在商业政策/管理学院的杰出论文,2012年Trammell/CBA基金会教学学院教学奖
摘要:SLAM是一种至关重要的技术,用于实现无人车辆的自主导航和定位。传统的视觉同时本地化和映射算法建立在静态场景的假设上,从而忽略了动态目标在现实世界环境中的影响。来自动态目标的干扰可以显着降低系统的定位精度,甚至导致跟踪故障。为了解决这些问题,我们提出了一个名为S-Slam的动态视觉大满贯系统,该系统基于“同样和语义信息提取”。最初,引入了词汇描述符来描述定向的快速特征点,从而提高了特征点匹配的精度和速度。随后,fasternet替换了Yolov8的骨干网络以加快语义信息提取。通过使用DBSCAN聚类对象检测的结果,获得了更精致的语义掩码。最后,通过利用语义面膜和表现约束,可以辨别和消除动态特征点,从而仅利用仅利用静态特征点进行姿势估计,并构建了不包括动态目标的密集3D地图。在TUM RGB-D数据集和现实世界情景上进行了实验评估,并证明了拟议算法在滤除场景中的动态目标方面的有效性。与Orb-Slam3相比,TUM RGB-D数据集的本地化准确性提高了95.53%。针对经典动态大满贯系统的比较分析进一步证实了通过lam的定位准确性,地图可读性和鲁棒性的提高。
1预防儿科研究所,部门健康与体育科学,TUM医学与健康学院,慕尼黑慕尼黑,德国慕尼黑; 2KINDERKLINIKMünchenSchwabing,儿童和儿童癌症研究中心,德国慕尼黑慕尼黑技术大学TUM医学与健康学院临床医学系; 3小儿心脏手术,心脏病学和心脏/肺移植部门,意大利罗马的BambinoGesù儿童医院; 4德国慕尼黑技术大学慕尼黑的德国心脏中心儿科心脏病学和先天性心脏病系; 5儿科心脏病学系,爱尔兰克鲁姆林的儿童健康爱尔兰; 6心脏中心,国王Faisal专科医院与研究中心,沙特阿拉伯利雅得; 7法国圣伊蒂安大学圣泰恩大学的小儿血液学和肿瘤学系Jean Monnet大学; 8比利时鲁汶大学医院的先天和结构心脏病学; 9私人执业,奥地利格拉兹儿科心脏病学研究所; 10儿科心脏病学,匈牙利Szolnok的Jakab&Co。Ltd博士; 11血液学/肿瘤学系,细胞和基因治疗系,BambinoGesù儿童医院,Istituto di Ricovero E Cura a Carattere Scientifico(IRCSS),罗马,意大利,意大利和12位健康科学学院,Libertas International Science,Libertas International University,Zagreb,Croatia
神经内分泌肿瘤(NENS)是由肽基神经元和神经内分泌细胞引起的相对罕见的tum tum。nens是高度异质的,可以发生在身体的任何部位,并且在挖掘系统中具有特殊的流行。nens由一系列肿瘤类型组成,生物行为表现出显着差异。nens被分为差异化的神经内分泌tum- OR(NETS)和分化差的神经内分泌摄影症(NEC)。网可以进一步分类并分为以下三类:低级网,1级(net G1);中级净G2;和高级净G3。NEC包括大型细胞类型NEC(LCNEC)和小细胞类型NEC(SCNEC),它们都被认为是高级的。目前,晚期NEN的主要治疗方法是生物学疗法,靶向疗法,化学疗法以及仍在发育中的新疗法,例如免疫疗法和肽受体受体放射性核素治疗(PRRT)。然而,由于尼斯的稀有性,制药公司的投资有限,很少有III期研究针对高级NENS。大多数目前的研究包括研究者引起的I期和II期临床试验或大规模回顾性研究。NEN处理,因为它繁琐且复杂。在此,我们全面总结了高级NEN治疗方案的临床应用状况和研究进度,尤其是对于可能的高级网络,这可能会
量子计算有一种不同的范式,其中算法是通过构造汉密尔顿量来设计的。系统最初处于易于准备的量子态,量子计算机使用设计的汉密尔顿量演化量子态。它最终到达一个编码问题解的量子态。汉密尔顿方法可以利用物理学家在几十年的研究中培养出来的量子力学直觉。1998 年,Farhi 和 Gutmann 提出了用于量子搜索的汉密尔顿量,[ 4 ] 2000 年提出了一种通用的量子绝热算法。[ 5 ] 在绝热算法中,量子计算机遵循时间相关汉密尔顿量的基态。已经证明,每个量子电路算法都可以转换成量子绝热算法,其时间复杂度完全相同。 [ 6 , 7 ] 独立集问题的量子汉密尔顿算法与其他已知量子算法和分类相比具有一些优势。