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摘要。 Wijayanti C，Suryadarma P，Mubarik NR。 2024年。从Simadu菠萝RO
摘要。Wijayanti C，Suryadarma P，Mubarik NR。2024。从Simadu菠萝根分离的辅助细菌的整个基因组测序。生物多样性25：4860-4869。铁载体是由细菌合成的有机化合物，可充当铁螯合配体，促进铁进入细胞的溶解和转运。生产细菌在各个研究和应用领域都具有重大好处。最近的一项研究调查了来自印度尼西亚西爪哇省Subang区的Simadu菠萝根的产生铁载细菌M7分离物。这项研究旨在分析M7分离株通过基因组挖掘的完整基因组序列的铁载体生物合成基因簇（BGC）。对菌株型锰氧基lldra6的比较基因组分析表明，M7分离株具有相似的鸟嘌呤 - 酪氨酸（GC）含量，其序列长度较长，总序列总计为4,447,159 bp。使用平均核苷酸同一性（ANI）计算的基因组比较表明，M7分离株的基因组相似性为98.82％，与菌株P. manganoxydans lldra6相似。此外，M7分离株的基因组包含铁采集和代谢的系统，涉及调节铁的机制。M7分离株中的特定区域通过非核糖体肽合成酶合成酶的铁载体（NIS）途径编码负责二级载体生物合成蛋白的IUCA/IUCC家族。这种遗传特征可能会引起并发的蛋白质表达，并有可能增强体力指数的积累。关于铁载体BGC，该分离物显示出与stuartii的最高相似性，遗传冗余含量差异。此外，与Stuartii的P. Stuartii不同，M7分离株的病原体预测结果表明它对人类不是致病性的，该预测是致病性的。新的铁载体产生细菌M7分离物具有核心生物合成基因的复制，代表了支持铁载体生物合成的遗传冗余。
采用 Acconeer 雷达传感器进行门禁控制的新型车型开始销售
关于 Acconeer AB Acconeer 凭借突破性技术开发出一种雷达传感器，开启了全新的交互世界。Acconeer 微型雷达传感器具有低功耗、高精度、小尺寸和高稳健性等特点，是一款 60GHz 稳健且经济高效的传感器，可用于低功耗检测、距离测量、运动检测和摄像头支持的应用。Acconeer 将低功耗优势与相干雷达的高精度脉冲雷达系统相结合，全部集成到一个表面积仅为 28 mm2 的组件中。雷达传感器可包含在从智能手机到可穿戴设备等一系列移动消费产品中，还可包含在机器人、无人机、物联网、医疗保健、汽车、工业机器人以及安全和监控系统等领域。Acconeer 是一家半导体公司，作为一种商业模式，它向消费电子产品制造商销售硬件。Acconeer 在纳斯达克 First North Growth Market 上市，股票代码为 ACCON，Redeye 是该公司的认证顾问 (CA)。更多信息请访问：www.acconeer。
Ali Nadar、Jérôme Härri。用于物联网人工智能 (AIoT) 的 AI 即服务平台。 2024. hal-04472970
摘要 — 借助去中心化的机器学习 (ML) 策略和现代边缘张量处理单元 (TPU)，智能设备不再仅仅是人工智能 (AI) 的消费者，更是其生产者，将物联网 (IoT) 转变为全球去中心化的物联网人工智能 (AIoT)。随着大量 AI 参与者的出现，不仅带来了发现和与它们建立网络的挑战，还带来了将其 AI 功能用作服务的潜力。然而，AI 参与者的异构性、它们的 AI 功能、AI 上下文环境、移动性，甚至可用或寻求的 AI 特性，不仅需要强大的 IoT 架构，还需要灵活的 AI 语义。在本文中，我们提出了一个 AI 即服务平台，帮助 AI 消费者在 AIoT 中识别适合其需求的现有 AI。我们描述了架构、API、消息流和 AI 语义，以便在需要时和需要的地点识别最合适的 AI 工作者，从而有效地从分布式车辆生成 AI 模型。作为概念验证，我们选择了一个应用场景，使用 CARLA 驾驶模拟器展示了 AI 模型根据车辆环境在车辆之间的可训练性/可更改性。索引术语 — AI 即服务、物联网 AI、机器学习、本体论、语义、驾驶模拟器、CARLA。
空间技术 - 数字技术雷达
目的 太空技术包括为探索、利用和了解太空而开发的技术。这包括卫星技术、太空探索任务、空间站运营和新太空基础设施的开发。太空技术对于推进科学知识、改善全球通信系统以及实现人类和机器人探索太空至关重要。
Voiceradar：使用Micro- ...
