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使用Keystone Transform从占用网格图中提取运动信息
考虑到OGM（占用网格图）的障碍及其在移动机器人技术的动态环境表示中的广泛使用，从连续的OGM中提取运动信息对于许多任务，例如SLAM（同时定位和映射）和DATMO（检测和跟踪移动对象）非常重要。在本文中，我们提出了一种基于信号变换的新型运动提取方法，称为S-KST（空间键石变换），以从连续的嘈杂OGMS进行运动检测和估计。它将雷达成像或运动补偿的KST扩展到1D空间案例（1DS-KST）和2D空间案例（2DS-KST），结合了关于移动障碍物的可能方向的多个假设。同时，还给出了基于Chirp Z-Transform（CZT）的2DS-KST的快速算法，其中包括五个步骤，即空间FFT，定向过滤，CZT，空间IFFT和最大功率检测器（MPD）合并及其计算复杂性与2D-FFT成正比。对点对象和扩展对象的仿真测试结果表明，Skst在非常嘈杂的环境中的子像素运动的提取方面具有良好的性能，尤其是对于那些缓慢移动的障碍物而言。
超越边境：通过从平面图中学习
摘要 - 在本文中，我们应对预测部分观察到的环境的看不见的壁是一组2D线段的挑战，其条件是沿着360°LIDAR传感器的轨迹集成的占用网格。通过在大学校园的一组办公室规模平面图中，通过在一组随机采样的航路点之间导航一组随机采样的航路点，收集了此类占用网格及其相应目标墙细分的数据集。行段预测任务是作为自回归序列预测任务配制的，并且在数据集中对基于注意力的深网进行了训练。基于序列的自动回归公式通过预测的信息增益进行评估，就像在基于边境的自主探索中一样，证明了在文献中发现的非预测性估计和基于卷积的图像预测的显着改善。消融，以及传感器范围和占用网格的度量标准区域。最后，通过在现实世界办公室环境中直接重建的新型平面图中预测墙壁来验证模型通用性。
核仁应力诱导化合物会影响RNA聚合酶I转录机械的rDNA占用率
图1。Oxaliptin和BMH-21诱导含有UBF和POL I（RPA194）的核仁帽的早期形成。用顺铂（Cispt，10 µM），Oxaliptin（Oxpt，10 µM）或BMH-21（1 µM）处理90 m和3 h处理后的代表性U2OS细胞图像。细胞对（a）UBF（绿色）或（b）RPA194（红色）和DNA（DAPI，蓝色）免疫染色。白色箭头指示核仁帽。比例尺= 5 µm。
韩国杨冈风电场管理道路揭开野生动植物利用的占用模型
风能是一个快速增长的可再生能源领域，可减少温室气体排放并提供可持续的能源。但是，风力发电厂地区的环境破坏是一个新兴问题。这项研究旨在分析风草道对森林地区陆生动物的影响。进行了摄像头陷阱调查，以调查道路管理对野生动植物行为的影响。，我们沿着连接风力涡轮机的道路安装了52台摄像机三个月（10月1日至2021年12月30日），在韩国的Yeongyang-gun风电场上安装了摄像头，并使用占用模型评估了动物占用和检测概率。使用与地形和植被有关的因素来估计占用概率（使用站使用）。检测分析包括护栏，风力涡轮机，灌木丛和挡土墙的存在或不存在。其他变量包括摄像机类型，相机操作的天数和调查时间。在调查期间，使用摄像头捕获了七个陆地哺乳动物（Roe Deer，野猪，水鹿，浣熊，le狗，le夫，豹子，猫和马滕斯）。根据相机陷阱的记录，Roe Deer是最主要的物种，其次是野猪，浣熊狗和鹿，较少的the和Martens。就使用概率而言，道路区域中森林的存在是大多数物种的重要因素，而相机类型对于检测概率很重要。我们的结果表明，风电场与野生动植物的分布和福利间接相关。在道路上检测动物表明道路是野生动植物的通道，影响车辆行动过程中的动物行为，并可能导致栖息地断开。减轻野生动植物破坏的有效管理政策可以支持可持续的生态系统和生物多样性。这项研究的结果可以作为支持野生动植物保护，陆地生态系统和环境影响评估的参考。
用于评估 PD-1 受体占有率的高通量流式细胞术检测：配备高通量采样器 (HTS) 选项的 BD FACSCelesta™ 流式细胞仪的药物发现应用
