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计划无人机自动空中拦截
作为无人驾驶汽车（通常称为无人机的无人机）的流行，人们对潜在滥用行为的担忧已经变得更加实际。无人机安全领域的新兴挑战之一是入侵无人机的拦截，尤其是当他们的存在可能导致伤害或违反法律时。拦截不合作的无人机需要复杂的处理，而该技术的一个有前途的分支涉及部署Interceptor无人机。为此，必须使用一种快速，强大的计划拦截轨迹的方法。在本文中，基于模型预测控制（MPC）基于基于基于的轨迹计划者（RL）控制策略。在模拟中评估，比较并测试了它们的效果，速度和鲁棒性。基于MPC的计划者还在现实世界中进行了测试。
主题：2030 年电动汽车和清洁能源技术关键矿物的供应与需求
到 2030 年，随着电动汽车 (EV) 和清洁能源技术的快速普及，全球对锂、钴、镍、石墨和稀土元素等关键矿物的需求预计将飙升。这些矿物对于生产电池、风力涡轮机和其他绿色技术至关重要，而这些技术对于向低碳经济转型至关重要。
ModelVsBaby：一个以发展为导向的分布外物体识别基准
深度神经网络最近已成为思考人类视觉学习的卓越计算工具。最近的研究探索了改变自然图像的影响，并比较了人类和模型的反应，为它们的功能以及深度神经网络如何塑造我们对人类学习的理解提供了宝贵的见解。至关重要的是，人类的大部分视觉学习都发生在早期发展过程中。然而，将人工智能模型与年轻人进行比较的良好控制的基准很少。在这里，我们提出了一个以发展为导向的分布外 (OOD) 对象识别基准。我们的基准 ModelVsBaby 包括一组在视觉科学文献中长期研究的 OOD 条件，预计对人类 OOD 对象识别的发展很敏感：轮廓、几何、遮挡、模糊、拥挤的背景和基线现实条件。除了刺激之外，我们还发布了一个独特的数据集，其中包含 2 岁儿童对刺激的反应。我们对数据集的初步分析显示出几个有趣的模式：2 岁儿童在轮廓条件下的准确率达到 80%，几乎与现实条件（概率 = 12%）一样好。在其他具有挑战性的条件下，他们的表现也远高于概率，接近 60%。我们还评估了在不同数量的互联网规模数据集上训练的图像文本关联 (CLIP) 模型。模型性能表明，只要有足够的数据，人工智能学习者就可以学习所有条件。然而，现实和轮廓需要较少的训练数据才能学习，就像人类一样。我们的基准刺激和婴儿反应为构建与人类在学习成果和学习轨迹方面保持一致的计算模型提供了重要的垫脚石。这项努力可以为创建更好的视觉发展模型提供依据，并提高人工智能系统在实际应用中的效率。未来的工作可能会使用基准刺激来测试更多的年龄组，并在“发展一致性”方面对各种风格的模型进行详细比较。
miRNA-148A-含GMSC衍生的EV通过IKKB/NF-κB途径调节Treg/Th17平衡，并治疗类风湿关节炎模型
引言类风湿关节炎（RA）是一种常见的自身免疫性疾病，其特征是软骨和骨骼的持续关节炎症和破坏（1，2）。越来越多的证据表明，MES-盖膜干细胞（MSC）具有与自身免疫性和炎症性疾病（包括自身免疫性关节炎）作斗争的潜力（3-10）。但是，临床实践中出现了一些问题。例如，患者的MSC通常功能失调，使同种异体MSC转移成为唯一的选择，这可能会引发免疫排斥。此外，患者转移的MSC的长期细胞命运仍然在很大程度上不清楚。也有常见的副作用，包括细胞毒性和肿瘤发生（11-13）。有效的免疫治疗取决于精确的靶向和有效的免疫调节。当前涉及免疫抑制剂的RA治疗方案通常需要高剂量的药物以在
（骑士）未来的城市 div>
