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流媒体：流媒体映射网络用于矢量化的在线高清构造
高清（HD）地图对于自动驾驶系统的安全至关重要。虽然现有技术启用了相机图像和板载传感器以生成对高精度地图的审核，但它们受到对单帧输入的依赖的限制。这种方法限制了它们在诸如OCClusions之类的复杂情况下的稳定性和性能，这主要是由于缺乏时间信息。此外，当应用于更广泛的感知范围时，它们的性能会降低。在本文中，我们介绍了流媒体，这是一种新颖的在线映射管道，擅长于视频的长期时间建模。流媒体网络采用了多点的关注和时间信息，可以使大型本地高清图的构建具有高稳定性，并进一步解决了现有方法的限制。此外，我们严重地使用了广泛使用的在线HD MAP构造基准和数据集，Argoverse2和Nuscenes，在现有评估协议中揭示了显着的偏见。我们根据地理跨度来启动基准，从而促进公平而精确的评估。实验结果验证了流媒体网络在所有设置中都显着超过现有方法，同时保持在线推断速度为14。2 fps。我们的代码可在https://github.com/yuantianyuan01/ streammapnet上使用。
NSIN Vector 2024 作品集
在 Apiary，我们正在开发软件和硬件，使单个机器人能够在大型群体中自主协作，解决更复杂的问题。受大自然的启发，我们的群体技术增强了每个单元的能力，将地面和空中资产整合成一个多功能且有弹性的系统。我们的技术应用于国防、农业、灾难响应和太空探索，在广阔或危险的环境中蓬勃发展。我们率先采用智能团队来提升现有系统，开创机器人创新的协作时代，优先考虑集体努力而不是个人努力。
基于机器学习算法的冠状动脉疾病的诊断支持向量机，人工神经
已经对数据挖掘在包括CAD在内的疾病诊断中的应用进行了各种研究； [9,10]将建议的模型与基于PSO的自适应神经融化推理系统（PSO -ANFIS）进行了比较。结果表明，建议的模型优于PSO -ANFIS模型。建议的模型还具有2个重要好处：（1）它很快学习，（2）响应迅速。对于大型准确的数据集，快速学习和快速响应能力的重要性很重要。[11] Jackins等。进行了一项研究，以找到可用数据集中诊断糖尿病，冠心病和癌症的模型。他们使用幼稚的贝叶斯分类和随机森林（RF）分类算法进行数据集的分类。结果表明，三种疾病的RF模型的准确性高于幼稚贝叶斯分类器的精度值。[12] Das等。使用统计分析系统，引入了一种诊断心脏病的方法。神经网络集合方法位于提议系统的中心。从从克利夫兰心脏病数据库中获得的数据中获得的分类准确性为89.01％。另外，在心脏病的诊断中分别获得了80.95％和95.91％的敏感性和特异性。[14] Dutta等。[13] Olaniyi和Oyedotun提出了一个基于人工神经网络（ANN）的三步模型来诊断心绞痛，其精度为88.89％。提出了具有卷积层的有效神经网络。他们提出的模型在预测冠心病方面的准确性达到了77％。该模型还能够比传统方法（例如支持向量机（SVM）和RFS）更准确地预测负面案例。[15]
具有广义的全矢量谱元素方法...
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开源硬件和国家新载体......
