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b'由时间参数化的希尔伯特空间。在 QM 中，QCurve 由三元组 | \xf0\x9d\x9c\x93 0 \xe2\x9f\xa9 ,\xf0\x9d\x91\x88 ( \xf0\x9d\x91\xa1 ) , \xce\xb4 \xf0\x9d\x91\xa1 表示，其中 | \xf0\x9d\x9c\x93 0 \xe2\x9f\xa9 为初始状态，\xf0\x9d\x91\x88 ( \xf0\x9d\x91\xa1 ) = e \xe2\x88\x92 i \xf0\x9d\x90\xbb\xf0\x9d\x91\xa1 为演化算子，'
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![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、](/simg/4/4b79ebb2e692147077c5f05290fe6b1288b2aad1.png)
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、
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、
靶向河马信号通路的自然和合成化合物呈现的癌症的治疗机会
摘要：通过YAP-TEAD蛋白 - 蛋白质相互作用复合物的破坏，抗癌治疗的新趋势被认识到。yap已被视为河马信号通路的关键调节器。YAP与转录因子TEAD的结合可能会导致疾病进展，因为它驱动细胞增殖并触发抗凋亡信号传导。 最近的研究发现了各种小分子的有希望的活性，用于调节河马信号通路的成分。 通过使用结构阐明和计算方法，一些小分子能够在Yap-tead相互作用界面上结合并抑制河马途径。 这篇评论强调了我们目前对天然和合成分子如何调节河马信号传导活性的理解，并提出了当今可用的植物化学化合物如何靶向YAP-TEAD蛋白质相互作用复合物来消除癌细胞。YAP与转录因子TEAD的结合可能会导致疾病进展，因为它驱动细胞增殖并触发抗凋亡信号传导。最近的研究发现了各种小分子的有希望的活性，用于调节河马信号通路的成分。通过使用结构阐明和计算方法，一些小分子能够在Yap-tead相互作用界面上结合并抑制河马途径。这篇评论强调了我们目前对天然和合成分子如何调节河马信号传导活性的理解，并提出了当今可用的植物化学化合物如何靶向YAP-TEAD蛋白质相互作用复合物来消除癌细胞。
大脑静息状态下的功能连接体现了个体在（不）诚实方面的差异
衡量社会不良行为（如不诚实）的决定因素非常复杂，而且受社会期望偏见的影响。为了避免这些偏见，我们使用基于连接组的预测模型 (CPM) 来测量静息状态的功能连接模式，并结合一项新任务，该任务不引人注意地测量自愿作弊行为，以获得 (不) 诚实的神经认知决定因素。具体来说，我们研究了静息状态下大脑中与任务无关的神经模式是否可用于预测 (不) 诚实行为的倾向。我们的分析表明，功能连接，尤其是与自我参照思维 (vmPFC、颞极和 PCC) 和奖励处理 (尾状核) 相关的大脑网络之间的功能连接，在独立样本中与参与者的作弊倾向可靠相关。作弊最多的参与者在几项自我报告的冲动测量中也得分最高，这强调了我们结果的普遍性。值得注意的是，当比较神经和自我报告测量时，发现神经测量在预测作弊倾向方面更为重要。
定义生物多样性经济以开发生物多样性经济卫星帐户：从提交给T
环境活动的CEA分类CPC中央产品分类DEA环境事务部DFFE林业，渔业与环境部生物多样性研究所SASCO SASCO南非职业的职业标准标准分类SEEA环境经济会计系统SIC标准工业分类所有经济活动的统计数据SA SA SA SNA SNA SNA SNA SNA SNA SNA SYS SANTA SYSS SANTA SYS STY SY sut SUTS SUTS SUSS SUST和使用表TEEB生态系统和生物跨国公司的经济学
大脑可以表示为双曲几何吗？
