材料Sio 2。在拓扑模式下,电场高度局部位于分层结构的反转中心(也称为界面),并成倍地衰减到批量上。因此,当从战略上引入非线性介电常数时,出现了非线性现象,例如Biscable状态。有限元数值模拟表明,当层周期为5时,最佳双态状态出现,阈值左右左右。受益于拓扑特征,当将随机扰动引入层厚度和折射率时,这种双重状态仍然存在。最后,我们将双态状态应用于光子神经网络。双态函数在各种学习任务中显示出类似于经典激活函数relu和Sigmoid的预测精度。这些结果提供了一种新的方法,可以将拓扑分层结构从拓扑分层结构中插入光子神经网络中。
按钮布局的一致性,机载显控系统的人机工效研究也 逐渐得到了相关领域的重视。为了解决仪表板日益拥 挤的问题,工程师在第 2 代机电伺服仪表的基础上对 飞行仪表进行综合,也对指示相关信息的仪表进行综 合,减少仪表数量;同时将无线电导航和其他经过计 算机加工的指引信息综合进相关的显示器中,形成第 3 代飞机仪表,即综合指引仪表。综合指引仪表不但 可以显示飞机综合的实时状态信息,同时还通过指引 信息告诉飞行员如何正确操纵飞机,以达到预定飞行 状态或目的地 [5] 。第 3 代头盔显示系统首次采用虚拟 成像技术,可直接将虚拟画面投射到驾驶员的面罩 上,配合计算机图像和数据处理运算技术,具备了实 时呈现画面的能力。 以人工智能、大数据为代表的信息技术在军事领 域广泛应用,现代战争形态演变不断突破,向着机械 化、信息化、智能化的方向发展。进入 21 世纪,触 屏及语音交互的方式取代了烦琐复杂的硬件按钮操 作,更为清晰的数字化屏幕也为信息显示提供了更大 的发展空间。第 4 代新型战斗机的机载设备通过更 大、更清晰的数字化屏幕呈现出更加多样的信息内 容。这一时期的人机交互主要通过数字屏幕进行信息 输出,通过语音、触摸屏和简洁的按键等多通道进行 信息输入。未来飞行员头盔的发展趋势是研制功能强 大、集综合性防护于一体的头盔系统,全息投影技术 也会逐渐发展成熟并应用于头盔显示器中 [6] 。历代战 机座舱显控界面见图 1 。 对战机座舱显控系统的发展,各领域的研究人员 针对人因工效、人机交互、座舱显示技术、人机协同 等方面进行了一系列研究。总结 20 世纪 80 年代至今具 有代表性的人物及研究成果,其研究成果引用量较高, 为座舱显控发展提供了理论依据或技术支撑,见表 1 。 军事技术的发展促使战场环境复杂性的大幅提 升,如 F–35 的大屏幕显示器将远不能满足飞行员获 取信息数据流的显示需求,而未来战斗机为了隐身, 会减小座舱空间,进而缩小座舱显示面积 [25] 。座舱内 的系统控制器将尽可能简化,除了保留一些控制飞行 的基本操作杆和少数与安全相关的控制器,其余的操
To ensure reliable environmental perception in the realm of autonomous driving, precise and robust multi- object tracking proves imperative.This study proposes an innovative approach to multi-object tracking by combining YOLOv9's sophisticated detection capabilities with an enhanced DeepSORT tracking algorithm, enriched through the integration of optical flow.In the proposed method, the YOLOv9 detector acutely identifies objects in input images, and these detected entities are subsequently transmitted to the optimized DeepSORT tracking algorithm.The principal contribution of this study lies in improving the Kalman filter measurement model within DeepSORT by incorporating robust local optical flow, thus adding a velocity dimension to the filter's update vector.这种新颖的方法可显着提高遮挡,快速运动和外观变化的追踪弹性。Evaluations on MOT17 and KITTI show substantial improvement gains of 2.42%, 2.85%, and 1.84% for HOTA, MOTA, and IDF1, respectively, on MOT17, and 1.94% in MOTA and 2.09% in HOTA on KITTI.The proposed method particularly excels in managing scenarios involving dense traffic and light variations, which are recurrent problems in dynamic urban environments.This enhanced performance positions the proposed solution as an essential component of future perception architectures for autonomous vehicles, promising safer and more efficient navigation in the complex real world.
