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自主轮载器的液压系统的面向控制模型降低
摘要 - 自主车轮加载器的控制设计需要高实现和低阶动力学模型。降低订单的目的是减少模型中的状态数量，同时保持与原始模型相当的表现。在车轮装载机中的所有功率组件中，由于其非线性和僵硬的动力学性质，转向和工作液压系统的模型订单降低最多。本文描述了一种物理启发的模型订购方法，该方法可以将模型顺序降低近30％。这是通过将快速动态的订单丢弃并将多个状态巩固到较少的新状态中来实现的。此方法也可以扩展到其他类型的越野车，例如挖掘机，推土机等。所提出的方法的模型顺序降低了近30％。仿真结果表明，在车轮装载机的典型操作条件下，还原阶模型表现出与全阶模型非常相似的性能，输出误差小于6％。
请填写这份面向外行的赠款摘要表格，该表格将在CRF网站上发布，在CRF Star Facts和CRF杂志上发表
请在我们宣布您的赠款奖时在CRF网站，CRF Star Facts和CRF杂志上填写这份面向外行的赠款摘要表格。请不要超过400个单词（总计不超过1-1/4页）。请以电子方式将此表格提交给nstack@cystinosisresearch.org作为Word文档。____________________________________________________________________________________ Principal Investigator (s) : Olivier Devuyst and Alessandro Luciani Project Title : SGLT2 inhibitors reveal new therapeutic opportunities for cystinosis Objective/Rationale : Nephropathic cystinosis causes inherited dysfunction of the kidney proximal tubule (PT), often complicated by慢性肾脏疾病（CKD）和威胁生命的表现。CTN的缺乏始终与PT细胞有缺陷的自噬溶质体降解系统和功能障碍相关，如低分子量（LMW）蛋白尿所反映的。迫切需要确定膀胱变性患者的新型变革性疗法，因为Cysteamine的使用受到副作用的限制，并且缺乏功效来减轻PT功能障碍。项目描述：我们的临床前研究表明，过度活跃的MTORC1途径的调节挽救了溶酶体储存相关的表型和CTNS丢失和胱氨酸存储下游的近端微管病，从而提供了新的靶标。然而，MTORC1抑制剂的转换性受到缺乏特异性和毒性的阻碍，从而限制了它们的实用性。- 葡萄糖共转运蛋白2（SGLT2）抑制剂（SGLT2I），最初旨在治疗2型糖尿病，非糖尿病患者的CKD进展缓慢。这些抑制剂的目标机制控制了Pt细胞中营养感应和MTORC1信号通路。我们计划结合临床前模型，基于细胞和溶酶体的功能测定和相关疾病的筛查技术：i）揭示SGLT2I是否以及如何抵消CTNS缺乏的小管细胞中异常的MTORC1活化； ii）评估SGLT2I对溶酶体储存相关的表型和近端微管膜性临床前疗效，对受CTNS缺陷/受囊核正在影响的肾脏的肾小球病； iii）如果在临床前测试方面成功，则设计了第一个人类临床试验方案，以确定sglt2i dapagliflozin是否可以改善囊肿病幼儿的近端微管病变。与囊肿性的理解和/或治疗相关：SGLT2I在药理学上似乎再现了禁食方案的许多有益作用，从而使它们在包括慢性MTORC1相关疾病的长期治疗中具有吸引力。在这个项目中，我们希望通过扩展SGLT2抑制剂的治疗潜力来解释伴有膀胱变性儿童的新治疗可能性。预期的结果：这些基于创新模型生物体和相关细胞系统的筛查和验证工作流程的研究可以使SGLT2I从临床前系统快速治疗转化为囊肿性儿童的临床益处。
Kyber-E2E提交CVPR的CARLA自主驾驶挑战计划以计划为导向的自主驾驶
●任务层次结构：任务已井井有条，并掌握了op＆mize Informa＆on flo to to planner
使用面向3D NNU -NET的[div>对人主动脉的分割...