具有 3-D 双曲空间 H 3 。当 h eff = nh 0 时，任何携带暗物质的系统的磁体 (MB) 都提供了任何系统的表示（反之亦然）。MB 能否提供这种表示，作为因果菱形 (cd) 的 3-D 双曲面的镶嵌，定义为 M 4 的未来和过去定向光锥的交点？由 SL (2, Z) 的子群或其用代数整数替换 Z 的泛化标记的镶嵌点将由其统计特性决定。H 3 处神经元磁像的位置将定义 H 3 的镶嵌。镶嵌可以映射到庞加莱盘的模拟 - 庞加莱球 - 表示为未来光锥的 t = T 快照（t 是线性闵可夫斯基时间）。t = T 之后，神经元系统的大小不会改变。镶嵌可以将认知表征定义为一组离散的时空点，其坐标为可分配给表示 MB 的时空表面的有理数的某种扩展。有人可能会认为 MB 具有更自然的圆柱对称性而不是球对称性，因此也可以考虑在 E 1 × H 2 处使用圆柱表示
二维和三维脑电信号的 CNN 图像分类研究
摘要。目的：本研究的创新之处在于探索了多种脑电波信号数据预处理的新方法，其中提取统计特征，然后根据降维算法选择它们的顺序将其格式化为视觉图像。然后，这些数据被处理为 2D 和 3D CNN 的视觉输入，然后进一步提取“特征的特征”。方法：从三个脑电图数据集得出的统计特征在视觉空间中呈现，并分别在 2D 和 3D 空间中处理为像素和体素。对三个数据集进行了基准测试，即来自四个 TP9、AF7、AF8 和 TP10 10-20 电极的心理注意力状态和情绪价以及来自 64 个电极的眼睛状态数据。通过三种选择方法选择了 729 个特征，以便从相同的数据集中形成 27x27 图像和 9x9x9 立方体。为 2D 和 3D 预处理表示而设计的 CNN 学习从数据中卷积有用的图形特征。主要结果：70/30 分割方法表明，在 2D 中，特征选择分类准确度最高的方法是注意力状态的单一规则和情绪状态的相对熵。在眼部状态数据集中，3D 空间最佳，由对称不确定性选择。最后，使用 10 倍交叉验证来训练最佳拓扑。最终最佳 10 倍结果是注意力状态（2D CNN）97.03%，情绪状态（3D CNN）98.4%，眼部状态（3D CNN）97.96%。意义：本研究提出的框架的结果表明，CNN 可以成功地从一组预先计算的原始 EEG 波的统计时间特征中卷积出有用的特征。 K 折验证算法的高性能表明，除了预先计算的特征之外，CNN 学习到的特征还包含对分类有用的知识。
大脑中的信息是以连续的形式呈现的还是...
摘要 — 大脑中信息表示是连续的还是离散的是一个尚未解决的基本问题。从历史上看，大多数分析都假设连续表示，而不考虑离散的替代方案。我们的工作探索了这两种表示的合理性，从通信系统工程的角度回答了这个问题。利用香农的通信理论，我们假设大脑中的信息以离散形式表示。我们使用两种方法来解决这个假设。首先，我们确定大脑的基本通信要求。其次，我们估计连续信息表示的符号错误概率和信道容量。我们的工作得出结论，信息不能使用连续表示在大脑中可靠地传达和表示——它必须采用离散形式。这是与传统和当前观点的主要区别。我们将这个离散结果应用于 4 个主要的神经编码假设，并说明了离散 ISI 神经编码在分析电生理实验数据中的应用。我们进一步假设并说明了韦伯定律和离散神经编码之间合理的直接联系。最后，我们概述了关于离散神经编码的一些关键研究问题。
SR-Tiget 的临床前数据（包括在与 Genespire 的合作中）将在
ASGCT 第 23 届年会意大利米兰，2020 年 5 月 13 日：圣拉斐尔慈善募捐基因治疗研究所 (SR-Tiget) 是世界领先的基因治疗研究机构之一，由慈善募捐基金会和圣拉斐尔医院以及 Genespire 联合管理，Genespire 是一家开发遗传病变革性疗法的基因治疗公司，也是 SR-Tiget 的衍生公司，两家公司今天宣布结成联盟，基于 SR-Tiget 开发的新型基因编辑和慢病毒载体技术，研发针对原发性免疫缺陷和代谢疾病患者的候选治疗产品。Genespire 由 SR-Tiget 主任兼基因治疗先驱 Luigi Naldini 教授和 Alessio Cantore 博士、慈善募捐基金会和圣拉斐尔医院于 2020 年 3 月共同创立。