摘要 - 综合语音构成中的进步，包括文本到语音（TTS）和语音转换模型（VC）模型，允许产生令人信服的合成声音，通常称为音频深击。这些深击构成了日益增长的威胁，因为对手可以在社交媒体或绕过语音身份验证系统上使用它们来模仿个人，特别是突出的人物，从而产生广泛的社会影响。最先进的验证系统有效地检测语音深击的能力令人震惊。我们提出了一种新型的音频深击检测方法Voiceradar，它通过物理模型增强了机器学习，以近似音频样品中的频率动力学和振荡。这显着增强了检测能力。Voiceradar利用了两个主要的物理模型：（i）多普勒效应了解音频样品的频率变化和（ii）鼓头振动以将复杂的音频信号分解为组件频率。语音形式通过应用这些模型来识别音频信号中的微妙变化或微频。这些微观频率是聚合以计算观察到的频率的，从而捕获了音频的独特签名。该观察到的频率集成到机器学习算法的损耗函数中，从而使算法能够识别将人类生产的音频与AI生成的音频区分开的不同模式。我们构建了一个新的不同数据集，以全面评估Voiceradar，其中包含来自领先的TTS和VC模型的样本。我们的结果表明，语音的表现优于准确识别AI生成的音频样品的现有方法，展示了其作为音频深击检测的强大工具的潜力。
太阳能应用中的机器学习弧检测的模拟前端参考设计（Rev. A）
•提高安全性：MMWave雷达可以通过检测障碍物并提醒骑手的潜在危害来帮助防止事故，与其他传感器相结合：可以与其他传感器集成到其他传感器，例如相机，例如相机（例如，通过更全面地为周围的环境）提供更全面的环境•通过更加舒适的骑手体验：MMWave Radar的自动骑行和自动的骑行，并自动地骑行，并自动骑行，并自动骑行，•MMWave Radar的骑行，以自动的骑行，并为您提供舒适的骑行，并将其自动骑行，可靠性：在雨，雾，雪，灰尘和其他具有挑战性的环境条件下提供一致的性能•自适应功能：Texas Instruments提供广泛的MMWave雷达设备和可自定义的软件设计，以满足不同端设备的需求和不同的端设备的需求
2024 年工业制造业颠覆性趋势雷达
• 改善客户体验和商业卓越性：建立直接面向客户的关系并减少对中介机构的依赖已成为各个行业的关键目标。客户体验解决方案（包括设备、服务和软件的电子商务）对于推动交叉销售机会和提高品牌忠诚度至关重要。这种方法需要敏捷的配置价格报价 (CPQ) 解决方案，尤其是用于管理复杂报价，以实现更快的响应和更高的成功率。在汽车行业，销售和服务向直接客户互动的转变具有变革性。实时和动态定价模型对于保持竞争力越来越重要。
使用Ti的嵌入式处理器和广泛的第三方硬件合作伙伴网络简化机器人系统设计
mmwave雷达技术通常是在LIDAR，相机和其他光学传感器上选择的，不仅是为了节省成本，而且还因为雷达在不良天气条件下工作得很好，而相机可能会受到较差的照明和天气的影响。雷达还具有广泛的范围和覆盖范围，可传感器检测到一百多米以上的物体。使用移动机器人应用程序需要节省功耗，并且通常有时客户使用雷达，而雷达可以达到1兆瓦的范围来进行检测。但是，将雷达与激光雷达，相机或其他光学传感器配对结合，可以帮助应用程序达到您的应用程序可能需要的几乎每个角落情况。
EMA 2024 年网络可视性雷达报告
Gigamon 是领先的网络可视性解决方案提供商，过去曾提供各种网络数据包代理 (NPB) 解决方案，旨在捕获、过滤、聚合和分发网络流量到各种监控和安全工具。这些核心解决方案提供高级数据包处理功能，如重复数据删除、切片和时间戳，确保准确及时地交付关键网络数据，以优化工具并提高网络和应用程序性能。最近，该公司开始提供更先进的深度可观察性管道，可有效地将网络衍生的情报（数据包、流量、网络/应用程序元数据）提供给云、安全和可观察性工具，帮助组织更高效、更有效地保护和管理混合和多云基础设施。所有 Gigamon 解决方案都旨在处理现代网络日益增长的复杂性和带宽需求，使组织能够获得有价值的见解，以查明问题、优化性能并主动识别本地、虚拟、容器以及私有和公共云工作负载中的潜在威胁。