Bacevic, K., Noble, R., Soffar, A., Wael Ammar, O., Boszonyik, B., Prieto, S., … Fisher, D. (2017)。空间竞争限制了对靶向癌症治疗的抵抗力。自然通讯,8 (1):1995。Beauchamp, G., & Ruxton, GD (2007)。误报和反捕食者警惕性的进化。动物行为,74 (5), 1199–1206。Croset, A., Cordelieres, FP, Berthault, N., Buhler, C., Sun, JS, Quanz, M., & Dutreix, M. (2013)。通过使用 siDNA 人工激活 PARP 来抑制 DNA 损伤修复。核酸研究,41 (15), 7344–7355。 Cunningham, JJ、Gatenby, RA 和 Brown, JS (2011)。癌症治疗中的进化动力学。分子药剂学,8 (6),2094–2100。Gatenby, R. 和 Brown, J. (2018)。癌症治疗中耐药性的进化和生态学。冷泉港医学展望,8 (3),a033415。Gatenby, RA、Brown, J. 和 Vincent, T. (2009)。应用生态学的经验教训:使用进化双重约束控制癌症。癌症研究,69 (19),7499–7502。Gillies, RJ、Verduzco, D. 和 Gatenby, RA (2012)。致癌作用的进化动力学以及靶向治疗不起作用的原因。自然癌症评论,12 (7),487–493。 Herath, NI, Berthault, N., Thierry, S., Jdey, W., Lienafa, MC, Bono, F., … Dutreix, M. (2019)。DNA 修复抑制剂 Olaparib 和 AsiDNA 在治疗卡铂耐药肿瘤中的疗效和毒性的临床前研究。肿瘤学前沿,9,1097。Holohan, C.、Van Schaeybroeck, S.、Longley, DB 和 Johnston, PG (2013)。癌症药物耐药性:一种不断发展的范式。自然评论癌症,13 (10),714–726。Jdey, W.、Kozlak, M.、Alekseev, S.、Thierry, S.、Lascaux, P.、Girard, PM, … Dutreix, M. (2019)。 AsiDNA 治疗可诱导累积抗肿瘤功效,且获得性耐药概率较低。肿瘤形成,21 (9),863–871。Jdey, W.、Thierry, S.、Popova, T.、Stern, MH 和 Dutreix, M. (2017)。肿瘤中的微核频率是遗传不稳定性以及对 DNA 修复抑制剂 AsiDNA 敏感性的预测生物标志物。癌症研究,77 (16),4207–4216。Jdey, W.、Thierry, S.、Russo, C.、Devun, F.、Al Abo, M.、Noguiez-Hellin, P.、……Dutreix, M. (2017)。药物驱动的合成致死:使用 AsiDNA 和 PARP 抑制剂组合绕过肿瘤细胞遗传学。 Clinical Cancer Research,23 (4), 1001–1011。Kam, Y., Das, T., Tian, H., Foroutan, P., Ruiz, E., Martinez, G., & Gatenby, RA (2015)。付出却没有收获:使用“替代药物”抑制多药耐药癌细胞的增殖。International Journal of Cancer,136 (4), E188–E196。
