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实习飞行软件、计算机视觉和人工智能 瑞士苏黎世 公司：Daedalean 是一家总部位于苏黎世的初创公司，由前谷歌和 SpaceX 工程师创立，他们希望在未来十年内彻底改变城市航空旅行。我们结合计算机视觉、深度学习和机器人技术，为飞机开发最高级别的自主性（5 级），特别是您可能在媒体上看到的电动垂直起降飞机。如果您加入我们的实习，您将有机会与经验丰富的工程师一起工作，他们来自 CERN、NVIDIA、伦敦帝国理工学院或……自治系统实验室本身。您将构建塑造我们未来的尖端技术。最重要的是，我们还提供在瑞士阿尔卑斯山试飞期间与我们的飞行员一起飞行的机会。项目：不同的团队都提供机会。我们希望更多地了解您，以及我们如何让您的实习成为双方宝贵的经历。告诉我们您一直在做什么，以及您想在我们的团队中从事什么工作。它与深度学习有关吗？状态估计？运动规划？计算机视觉？或者其他什么？向我们展示您的热情所在。如果我们可以在您想要从事的领域提供指导和有趣的机会，我们将一起敲定细节。资格：强大的动手 C++ 经过验证的解决问题的能力如何申请：将您的简历/履历发送至 careers@daedalean.ai 。电话
实习飞行软件、计算机视觉和人工智能瑞士苏黎世公司：Daedalean 是一家总部位于苏黎世的初创公司，由前谷歌和 SpaceX 工程师创立，他们希望在未来十年内彻底改变城市航空旅行。我们结合计算机视觉、深度学习和机器人技术，为飞机开发最高级别的自主性（5 级），特别是您可能在媒体上看到的电动垂直起降飞机。如果您加入我们的实习，您将有机会与经验丰富的工程师一起工作，他们来自 CERN、NVIDIA、伦敦帝国理工学院或……自治系统实验室本身。您将构建塑造我们未来的尖端技术。最重要的是，我们还提供在瑞士阿尔卑斯山试飞期间加入我们飞行员的机会。项目：不同团队提供机会。我们想更多地了解您，以及如何让您的实习成为双方宝贵的经历。告诉我们你一直在做什么，以及你想在我们的团队中从事什么工作。它与深度学习有关吗？状态估计？运动规划？计算机视觉？或者别的什么？向我们展示你的热情所在。如果我们可以在你想从事的领域提供指导和有趣的机会，我们将一起敲定细节。资格： 强大的动手 C++ 证明解决问题的能力 如何申请： 将您的简历/履历发送至 careers@daedalean.ai 。请告诉我们一些关于您自己的信息，为什么您认为自己适合我们以及为什么我们适合您。
Mission Bro-4：首次与
Unseenlabs成立于2015年，是法国起源的创新公司，在RF卫星在海上的船舶地理位置。其专有的车载卫星技术允许海上的任何船只在近乎现实的时间内地理位置到最接近的公里，从单个纳米 - 卫星开始。Unseenlabs提供了各种各样的海上利益相关者，并具有准确和最新的船只位置数据，从而更好地监视了海上活动。是满足海上业务的数据需求，还是帮助机构和组织打击非法和反环境行为，例如非法捕鱼或非法倾销，Unseenlabs服务是海洋的工具。
从分析中可以看出的绿色车辆的未来
虽然国家和公司正在积极努力创新和促进通过环保绿色车辆的采用，但趋势因国家和地区而异，如报告1所示，尽管去年夏天在欧洲出售的电动汽车数量（EVS）的数量处于创纪录的低点，但在中国出售的数量创下了创纪录的纪录。在美国，唐纳德·特朗普（Donald Trump）在2025年1月担任总统的就职典礼将导致政策变化，包括对支持电动汽车和可再生能源的措施的审查。对于与汽车相关的公司，强调各个公司的竞争力的专利分析变得越来越重要，因为措施和战略审查被要求灵活地响应每个地区的基础架构，法规和消费者需求。
生成媒体：签名，隐喻和经验