计算机断层扫描血管造影（CTA）已成为心血管疾病的主要成像技术。在执行经导管主动脉瓣干预（TAVI）操作之前，将主动脉窦的图像和附近的心血管组织与增强的人心脏图像进行分割，对于辅助诊断和指导医生以制定治疗计划是必不可少的。本文提出了基于深度学习（DL）方法的NNU-NET（NONEN-NEW NET）框架，以分割心脏CTA图像中主动脉瓣附近的主动脉组织和心脏组织，并验证其准确性和有效性。总共使用了130套心脏CTA图像数据（88个训练集，22个验证集和20个测试组）。NNU-NET模型的优点是，它可以根据输入图像数据自动执行预处理和数据增强，可以动态调整网络结构和参数配置，并具有较高的模型泛化能力。实验结果表明，基于NNU-NET的DL方法可以准确有效地完成心脏CTA数据集对根附近的心主动脉和心脏组织的分割任务，并获得平均骰子相似性系数（DSC）为0.9698±0.0081。实际的推理分割效应基本上满足了诊所的术前需求。使用基于NNU-NET模型的DL方法解决了阈值分割的准确性低，对具有模糊边缘的器官的不良分割以及对不同患者心脏CTA图像的适应性差。NNU-NET将成为心脏CTA图像分割任务中的出色DL技术。
功能导向、便携式脑机接口训练对中风后手部运动恢复的影响：一项随机对照研究
脑卒中是中国导致伤残调整生命年损失的最高发病率疾病，每年有 200 万新发病例（ Wu et al., 2019 ）。约 66% 的脑卒中幸存者出现上肢运动障碍，导致日常生活活动功能受限、生活质量低下（ Kwah et al., 2013 ；Morris et al., 2013 ），增加家庭和社会的负担。手功能康复是脑卒中康复领域的研究热点和挑战。在所有神经调控技术中，脑机接口（BCI）已被证明对脑卒中后手部运动恢复有效（ Biasiucci et al., 2018 ； Cervera et al., 2018 ； Baniqued et al., 2021 ）。 BCI 的工作流程包括获取脑信号、提取特征、通过外部设备将信号转换为命令以及激活感觉反馈。BCI 设备已经从固定位置设备更新为移动设备（Mattia 等人，2020 年）。然而，便携式 BCI 设备可能更灵活地用于中风康复。在典型的基于脑电图 (EEG) 的非侵入式 BCI 中，通过提取相关特征从大脑正在进行的电活动中实时解码用户的运动意图，例如运动想象 (MI) 或运动尝试 (MA)（Cervera 等人，2018 年）。许多基于 BCI 的运动康复系统传统上包含同侧感觉运动活动（感觉运动节律，SMR，9–15 Hz）的神经活动解码器（Cervera 等人，2018 年）。 SMR 可以在感觉运动皮层 (SMC) 上测量，并受 MI、MA 或运动执行 (ME) 任务的调制（Frenkel-Toledo 等人，2014 年；Yuan 和 He，2014 年）。基于 EEG 的 SMR 中的任务相关调制通常表现为低频成分 [mu 节律（8-12 Hz）和 beta 节律（13-26 Hz）] 中的 ERD 或 ERS（Pfurtscheller 和 Lopes，1999 年）。MI 或 MA 与可使用 EEG 在 SMC（电极部位 C3 和 C4）上记录的 mu 节律振荡的 ERD 相关（Hasegawa 等人，2017 年；Remsik 等人，2019 年）。MI 是一种心理活动，其中特定的运动在头脑中进行，而没有实际运动（Kilteni 等人，2018 年）。运动尝试是指瘫痪肢体在尚未实际运动或运动较少时尝试移动，但患肢在运动阶段的肌电活动比静息阶段高出几个数量级（Antelis et al., 2017）。它们都在 BCI 实验中被广泛用作一种主动神经调节方式。运动尝试主要用于健康参与者（Meng et al., 2018; Chen et al., 2019）。具体而言，一项荟萃分析表明，基于运动尝试的 BCI 似乎比基于 MI 的 BCI 更有效（Bai et al., 2020）。