PMBCs 用 10 µg/mL 固定化 BD Pharmingen™ 纯化 NA/LE 小鼠抗人 CD3 刺激过夜或单独在培养基中培养（未刺激细胞）。未刺激和抗 CD3 刺激的细胞与 BD Pharmingen™ 人 BD Fc Block™ 预孵育，并用 BD Horizon™ BV421 抗人 CD3、BD Horizon™ BUV395 抗人 CD4 和连续两倍稀释液（范围从 0.15 µg/mL 到 10 µg/mL）的 BD Pharmingen™ PE 小鼠抗人 CD279 (PD-1)、克隆 EH12.1 (PE-EH12.1) 染色。结果：A. 来自一位供体的代表性数据显示淋巴细胞上 PD-1 和 CD3 的表达（使用前向和侧向散射进行门控，未显示）。 B. 条形图表示来自六名供体的样本中 CD4⁺（橙色）和 CD8⁺（蓝色）T 细胞亚群中 PD-1⁺ T 细胞的百分比，这些样本用抗 CD3 刺激或未刺激。C. 滴定曲线显示 PE-EH12.1（1.25 µg/mL）的最佳浓度在不同培养条件下对 CD4⁺ 和 CD8⁺ T 细胞亚群产生最高的染色指数。总体而言，结果表明抗 CD3 刺激增加了 CD4⁺ T 和 CD8⁺ T 细胞亚群中表达 PD-1 的 T 细胞百分比，且 CD8⁺ T 细胞上的 PD-1 表达更高。
具有生物学启发的高维入住网格图的可推广的增强学习，用于探索和目标导向路径计划
摘要 - 真实的时间自主系统利用多层计算框架来执行关键任务，例如感知，目标查找和路径计划。传统方法使用占用网格映射（OGM）实施感知，并通过概率信息将环境分为离散的单元。这种经典方法是完善的，并为下游过程提供了一个结构化输入，例如目标查找和路径计划算法。最近的方法利用了一种以生物学启发的数学框架，称为矢量象征体系结构（VSA），通常称为高维计算，以在高维空间中执行概率的OGM。这种方法（VSA-OGM）与尖峰神经网络提供了兼容性，将VSA-OGM定位为常规OGM的潜在神经形态替代品。但是，对于大规模集成，与已建立的OGM方法相比，评估VSA-OGM对下游任务的性能含义至关重要。本研究研究了VSA-OGM对传统的OGM方法，贝叶斯·希尔伯特·地图（BHM）的功效，基于强化学习的目标找到和路径计划框架，在受控的探索环境中，以及受到第10 f1 f1挑战启发的自主驾驶场景。我们的结果表明，VSA-OGM保持在单一和多幕科培训配置之间的可比学习绩效，同时将看不见的环境的性能提高了约47％。索引术语 - 占用网格映射，高维计算，概率学习，增强学习，脑启发的学习这些发现强调了通过BHM培训的政策网络的普遍性提高，从而增强了其在不同环境中现实部署的潜力。
co-OCC：耦合显式特征融合与体积渲染多模式3D语义占用预测的正规化 - 补充材料
图1（a）说明了对外部参数不准确引起的对齐图像和点云的挑战。很难实现直接的几何对齐。要解决因未对准而导致的错误的积累，我们提出了GSFusion。此方法搜索附近的功能，以确保几何和语义对齐，从而使每个LiDAR Voxel功能能够与融合过程中的K相邻升起的像素特征进行交互。这扩大了感知字段，从而使图像和点特征更全面，更强大。此外，图。1（b）突出显示了激光点云的稀疏性对与摄像机相互作用的影响。为了解决这个问题，渲染过程可确保LIDAR功能，相机功能或LIDAR相机功能的密集表示，如图1（c）。这确保了足够的体素相互作用并提高整体性能。
LncRNA HBL1 是人类多能干细胞心脏发生过程中全基因组 PRC2 占据和功能所必需的 - PMC
在人类心脏发生中如何相互作用仍然难以捉摸。在这里，我们发现人类特异性心脏制动 lncRNA 1 (HBL1) 与人类多能干细胞 (hPSC) 中的两个 PRC2 亚基 JARID2 和 EED 相互作用。JARID2、EED 或 HBL1 的缺失显著增强了心脏从 hPSC 的分化。HBL1 耗竭破坏了全基因组的 PRC2 占据和必需心脏发生基因上的 H3K27me3 染色质修饰，并广泛增强了未分化 hPSC 和后来分化中的心脏发生基因转录。此外，ChIP-seq 显示在 HBL1 和 JARID2 hPSC 中 62 个重叠心脏发生基因上的 EED 占据率降低，表明心脏发生基因的表观遗传状态由多能性阶段的 HBL1 和 JARID2 决定。此外，在心脏发育后，HBL1 的细胞质和细胞核部分可以通过保守的“microRNA-1-JARID2”轴进行串扰，从而调节心脏发生基因转录。总体而言，我们的研究结果阐明了 HBL1 在引导 PRC2 功能在人类早期心脏发生过程中的不可或缺的作用，并扩展了 HBL1 的细胞质和细胞核部分可以协调人类心脏发生的 lncRNA 的机制范围。
分析在连续时间收集的生物多样性观察数据：我们是否应该使用离散或连续的占用模型？
fi g u r e 1五个占用模型。with：휓占用概率； （a）bp p检测概率； y是在会话s期间在现场I中观察到的检测/未检测； （b）COP휆检测率；会议的持续时间； n是会议s期间网站I的检测数量； （c）pp휆检测率； n i网站I中的检测数量；在网站I中检测到k的时间； （d）2-mmpp和（e）IPP휆1状态1的检测率； 휆2状态2的检测率； 휇12从状态1到状态2的开关率； 휇21从状态2到状态1的开关率； n i网站I中的检测数量；在网站i中检测到k的时间i。