创新描述:我们创建了 TALIA 的原型。农民需要及时的信息,但推广服务往往缺乏为农民提供充分服务的资源。自动化数字技术可以增强咨询服务,但许多农民更喜欢与推广人员交谈。我们创建了 TALIA,这是第一个完全由人工智能操作的农业虚拟推广代理。我们使用了 IBM Watson(一种用于在银行和卫生部门创建虚拟代理的技术)并将其置于农业推广的背景下。
发电量可以以全额零售电价(区域 B)抵消同期负荷,但输出到电网的任何剩余太阳能(区域 A)将以指定的电网输出电价进行补偿,通常低于零售电价
注:面板 a 显示无存储系统的年度光伏出口,涵盖不同规模的光伏系统,而面板 b 显示相对较大的光伏系统与不同规模的电池存储配对的年度光伏出口,并且仅用于最大化太阳能自用。光伏出口百分比计算为全年每小时出口总量除以年度太阳能发电总量。实线表示每个公用事业公司所有客户的中位数,而百分位数带表示所有公用事业公司所有客户的 5 至 95 百分位数范围。
∗ 首席科学家,空间材料实验室,AIAA 成员。通讯作者。† 系统工程部技术人员。‡ 高级工程专家(退休),通信系统与工程分部。§ 工程专家,制导与控制分部,AIAA 成员。¶ 高级项目负责人,系统分析与模拟分部,高级 AIAA 成员。‖ 高级项目负责人,CSG 技术。∗∗ 系统分析与模拟分部副主任。†† 研究科学家,宇宙结构研究组。
太平洋................................................................................................................................................131
多形性胶质母细胞瘤 (GBM) 是最常见且最具侵袭性的脑癌,由于恶性细胞对常规疗法具有固有的耐药性,治疗选择通常受到限制。我们研究了使用 BH3 模拟药物在人类 GBM 细胞系中触发程序性细胞死亡 (PCD) 的影响。我们证明,与使用替莫唑胺或溴结构域抑制剂 JQ1 的常规体外疗法相比,同时靶向促存活蛋白 BCL-XL 和 MCL-1 可更有效地杀死六种 GBM 细胞系。与单一药物治疗相比,在使用 TMZ 或 JQ1 联合 BCL-XL 抑制剂的双重治疗下,U251 和 SNB-19 细胞中观察到细胞杀伤力增强。这反映在 caspase-3 的大量裂解/活化以及 PARP1 的裂解(凋亡标志物)中。与使用 BCL-2 抑制剂 Venetoclax 和 BCL-XL 抑制剂的双重治疗相比,使用针对 BCL-XL 和 MCL-1 的 BH3 模拟物组合更容易杀死 U251 和 SNB-19 细胞。BAX 和 BAK(内在凋亡的基本执行者)的共同丧失使 U251 和 SNB-19 细胞对任何测试的药物组合都具有抗药性,表明凋亡是导致它们死亡的原因。在 GBM 的原位小鼠模型中,我们证明 BCL-XL 抑制剂 A1331852 可以渗透到大脑中,在肿瘤和健康大脑区域均检测到 A1331852。我们还研究了将铁死亡的小分子诱导剂 erastin 和 RSL3 与 BH3 模拟药物相结合的影响。我们发现 BCL-XL 或 MCL-1 抑制剂可与铁死亡诱导剂有效协同杀死 U251 细胞。总体而言,这些发现证明了双重靶向 GBM 中不同 PCD 信号通路的潜力,并可能指导 BCL-XL 抑制剂和铁死亡诱导剂与标准护理治疗的结合使用,以改善 GBM 疗法。
2011 年《地方主义法》将战略事项定义为:(a)对至少两个规划区具有或将具有重大影响的土地的可持续发展或使用,包括(特别是)用于或与战略性基础设施相关的土地的可持续发展或使用,且对至少两个规划区具有或将具有重大影响,以及(b)在两级区域内进行土地的可持续发展或使用,若该开发或使用 - (i)属于县级事务,或(ii)对县级事务具有或将具有重大影响。
初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要:本文提出了一种新方法,利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面(图像平面和铁轨平面)之间的单应性矩阵和一个人工神经网络,可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机,以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器,但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体(人)的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%,并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词:人工神经网络;自动列车运行;距离估计;单应性;图像处理;机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势,可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力,以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天,自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV),可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心,而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置,不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外,轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域(无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT))。基本思想是使用一定程度的自动化,将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统(例如 ERTMS)。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1,列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分,减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行,列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管,这些系统可以感知环境并俯瞰现场,检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分,障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例(例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目)来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规,障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统(图 1),用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息,并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行,并在不同的光照条件下运行(白天、
摘要 目的 人们投入了大量资源,通过提供非自然形式的体感反馈来增强假肢的控制和可用性。在本文中,我们研究了远程控制假肢的身体部位的内在体感信息是否可以被运动系统利用来支持控制和技能学习。 方法 在安慰剂对照设计中,我们使用局部麻醉来减弱大脚趾的体感输入,同时参与者学习通过压力传感器操作脚趾控制的手动佩戴的机器人额外手指。将运动学习结果与接受假麻醉的对照组进行比较,并在三种不同的任务场景中进行量化:与生物手指隔离操作、同步协调操作和协作操作。 主要结果 两组都能够学会操作机器人额外手指,大概是因为视觉反馈和其他相关的感官提示非常丰富。重要的是,远端身体控制器提供的位移体感提示有助于获得独立的机器人手指运动、保持和转移同步手部机器人协调技能以及在认知负荷下的表现。当任务涉及与生物手指的密切协作时,脚趾麻醉不会损害运动表现,这表明运动系统可以通过动态整合来自多个甚至远端身体部位的任务内在体感信号来弥补感觉反馈差距。意义总之,我们的研究结果表明,除了人工刺激之外,还有多种自然途径可以提供内在替代体感信息来支持对人造身体部位的运动控制。
摘要:印度是一个基于农业的国家。农业在印度的社会经济结构中发挥了重要作用。工程师始终专注于人类努力的发展和减少。在包括机械,构造,纳米技术等不同领域进行了许多发明和发展。现在要专注于农业领域很重要。机器成为人类不可或缺的一部分。自动化有助于与竞争市场中的手动生产率相比,自动化有助于高生产率。工程师接受挑战,并将设计成现实。本文涉及太阳能喷雾器的开发,腰果的最大和最小野外效率在200 mL/min(98.12%)和100 mL/min(87.09%)时发现。SPV操作的喷雾器的重量为11.5 kg,液体提供了较少的繁琐和易于携带的液体。得出的结论是,SPV操作的除草剂喷雾器的运行成本(189.53 rs/ha)在经济上比手动除草操作是可行的(7740 Rs。/ha)和手动操作的背包喷雾器(359.2rs。< /div>/ha)。关键字:太阳能电池板,电池,充电器,电机和人类和喷雾器简介