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甲烷疫苗的减排潜力......
推广其他减少牲畜甲烷排放的技术（如饲料甲烷抑制剂）的主要障碍是需要不断供应抑制剂，这对牧场饲养的动物来说是一个挑战。甲烷疫苗可以克服这一障碍，因为它可能只需要偶尔注射。其他甲烷减排技术也可能要求农民改变他们的耕作方式，例如他们如何喂养他们的动物，这会带来潜在的不便和额外的费用。由于农民已经定期为他们的动物接种疫苗以预防各种疾病，因此引入额外的疫苗应该不会带来挑战。疫苗接种也是一种可审计的做法，可以与其他策略结合使用。由于不同物种的产甲烷菌相似，因此一种疫苗也应该适用于不同的反刍动物。此外，疫苗经过严格测试以确保其安全性，从而减少了人们对使用其他技术（如溴仿）的担忧，因为这些技术可能对动物不安全。
引用Justus诉Lakewood，2025-Ohio-745。
1俄亥俄最高法院裁定“出于R.C.2744.02（b）（3），“阻塞”必须是阻塞或阻塞道路的障碍，而不仅仅是阻碍或阻碍道路使用或可能有可能这样做的事物或条件。”霍华德诉迈阿密TWPFire Div。，2008-Ohio-2792，¶30。
微分方程分析的量子优势-IRIS
用于差异方程求解，数据处理和机器学习的量子算法在所有已知的经典算法上都具有指数加速。但是，在有用的问题实例中获得这种潜在的加速也存在障碍。量子差方程求解的基本障碍是，输出有用的信息可能需要很困难的后处理，而量子数据处理和机器学习的基本障碍是，输入数据是一项单独的任务。在这项研究中，我们证明，当组合在一起时，这些困难互相解决。我们展示了量子差方程求解的输出如何作为量子数据处理和机器学习的输入，从而可以通过主组件，功率谱和小波分解来动态分析。为了说明这一点，我们考虑了马尔可夫在流行病学和社交网络上的连续时间。这些量子算法比现有的经典蒙特卡洛方法提供了指数优势。
映射和对象的自主漫游器...
在这个综合项目中，我们旨在增强建立在4轮底盘上的避难系统，利用Arduino，Raspberry Pi 3B，Tensorflow Lite和RP Lidar A1的组合。这些组件的集成创建了一个精致的机器人系统，能够智能决策，对象检测和连续的两维映射。使用伺服电动机的超声传感器进行了伺服电机的超声传感器，以实时检测机器人路径中的障碍物，这是基本的避免系统的基础避免系统。这个简单且具有成本效益的解决方案提供了导航的初始层，从而通过避免碰撞来确保机器人可以在动态环境中操纵。为了提升系统的功能，我们引入了Raspberry Pi 3B，作为操作的大脑。连接到USB摄像机，Raspberry Pi利用Python中的Tensorflow Lite库进行对象检测和识别。此添加使机器人能够在其周围环境中识别和分类对象，从而增强其根据视觉输入做出明智决策的能力。目标：
微分方程分析的量子优势
用于微分方程求解、数据处理和机器学习的量子算法可能比所有已知的经典算法提供指数级加速。然而，在有用的问题实例中获得这种潜在加速也存在障碍。量子微分方程求解的基本障碍是输出有用信息可能需要困难的后处理，而量子数据处理和机器学习的基本障碍是输入数据本身就是一项艰巨的任务。在这项研究中，我们证明了，当结合起来时，这些困难可以相互解决。我们展示了量子微分方程求解的输出如何作为量子数据处理和机器学习的输入，从而允许在主成分、功率谱和小波分解方面进行动态分析。为了说明这一点，我们考虑了流行病学和社会网络上的连续时间马尔可夫过程。这些量子算法比现有的经典蒙特卡罗方法具有指数级优势。
MIT开放访问文章有效而激励...