摘要:为了研究新化学和生物实体的生物分布,血脑屏障 (BBB) 的体外模型可能成为药物发现早期阶段的重要工具。在这里,我们展示了我们设计的内部三维 BBB 生物芯片的概念验证。这种三维动态 BBB 模型由内皮细胞和星形胶质细胞组成,它们在模拟血流的流动条件下共培养在聚合物涂层膜的相对两侧。我们的结果证明了 BBB 非常有效,证据是 (i) 跨内皮电阻 (TEER) 增加了 30 倍,(ii) 紧密连接蛋白的表达显著增加,以及 (iii) 与静态体外 BBB 模型相比,我们的技术解决方案具有较低的 FITC-葡聚糖渗透性。重要的是,我们的三维 BBB 模型有效地表达了 P-糖蛋白 (Pg-p),这是脑源性内皮细胞的标志性特征。总之,我们在此提供了一种完整的整体方法和对整个 BBB 系统的见解,可能在临床和制药领域带来转化意义。
Pustimbara博士于2019年开始研究5-氨基甲酸(ALA),同时继续在日本进行研究。 ALA是一种天然存在的氨基酸,通常在体内产生,但也可以在补充剂和治疗中外源使用。目前,它通常用于用于医疗目的的癌症的光动力诊断,但ALA具有在其他疾病的药物治疗中的巨大潜力。 Pustimbara博士开始了他的研究,该研究对在干细胞培养物中使用ALA的试验进行了一种称为线粒体脑病,乳酸性酸中毒和中风样发作(称为Melas综合征)的罕见疾病。迄今为止,尚无对疾病产生重大影响的治疗方法,Pustimbara博士发现,使用IPS细胞系并将ALA和SFC一起使用可以改善与线粒体功能相关的蛋白质的表达。此外,我们对脂肪细胞祖细胞的分化过程进行了研究,发现使用ALA和SFC大大减少了在3T3-L1分化过程结束时产生的脂肪细胞量。 Pustimbara博士在他的博士研究中使用了ALA和Hemin在癌细胞中使用的不同组合。 Hemin是一种含有氯的含铁的卟啉,由血液中常见的血红素组形成。使用胃癌细胞的研究表明,ALA和HEMIN可以通过增加细胞内PPIX积累和活性氧的产生来降低癌细胞的存活高达18%(Pustimbara等,2024)。除了第一个发现这一点的研究外,我们发现ALA和HEMIN的结合可能是在癌症疾病中使用光动力疗法的另一种选择。
I , Aero Vironment 公司的 Puma AE , L-3/BAI 公司的 Geneva Aerospace Mobius , Insitu 公司的
1)F。Kawano,H。Suzuki,A。Furuya,M。Sato:Nat。社区。,6,6256(2015)。2)Y. Nihongaki,F。Kawano,T。Nakajima,M。Sato:Nat。生物技术。,33,755(2015)。3)Y. Nihongaki,T。Otabe,Y。Ueda,M。Sato:Nat。化学。生物。,15,882(2019)。4)方法,14,963(2017)。5)Y. Nihongaki,S。Yamamoto,F。Kawano,H。Suzuki,M。Sato:Chem生物。,22,169(2015)。6)生物技术。,40,1672(2022)。7)F。Kawano,R。Okazaki,M。Yazawa,M。Sato:Nat。化学。生物。,12,1059(2016)。8)natl。学院。SCI。 U.S.A.,116,11587(2019)。 9)K。Morikawa,K。Furuhashi,C。DeSena-Tomas,A。L。Garcia-Garcia,R。Bekdash,A。D。Klein,N。Gallerani,H。E。E. Yamamoto,S.-H。 E. Park,G。S。Collins,F。Kawano,M。Sato,C.-S。 Lin,K。L. Targoff,E。Au,M。Salling,M。Yazawa:Nat。 社区。 ,11,2141(2020)。SCI。U.S.A.,116,11587(2019)。 9)K。Morikawa,K。Furuhashi,C。DeSena-Tomas,A。L。Garcia-Garcia,R。Bekdash,A。D。Klein,N。Gallerani,H。E。E. Yamamoto,S.-H。 E. Park,G。S。Collins,F。Kawano,M。Sato,C.-S。 Lin,K。L. Targoff,E。Au,M。Salling,M。Yazawa:Nat。 社区。 ,11,2141(2020)。U.S.A.,116,11587(2019)。9)K。Morikawa,K。Furuhashi,C。DeSena-Tomas,A。L。Garcia-Garcia,R。Bekdash,A。D。Klein,N。Gallerani,H。E。E. Yamamoto,S.-H。 E. Park,G。S。Collins,F。Kawano,M。Sato,C.-S。 Lin,K。L. Targoff,E。Au,M。Salling,M。Yazawa:Nat。社区。,11,2141(2020)。
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