与基于 MI 的 BCI 相比，基于运动尝试的 BCI 具有更优的效果。基于 SMR 的 BCI 可检测响应运动任务的 SMC 的特征性变化，该范式被多项研究采用（Robinson 等人，2018 年；Li 等人，2021 年；Pinter 等人，2021 年）。在 Biasiucci 等人（2018 年）的研究中，他们要求患者尝试伸展患手（手指和手腕）作为运动任务；Chen 等人（2020 年）设计了手腕伸展作为运动任务；Ramos-Murguialday 等人（2013 年）指导他们的患者尝试伸手（即使手臂不按照他们的意图）、抓住并将一个想象中的苹果放在膝盖上，手指伸展是
产品范围非面向谷物的电钢电源
我们创新力量的关键是我们在组织内部和外部合作伙伴内的结合和结合能力和能力的方式。这包括我们的销售，开发和生产团队之间的密集交流，与客户的密切合作伙伴关系，以及我们的科学家与工程师与精选大学以及其他RE搜索机构之间的合作。通过以这种方式结合专业知识，我们可以在高级实验室和试点设施中开发高科技钢，材料，涂料和流程，以达到更高的质量。
跨任务导向的脑电信号分析方法
跨任务脑电信号分析方法研究已成为一个快速发展的研究热点。近年来，越来越多的研究者将脑电信号分析中广泛使用的特征应用到跨任务脑电信号分析研究中，包括功率谱密度（PSD）特征（Touryan et al.，2016；Adewale and Panoutsos，2019）、融合特征（Kakkos et al.，2021）等，旨在找到有效处理任务间差异的方法。同时，一些研究者通过与传统特征分类方法进行比较，探索出对不同任务之间的差异更加友好的分类器，包括多层感知器神经网络（MLPNN）（Kamrud et al.，2021）、领域自适应方法（Zhou et al.，2022）、滑动窗口支持向量机（SVM）（Boring et al.，2020）等。另一方面，为了缩小任务间的差异，提出了一些基于深度学习模型的新型跨任务模型，如卷积神经网络（CNN）（Mota et al.，2021）、循环神经网络（RNN）（Gupta et al.，2021）、基于度量的方法（Jia et al.，2023）、CNN 与 RNN 的组合（Zhang et al.，2019；Zhou et al.， 2019；Taori等，2022）等。但跨任务脑电信号分析方法领域仍有许多未探索的领域，例如：任务分割与复杂度设计（Kamrud等，2021）、多源域自适应应用（Zhou等，2022）、多尺度多方向滤波器研究（Taori等，2022）、同时考虑特征提取和特征分类、增加数据量等。另外，跨任务分析与比较常见的跨学科研究也存在一些相互联系。本研究将从特征提取和特征分类的角度对跨任务脑电信号分析相关的文献进行综述，并讨论跨任务研究与跨学科研究对于脑电信号分析的关系，最后提出我们原创的观点，以期为跨任务脑电信号分析研究领域提供有益的建议。
和以用户为导向的非接触式相机的开发 -
与标准护理相比，心力衰竭患者中基于家庭的远程监控可以降低全因死亡率和与心力衰竭相关的住院治疗的相对风险。但是，技术使用取决于用户接受，这使得在开发中包括潜在用户很重要。在一个家庭的医疗保健项目（一个peasibil-ity项目）中，选择了一种参与式方法，以准备未来开发心脏病患者中基于非接触式摄像机的远程监控。对项目研究患者（n = 18）进行了有关接受和设计期望的调查，然后从结果中得出了增强措施和设计建议。研究患者对应于潜在未来用户的目标群体。83％的响应量显示出很高的接受度。接受调查的人中有17％的人更持怀疑态度，接受中等或低接受。后者是女性，主要是独自生活，没有技术实验。低接受度与更高的努力期望和较低的自我效能感和较低的整合性与每日节奏相关。对于设计，受访者发现该技术的独立操作非常重要。此外，人们对新的测量技术表示担忧，例如对稳定监视的焦虑。接受新一代的医疗技术（基于非接触式摄像机的测量技术），对远程人士的老年用户（60+）已经很高。在开发过程中应考虑有关设计的特定用户期望，以增加潜在用户的接受。