本文由 SCSP 高级研究员 Rick Switzer 撰写，他正在美国国务院休假一年。在加入 SCSP 之前，Rick 是国家情报大学的国务院客座教授，教授有关中国经济和创新体系的研究生课程。Rick 还曾担任国务卿政策规划委员会成员。2018 年至 2019 年，他担任国防部高级国务院顾问，与空军和陆军合作。此前，他曾担任中国驻北京大使馆环境、科学、技术和卫生公使衔参赞，该大使馆是世界上最大的科学部门。在加入政府之前，Rick 共同创办了一家无线技术初创公司，并在加州大学进行创新政策研究。
根据规范扩张的最佳非线性外推方法的最佳非线性外推方法
摘要 - 向量随机函数的非线性外推在许多科学和工程应用中起关键作用，例如信号处理，财务预测，机器学习和湍流建模。传统的线性外推技术，包括Wiener滤波和自回归移动平均值（ARMA）模型，通常无法说明非高斯数据中存在的复杂依赖关系和高阶相互作用。虽然规范扩展通过正交基函数分解提供了向量随机函数的最佳表示，但它们仍然不足以进行有效的非线性外推。需要一种更高级的方法来捕获复杂的现实世界数据集中固有的高阶依赖性和多尺度结构。本研究探讨了传统方法的局限性，并提出了一个可靠的非线性外推框架，以应对非高斯统计和多尺度可变性所带来的挑战。
标准化的术语和PACBIO HIFI测序和RAAV基因治疗载体分析的报告
尽管重组腺相关病毒（RAAV）是基因疗法的主要平台，但缺乏标准化的计算分析方法和通过长阅读测序评估每个帽子的内容的报告。PACBIO高度准确的长阅读HIFI测序可以对AAV基因组进行全面表征，但需要生物信息学专业知识来分析，解释和比较结果。为了满足这一需求并提高对功能性病毒有效载荷的理解，我们的工作组建立了标准化的命名法，并报告了RAAV矢量的长阅读测序数据。工作组建议涵盖与矢量纯度（全长与零散基因组）和污染物（宿主DNA，质粒DNA）鉴定有关的关键质量属性（CQA）。通过推荐的协议，我们对从头制造的数据分析揭示了全部和部分填充的衣壳的特异性以及部分/截断的载体物种的高分辨率表征。最后，我们提供了实施此
Oracle®Apex-安装指南
美国政府最终用户：Oracle计划（包括任何操作系统，集成软件，任何已嵌入，安装或在交付的硬件上激活的程序，以及此类程序的修改）和Oracle计算机文档或美国政府最终用户提供或访问的其他Oracle数据是“商业计算机软件”，“商业计算机软件”，“商业计算机软件文档”，“商业计算机软件”，“商业计算机软件”，“有限的权利数据”或“有限的权限”适用于适用于适用的适用性和适用于适用性的适用性。因此，使用，复制，重复，释放，显示，披露，修改，衍生作品的准备和/或适应i）Oracle程序（包括任何操作系统，集成软件，嵌入，安装或激活的任何程序，在此类程序中嵌入或激活的任何程序，对此类程序的限制和其他限制），III和/或III IS IS III和/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/ii ii III），IS或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或III III IS IIS）在适用的合同中。管理美国政府使用Oracle Cloud Services的条款由适用的此类服务的合同定义。没有其他权利授予美国政府。
AAVRH10矢量纠正MPS IIIA小鼠的疾病病理学，并在大型动物大脑中达到SGSH的广泛分布
IIIA型粘多糖化病（MPS IIIA）患者缺乏溶酶体酶磺酰酶（SGSH），这对于硫酸乙酰肝素（HS）的降解而言是可重点的。尚未依赖的HS的积累会导致严重的进行性神经变性，目前尚无治疗。在MPS IIIA的小鼠模型中评估了载体腺相关病毒（AAV）RH.10-CAG-SGSH（LYS-SAF302）纠正疾病病理的能力。lys-SAF302以三种不同剂量（8.6e+08、4.1e+10和9.0e+10+10个载体基因组[VG]/动物）注射到尾状pe虫/纹状体/纹状体和thalamus的三种不同剂量（8.6e+08、4.1e+10和9.0e+10和9.0e+10载体基因组[VG]/动物）中施用。lys-SAF302能够依赖于纠正剂量或显着降低HS储存，GM2和GM3神经节蛋白的继发性积累，泛素反应性轴突球体，溶酶体膨胀，溶酶体膨胀以及毒液膨胀在12周和25周后的神经毒素流量。要研究大动物大脑中的SGSH分布，将LYS-SAF302注入了狗的皮层白质（1.0e+12或2.0e+12 Vg/Animal）和cynomolgus猴子（7.2e+11 Vg/an-imal）。在78％（注射后4周）中检测到78％的SGSH酶活性至少高于内源水平的20％（狗）的增加至少高于内源性水平。综上所述，这些数据验证了脑室内AAV的给药，作为实现MPS IIIA中疾病疾病的广泛酶分布和纠正的有前途的方法。
多能量矢量微电网的最佳功率流
摘要：本文引入了合并的建模，该建模可以允许多能量矢量合并电动和热网络的最佳功率流。该主题是由在整体能源消耗中引入更大的可再生能源份额的目的，这受到这些可再生能源的间歇性的阻碍。为了解决这个问题，人们承认，在城市环境中，几乎一半的能耗用于热目标。因此，一种可能的解决方案是在平行的电力和热网络中使用，称为多能量矢量。然后是第一个提出的组合模型，然后是针对成本优化的，它将执行最佳的功率流，例如为低级控制器提供参考，实现所需的目标，并将所有变量保持在其操作范围内。所提出的方案适用于巴黎 - 萨克莱大学穆隆季度摩洛隆季度的电力网络和热网络。模拟结果说明了这项联合行动可以带来的经济收益。