摘要 - 功率网格中增加可再生能源笔的关键障碍是缺乏公用事业规模的存储容量。运输电气有可能越过这种障碍，因为不在运输中的电动汽车（EV）可以提供电池存储作为网格的服务。这被称为EV-Power网格集成，并且有可能是脱碳和运输部门脱碳的关键里程碑。我们首先表明，如果不仔细完成EV-Power网格集成，那么与提高操作网格的成本效率相反，实际上它可能会适得其反。从根本上讲，这是由于两种现象在串联中运行 - EV使用模式的随机性以及电动汽车运营商战略行为的可能性。我们提出了一种基于市场的解决方案来解决此问题。特别是，我们使用系统运营商可以将战略性电动汽车与随机使用模式与网格进行策略性电动汽车的范围有效地整合到电网，利用它们以存储并满足需求最低可能的成本。
对护理学生的英语学习需求分析
在大学中教导和学习英语的过程通常会在实现学习目标的努力中遇到障碍。经常出现的障碍是学习计划不足，因此它会影响学习过程的材料和实施，而学习过程有时不符合学生所研究的科学领域。看到这一点，通过根据学生学习英语的需求进行需求分析来计划学习非常重要。本研究旨在根据四个基本技能来分析学习英语的需求，并识别和描述护理学生对英语的掌握需求。这项研究是使用定性描述方法进行的。这项研究的目的是Stikes Notokusumo的第一年护理学生。获得的数据表明，学生学习英语的目的和动机是支持学术发展并能够说英语。虽然他们的主要障碍是在词汇掌握和对语法的理解方面。对英语学习需求的分析结果得出的结论是，要提高英语技能，尤其是对于护理专业的学生，需要说话和强调语法和词汇的重要性。
ACKR2缺陷型NK细胞增强CCR2的表达增加了肿瘤细胞治疗疗效
摘要：本文提出了一种基于视觉的障碍物避免自动自动驾驶汽车，可以使用单个RGB-D摄像头在仅CPU的设备上运行。该方法由两个步骤组成：视觉感知和路径计划。视觉感知部分使用Orbslam 3增强了使用光流量来估计汽车的姿势并从场景中提取丰富的纹理信息。在路径计划阶段中，提出的方法采用一种方法，将控制lyapunov函数和控制屏障功能结合起来，形式是二次程序（CLF-CBF-QP）以及障碍物形状重建过程（SRP）来计划安全稳定的轨迹。为了验证提出方法的性能和鲁棒性，使用凉亭模拟环境在各种复杂的室内环境中使用汽车进行了模拟实验。提出的方法可以有效地避免在场景中遇到障碍。所提出的算法在实现多个模拟场景的更稳定和较短的轨迹方面优于基准算法。
使用LIDAR和单眼摄像头数据用于移动机器人的Orbslam扩展，用于猛击无探测器
摘要：移动自主机器人需要准确的地图来实时导航和做出明智的决定。猛击（同时定位和映射）技术允许机器人在移动时构建地图。但是，在复杂或动态的环境中，SLAM可能具有挑战性。本研究提出了一个名为Scramble的移动自主机器人，该机器人根据两个传感器的数据融合使用SLAM：Rplidar A1M8 LIDAR和RGB摄像机。如何使用数据融合来提高映射，轨迹计划和移动自动机器人障碍物检测的准确性？在本文中，我们表明，视觉和深度数据的融合显着提高了映射，轨迹计划和移动自主机器人的障碍物检测的准确性。这项研究通过引入基于数据融合的SLAM方法来帮助自主机器人导航的发展。移动自主机器人用于各种应用程序，包括包装交付，清洁和检查。开发更健壮，更准确的SLAM算法对于在具有挑战性的环境中使用这些机器人至关重要。
Radhe Shyam Sharma - 教职员工
4.Radhe Shyam Sharma、Santosh Shukla、Hamad Karki、Amit Shukla、Laxmidhar Behera、Venkatesh K S，“基于 DMP 的非完整移动机器人轨迹跟踪，具有自动目标适应和避障功能”，IEEE 国际机器人与自动化会议 (ICRA)，第8613-8619，2019 年。PDF 实验视频 