I。虽然早期空间任务不需要精确,但现代应用,例如卫星维修和维护,可重复使用的发射车,洲际弹道导弹指导和拦截以及一些卫星到卫星通信,需要精确的位置和速度信息。全球导航卫星系统(GNSS),例如美国的全球定位系统(GPS),可用于在地球表面和低地球轨道(LEO)上进行精确定位。[1]但是,当前的GNSS系统使用少量,复杂且昂贵的卫星,这些卫星无法修复或及时更换,这意味着仅禁用少数卫星可以在大面积上破坏该系统。低接收的功率和涉及的长距离也意味着GNSS容易受到信号spoo fifg和jamming的影响。[2]面对扩散的反卫星武器和电子战系统,政府和商业实体寻求一种替代的太空导航方法可能是优先事项,该方法对对手的干扰更为强大。现有的GNSS替代方法是使用基于地面的跟踪。但是,雷达和光学信号会受到大气扭曲的影响,从而降低了位置精度。使用扩展的集成时间的持久跟踪可以克服大气变形,但这不适用于指导短时间操作。地面跟踪也受到对抗性破坏的约束。此外,单个地面站的有限视图意味着在整个轨道或轨迹中进行持续跟踪需要一个大型网络,并且在有争议或偏远地区的地球区域可能无法进行跟踪。地面数据必须从电台的分布式网络汇总,并迅速传输到车辆,在此期间,它可能会受到干扰,spoofig或其他干扰。我们引入了一种更强大的空间导航方法,该方法使用对位置纤维的自主多材料,或用大地测量的语言进行基准测试。这个
这是仅当录制开启时对电池工作寿命的基本估计。当开启红外线、GPS 和/或网络连接时,应考虑额外的功耗。
摘要 — 过去二十年来,星载激光雷达系统凭借其准确估算树冠高度和地上生物量的能力,在遥感领域获得了发展势头。本文旨在利用最新的全球生态系统动态调查 (GEDI) 激光雷达系统数据来估算巴西桉树人工林的林分尺度优势高度 (H dom) 和林分体积 (V)。这些人工林由于树冠覆盖均匀且可进行精确的实地测量,因此提供了有价值的案例研究。基于几个 GEDI 指标,使用了几个线性和非线性回归模型来估计 H dom 和 V。 H dom 和 V 估计结果表明,在低坡度地形上,使用逐步回归方法可获得最准确的 H dom 和 V 估计值,均方根误差 (RMSE) 分别为 1.33 m(R 2 为 0.93)和 24.39 m 3 .ha − 1(R 2 为 0.90)。解释 H dom 和 V 超过 87% 和 84% 变异性 (R 2 ) 的主要指标是表示 90% 的波形能量发生于地面以上高度的指标。对六种可用的不同处理算法发出的后处理 GEDI 指标值进行测试表明,H dom 和 V 估计的准确性取决于算法,使用算法 a5 相对于 a1,两个变量的 RMSE 均增加了 16%。最后,选择最后检测到的模式或最后两个模式中较强的模式的地面回波也会影响 H dom 估计精度,使用后者会导致 12 厘米 RMSE 降低。
神经活动和行为来自多个并发的时变系统,包括神经调节,神经状态和历史;但是,大多数当前方法将这些数据建模为具有单个时间尺度的一组动力学。在这里,我们通过Hy Pernetworks(Tidhy)开发了Ti Mescale d emixing,作为一种新的计算方法,用于建模临时数据,将它们分解为多个同时的潜在动力学系统,这些动力系统可能跨越刻板级的阶数不同的时间表。具体来说,我们训练一个超网络以动态重新重新获得潜在动力学的线性组合。此方法可以实现准确的数据重建,收敛到真正的潜在动力学并捕获多个变化的时间尺度。我们首先证明Tidhy可以从包含多个独立开关线性动力学系统的合成数据中删除动力学和时间尺度,即使观察结果混合在一起。接下来,使用模拟的运动行为数据集,我们表明tidhy准确地捕获了运动运动学的快速动力学和不断变化的地形的缓慢动力学。最后,在开源的多动物社会行为数据集中,我们表明用Tidhy提取的关键点轨迹动力学可用于准确识别Multiple小鼠的社交行为。综上所述,Tidhy是一种强大的新算法,用于将同时的潜在动力系统与不同的计算域应用。