研究的主要领域：人工智能（AI）和计算机视觉的最新进展正在发展汽车行业，尤其是在连接的自动驾驶汽车（CAVS）的开发中。AI与计算机视觉的集成使这些车辆能够解释和理解周围的环境，从而做出对安全性和高效导航至关重要的实时决策。但是，处理这些数据密集型任务的高计算需求正在推动传统的板载计算系统的边界。这一挑战导致将边缘计算作为可行的解决方案进行了探索。边缘计算允许数据处理更靠近数据源，即直接在车辆或附近的边缘服务器中，从而减少了延迟和带宽的需求，以将数据发送到遥远的云服务器。该领域的研究重点是优化车辆和边缘计算节点之间的数据流，以增强自主系统的响应性和可靠性。这包括开发算法，以更快的图像和传感器数据处理，改进机器学习模型，以提高预测准确性，并确保支持CAVS网络所需的大量数据传输的无缝通信标准。AI，计算机视觉，边缘计算和CAV Technologies之间的这种协同作用正在为未来的自动驾驶汽车既普遍又安全的未来铺平道路，这对智能城市生态系统和现代运输网络产生了重大贡献。
带移动储能系统和离线控制光伏系统的配电网优化调度策略，以最大限度地减少太阳能弃光
摘要：由于离线控制光伏 (PV) 电站不具备在线通信和远程控制系统，因此无法实时调节功率。因此，在离线控制光伏饱和的配电网中，配电系统运营商 (DSO) 应考虑可再生能源的不确定性来调度分布式能源 (DER)，以防止因过压而导致的限电。本文提出了一种使用移动储能系统 (MESS) 和离线控制光伏的日前网络运行策略，以最大限度地减少功率削减。MESS 模型有效地考虑了 MESS 的运输时间和功率损耗，并模拟了各种操作模式，例如充电、放电、空闲和移动模式。优化问题基于混合整数线性规划 (MILP) 制定，考虑到 MESS 的空间和时间操作约束，并使用机会约束最优潮流 (CC-OPF) 执行。离线控制光伏的上限基于概率方法设定，从而减轻由于预测误差导致的过电压。所提出的运行策略在 IEEE 33 节点配电系统和 15 节点运输系统中进行了测试。测试结果证明了所提出方法在离线控制光伏系统中最小化限电的有效性。
视觉引导的跟踪和无人机的紧急登陆
摘要：本文提出了一种基于视觉的自适应跟踪和降落方法，用于多轨无人机（UAV），该方法旨在在推进系统故障的情况下进行安全恢复，从而降低了可操作性和响应能力。该方法解决了外部干扰（例如风力和敏捷目标运动）所带来的挑战，特别是考虑了由推进系统故障引起的可操作性和控制限制。在我们先前在执行器故障检测和耐受性方面的研究中，我们的方法采用了修改的自适应纯追求指导技术，并具有额外的适应性参数来说明可操作性的降低，从而确保对移动物体的安全跟踪。此外，我们提出了一种自适应着陆策略，该策略适应跟踪偏差并最大程度地减少偏离靶向降落，这是由于横向跟踪误差和延迟响应引起的，并使用侧向偏置依赖依赖于偏置的垂直速度控制。我们的系统采用基于视觉的标签检测来确定与无人机相关的无人接地车辆（UGV）的位置。我们在中期紧急着陆情况下实施了该系统，其中包括对紧急降落的执行者健康监测。广泛的测试和模拟证明了我们方法的有效性，大大推动了由于执行器故障而导致具有受损控制权的无人机的安全跟踪和紧急登陆方法的发展。
阅读与筛选：Alpha 一代的发展
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在陡峭的高山地形中安全的低空导航，带固定翼无人机
[1] Heck，Matthias等。“结合阵列分类和本地化的雪崩自动检测。”地球表面动力学7.2（2019）：491-503。地球表面动力学7.2（2019）：491-503。
