XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System内外
体内外毛细胞基因的补充信息...
图 S1. Kcnq4 W276S/+ 小鼠的静纤毛形态和野生型小鼠耳蜗中的 Kcnq4 表达。图 S2. 靶向 Kcnq4 突变等位基因的候选 sgRNA。图 S3. 优化 sgRNA 以进行体内基因编辑。图 S4. SpCas9 和 sgRNA 的双分裂 AAV 系统。图 S5. 优化体内基因编辑的递送途径。图 S6. SpCas9 在耳蜗毛细胞中的转染。图 S7. 将 AAV 和 RNP 注射到中耳阶的安全性。图 S8. 通过 AAV 注射进行体内基因编辑后 Kcnq4 W276S/+ 中的听觉脑干反应 (ABR) 的特征。图 S9. 通过基因编辑在 Kcnq4 W276S/+ 小鼠中实现 sgRNA 依赖性听力恢复。图 S10。 Kcnq4 W276S/+ 体内基因编辑的长期影响。图 S11。核糖核苷酸复合物 (RNP) 载体的优化和体内表型拯救。图 S12。体内基因编辑对 Kcnq4 W276S/+ 小鼠毛细胞和神经丝的影响。图 S13。体内基因编辑对 Kcnq4 W276S/+ 小鼠神经元存活和毛细胞形态的影响。注 S1。双 AAV 质粒系统的编码序列。电影 S1 的标题。使用铊敏感染料 (FluxOR- Tl +) 在野生型耳蜗的尖转 (6 kHz) 中对外毛细胞进行离体成像。
探索车辆内外连续交互空间中智能车辆的应用机会
摘要。我们描述了在连续的交互空间中以与车辆的物理距离以及实现这些交互的智能设备为特征的驾驶员及其智能车辆之间实现交互的应用程序。特别是，我们展示了智能车辆近距离技术的原理，智能戒指，智能手表，智能手机和其他用于与车辆内置信息娱乐系统进行交互的设备，而驾驶员则越过五个明显可识别的可识别的可识别的可识别的可识别的区域，从车内到个人，近端，靠近距离，距离，距离，距离，距离车辆和封面区域。我们介绍了我们的工程详细信息，这些详细信息将资本利用标准化的Web技术（HTML，CSS，JavaScript），通信协议（WebSocket）和数据格式（JSON）（JSON），从而启用直接扩展以适应其他智能设备与智能车辆的新交互。我们还指出了从驾驶员及其车辆之间距离的距离和功能设计相互作用的未来机会。
国防部在国内外安装气候曝光
行政命令（EO）14008，“应对国内外的气候危机”（2021年1月27日），第二节。211。气候行动计划以及数据和信息产品，以提高适应性并提高弹性，要求国防部（DOD）和其他联邦机构在120天内向国家气候工作队和联邦首席可持续发展官提交行动计划草案，以描述该机构可以在其设施和运营方面采取的措施，以增强对质量的稳定性和稳定性的影响，以增强对危机的影响。此任务的关键要求是描述每个机构的气候脆弱性，尤其是在安装，建筑和设施能源以及水效率的领域。本报告及其代表的数据开发工作，通过分析国内外气候变化危害的安装曝光来支持DOD对EO的反应。
人工智能（AI）新药开发的国内外现状及挑战
作者：Sanchez-Lengeling，Benjamin 和 Alan Aspuru-Guzik，“使用机器学习进行逆向分子设计：物质工程的生成模型。”科学 361.6400 (2018): 360-365
LES 优于 RANS，可用于室内外建筑模拟...
1. 荷兰埃因霍温理工大学建筑环境系，邮政信箱 513，邮编 5600 MB 2. 比利时鲁汶天主教大学土木工程系，Kasteelpark Arenberg 40 - bus 2447，邮编 3001 鲁汶 摘要 大涡模拟 (LES) 无疑有可能比基于雷诺平均纳维-斯托克斯 (RANS) 方法的模拟提供更准确、更可靠的结果。然而，LES 的模拟复杂度更高，计算成本也高得多。尽管过去几十年有人声称 LES 会使 RANS 过时，但 RANS 仍然广泛用于研究和工程实践。本文试图从建筑模拟的角度（无论是对于室外还是室内应用）回答为什么会出现这种情况以及这是否合理。首先，介绍了控制方程以及 LES 和 RANS 的历史简要概述。接下来，提供了一些关于 LES 与 RANS 的先前立场文件中的相关要点。鉴于它们的重要性，概述了最佳实践指南的可用性或不可用性。随后，通过建筑模拟中的五个应用领域的示例说明了为什么 RANS 仍然被频繁使用以及是否合理：行人级风舒适度、近场污染物扩散、城市热环境、建筑物的自然通风和室内气流。结果表明，答案取决于
微型无人机室内外导航低成本一体化系统
摘要 本文介绍了一种用于微型旋翼无人机 (UAV) 导航的硬件设备和相关算法。与许多专注于适应单一任务和环境的导航解决方案的研究不同，所提出的方法旨在同时处理室内和室外任务，并且能够抵御传感器丢失和/或错误测量。介绍了一种带有低成本传感器的硬件设备以及用于在线估计由其位置、姿态和速度组成的车辆状态的算法。这种基于互补和卡尔曼滤波器的估计架构能够根据当前环境（室内或室外）从不同的传感器中选择和融合测量值。描述了算法并提供了模拟结果以说明和比较所提方法的性能。