摘要:在过去的几年中,滥用民用无人机或无人机(无人驾驶飞机)一直是一个令人关注的问题。作为响应,已经开发了多个系统,包括光学,电子甚至声学技术,以进行检测和跟踪。不幸的是,由于其小小的,十分尺寸的大小以及形状和行为的巨大变化,无人机代表了一个具有挑战性的目标。在该博士学位上,我们开发了一种激光雷达(光检测和范围)系统,以解决此问题以拆除一公里处。在我们的系统中,范围是使用ight原理的时间来获取的,并通过使用双轴电量器依次扫描场景来完成图像。我们利用扫描多功能性开发了多种操作模式。标准检测模式使用大量视图的栅格扫描捕获场景的图像。跟踪模式基于围绕目标的本地模式,该模式以非常高的速率更新,以使目标保持在其边界内。e Ort被纳入了我们扫描激增的众多参数的理论和数值优化研究中,以便在最大范围,本地化分辨率和速率方面达到表现性能。用于检测和跟踪模式的模式优化是主要焦点,使用检测的目标概率作为最大化的函数。目标大小,速度和替代性也引入了检测的概率,从而完整概述了系统性能。该原型在几周的试验中测试了无人机检测和跟踪。在我们的LiDAR平台上,从头开始开发,每个组件的表征都可以丰富和验证我们的模型。成功之后,候选人启动和监督了工业前的整合过程。
摘要 - 结合了LiDAR和相机等备用器的多数传感器融合(MSF),它引起了人们的关注,以此作为对Lidar Spoofiff的对策,威胁着自动驾驶系统的安全性。但是,当前无国界医生实施的有效性尚未在实际的自主驾驶系统中彻底列出。在这项研究中,我们提出了一个初始框架,旨在基于开源自动驾驶软件AutoWare Universe和Awsim Simulator探索MSF的潜在漏洞。通过使用此框架进行的实验,我们证明了自动保健宇宙中的MSF实现也可能导致整个系统的危险状态,即使摄像机丢失了镜头点云,摄像机可以正确检测对象。此漏洞之所以出现,是因为相机信息仅限于点云聚集中的补充作用。我们的发现表明,自动保健宇宙中的MSF实施缺乏针对LiDAR SPOOFIFG FIFG攻击的能力,由于其结构上的限制。该框架可在以下网址获得:https:// gi thub.com/keio-csg/multi-sensor-defense-analysis-platform。
该策略受益于对金融类股的增持,因为对业绩贡献最大的五家公司中有四家属于该行业。本季度和本年度股市表现强劲、对贷款环境改善的预期以及对特朗普政府下监管负担减轻的预期推动了这些股票的上涨。盈透证券集团继续受益于不断上涨的股票市场价值和散户投资者活跃交易的增加,所有这些都得益于该公司作为最低成本执行提供商的结构性优势。富国银行和 Discover Financial 股价上涨,因为人们相信更强劲的经济将有利于贷款增长和监管负担减轻。富国银行的资产上限可能在 2025 年取消,而 Discover Financial 正在接受反垄断审查,这是 Capital One 收购的一部分。Fiserv 在第四季度进一步走强,这得益于 Clover 持续增长的销量和本季度“成长型”股票普遍跑赢大盘的特定公司新闻。 Alphabet 的表现在一定程度上赶上了其他 Mag7 股票,因为该公司在 2024 年前三个季度的表现落后于其他 Mag7 股票,而且最新的公司报告显示,云计算业务的增长正在加速。他们最新的 Gemini LLM 模型的推出、Waymo 的增长和量子计算的进步也让投资者兴奋不已。
猛击和进程是使用视觉准确定位车辆的主要方法。SLAM基准[6]使3D大满贯用于自动驾驶。与基于图像的SLAM [11]相比,基于激光雷达的SLAM具有更高的准确性,对照明条件的敏感性降低以及直接获取3D数据的能力。基于激光雷达的SLAM是机器人技术的重要研究主题。第一个值得注意的框架Google制图师[7]是针对2D大满贯开发的。随后,2D LiDAR SLAM已在室内映射中广泛使用,其中包括Navvis M3手推车[2]之类的示例。从2D到3D大满贯,使用两种主要策略来匹配连续的LiDAR点云:基于迭代的最接近点(ICP)的方法[5,14,16]和基于特征的方法[13,17]。深