Genespire 最近在 A 轮融资中从 Sofinnova Partners 筹集了 1600 万欧元。根据联盟条款，Genespire 和 SR-Tiget 将研究和进一步开发新型基因疗法，这些疗法具有独特的潜力，可以满足严重的未满足医疗需求，并利用 SR-Tiget 开发的基因编辑和慢病毒载体技术。Genespire 获得了基于 SR-Tiget 的无同种抗原、microRNA 调节的慢病毒载体研究、开发和商业化代谢疾病基因疗法的全球独家许可，该载体可实现稳定的肝脏基因治疗，即使对于需要在年轻时给药的早发疾病也是如此。Genespire 还获得了与 SR-Tiget 在 T 细胞和造血干细胞领域联合研发计划成果的独家许可和选择权，该计划旨在利用体外基因编辑技术治疗遗传疾病，特别是原发性免疫缺陷。 SR- Tiget 和 Genespire 将首先合作将针对 X 连锁高免疫球蛋白M 综合征 (HIGM1) 的体外自体编辑 T 细胞基因疗法带入临床，该产品将成为 Genespire 的主要候选产品。HIGM1 是由 CD40 配体基因 (CD40L) 的遗传突变引起的，导致抗体反应和先天免疫受损，这意味着人们难以抵抗感染并最终死于感染。治疗目标是通过有针对性的编辑内源性基因座来纠正缺陷基因，从而维持 CD40L 基因的生理调控，以改善患者的免疫反应。SR-Tiget 对 HIGM1 的临床前结果将在美国细胞和基因治疗学会 (ASGCT) 第 23 届年会上以口头报告的形式披露，该年会将于 2020 年 5 月 12 日至 15 日由 SR-Tiget 以线上方式举行（报告 1 的详细信息如下）。演讲将概述该技术和
关键词：颗粒介质；流体力学；流变学，CFD；DEM；人工智能；机器学习和神经网络。 背景与目标：该研究项目是圣埃蒂安矿业学院（法国顶级工程学院）与世界核能领导者奥拉诺公司长期合作的一部分。该项目专注于颗粒流建模。这些流体具有不同于传统流体的迷人特征。我们在自然环境（泥流、雪崩……）或工业过程（粉末混合、气力输送、筒仓卸料……）中发现了它们，其中含有各种材料（金属、氧化物、有机化合物……）。我们的研究小组开发了数值策略来高效、快速地模拟涉及大量颗粒（10 6 10 18 ）的工业过程。在这篇博士论文中，候选人将探索人工智能的潜力，以减少使用离散元法 (DEM) 进行模拟所产生的数据量，离散元法通常用于对颗粒物质进行建模。他/她将使用这种简化的信息（例如以本构方程的形式）来为 CFD 模型提供数据。研究结果将发表在该领域的顶级期刊上，并由博士生在国际会议上发表。所需个人资料和技能：至少在以下一个领域拥有理学硕士学位：流体力学、材料物理、软物质物理、数值模拟。您喜欢建模和解决难题
关键词：颗粒介质；流体力学；流变学、CFD；DEM；人工智能；机器学习和神经网络。背景和目标：该研究项目是圣艾蒂安矿业学院（法国顶级工程学院）与世界核能领导者 Orano 长期合作的一部分。该项目专注于颗粒流建模。这些流体具有与传统流体不同的迷人特征。我们在自然环境（泥流、雪崩……）或工业过程（粉末混合、气动输送、筒仓排放……）中发现它们，其中有各种材料（金属、氧化物、有机化合物……）。我们的研究小组开发了数值策略来高效、快速地模拟涉及大量粒子（10 6 10 18 ）的工业过程。在这篇博士论文中，候选人将探索人工智能的潜力，以减少使用离散元法 (DEM) 进行模拟生成的数据量，离散元法通常用于对颗粒物质进行建模。他/她将使用这种简化的信息（例如以本构方程的形式）来输入 CFD 模型。研究结果将发表在该领域的顶级期刊上，并由博士生在国际会议上发表。所需个人资料和技能：至少在以下领域获得硕士学位：流体力学、材料物理、软物质物理、数值模拟。您喜欢建模和解决难题。好奇心、严谨性、参与度、批判性分析能力、倾听能力，当然还有对科学和技术的热情，这些都是成功答辩优秀论文的关键资产。英语流利 + 愿意学习基础法语。申请：文件包括四项：求职信 + 简历 + 至少一封推荐信 + 硕士排名或学术成绩。其他：最好从 2020 年 10 月 1 日开始。在工业资助和合作下