摘要 - 本文解决了在复杂制造环境中实施无标记的增强现实（AR）的挑战。使AR系统更加直观，健壮和适应性是使其在行业中成为可能的必需步骤。在不受控制的现实世界环境中遇到的硬约束中，我们显着面对生产线的动态性质以及在组装过程中对象的不断发展的外观。新兴深度学习（DL）方法启用了6D对象构成移动对象的AR注册的估计。但是，他们需要大量的6D对象构成地面真相数据。在现实世界的情况下，由于两个因素：建立精确的6D姿势标签程序的复杂性是在真实生产线中建立准确的6D姿势标签程序的复杂性，并且在整个组装线上遇到了各种各样的对象状态和外观。因此，有必要开发能够处理看不见的对象的替代6D构成估计技术。为此，本文介绍了一条新的管道，依靠HoloLens 2进行数据捕获，神经辐射场（NERF）进行3D模型生成，以及用于6D姿势估计的Megapose。所提出的方法可以实现6D姿势估计，而无需特定对象的训练或辛苦的姿势标签。
两种方法的故事：揭示GAN的局限性和贝叶斯网络的综合网络交通生成
T细胞受体（TCR）及其同源表位之间结合的准确预测是理解适应性免疫反应和发展免疫疗法的关键。当前方法面临两个显着的局限性：全面的高质量数据的短缺以及通过选择监督学习方法中常用的负面培训数据引起的偏见。我们提出了一种基于变压器的方法，用于相互作用的肽和T细胞受体（Tulip）的方法，该模型通过利用不完整的数据和无监督的学习以及使用语言模型的变压器体系结构来解决这两个限制。我们的模型具有灵活性，并整合了所有可能的数据源，无论其质量或完整性如何。我们证明了先前有监督方法中使用的抽样程序引入的偏差的存在，强调了不受监督的方法的需求。郁金香识别表位的特定TCR结合，在看不见的表位上表现良好。我们的模型优于最先进的模型，并为开发更准确的TCR表位识别模型提供了有希望的方向。
石油和天然气行业已经迅速变化... -Viridien
在Viridien的核心地下成像业务中，Peter认为全波倒置（FWI）具有令人兴奋的未来。“数据比过去更准确。在几年之内，我们将直接从数据本身中提取详细的地下信息，因此石油公司将能够使用AI自动获得以数据为导向的储层潜力，大小和量的分析。”“这不会使人们退出工作；我们需要新的专家来运行和监视自动化算法，而AI只是一种工具，可以帮助解释器做得更好。FWI输出也用于岩石财产和流体定义，因此公司将能够在钻探之前以更高的精度预测储层中的东西。”
经济重点领域取得重大进展
产业升级趋势明显，新技术、新工艺应用明显加快。2023年规模以上工业企业专利申请量达61.4万件，比2018年增长65.1%。规模以上企业是指年营业收入2000万元以上的企业。
看不见的罪魁祸首：了解食品腐败微生物及其对食品安全的影响。
食品腐败是全球关注的重大问题，导致经济损失和粮食不安全。这一问题的核心是食品腐败微生物，它们是改变食品感官、化学和物理特性的隐形媒介。虽然它们的活动一开始往往难以察觉，但当食物变得难吃或不安全时，其后果就显而易见了。与食品腐败有关的微生物包括细菌、酵母和霉菌。这些微生物在特定条件下茁壮成长，如湿度、温度和营养物质的可用性。它们的代谢过程会降解食物成分，导致味道、气味、质地和外观的变化。了解这些微生物的性质和行为对于设计有效的保存方法和确保食品安全至关重要。最常见的腐败生物之一是假单胞菌，这是一种以在肉类和奶制品等富含蛋白质的食物中快速生长而闻名的细菌属。另一个臭名昭著的群体是乳酸菌 (LAB)，它会导致乳制品变酸 [1, 2]。
引用：Shaheen Yaseen，Saima Akram（2023），药物重新定位，一种鉴定新疗法的方法，生物医学和临床研究
药物重新定位FDA批准的药物是药物发现的创新流。本评论阐述了药物重新定位的优点，方法和挑战。这种低成本，风险较小，耗时的药物重新定位包括有效的计算和实验方法，以确定现有药物的新指示。类似于药物发现，重新利用药物的挑战，例如选择适当的方法和目标人群，知识产权（IP）保护等。本评论还重点介绍了药物重新定位的历史和成功案例。另一种方法，两种或多种药物的药物组合已大大提高了药物重新定位的成功率。这种协同的药物重新定位是对抗各种疾病的有前途策略，例如传染病，癌症，神经系统疾病和许多罕见疾病。在本综述中描述了成功协同药物重新定位的各种例子。最后，我们可以说协同的药物重新定位为药物发现研究提供了一种新的方法。