XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System大满贯
转录因子的基因沉默，敲除和过表达
摘要背景：番茄（Solanum lycopersicum L.）是全球经济上有价值的作物。由于使用无菌性雄性会降低F1种子产量的成本，因此男性不育的创新对于番茄育种具有重要意义。中止的微孢子基因（AMS）编码为基本的螺旋 - 环螺旋（BHLH）转录因子编码，以前已被指定为拟南芥和水稻中tape虫发育的必不可少的基因。确定SLAM基因的功能（来自S. lycopersicum的AMS基因），并验证它是否是产生番茄中雄性无菌性的潜在候选基因，我们使用病毒诱导的基因沉默（VIGS），CRIS/CAS9介导的介导的基因组编辑和过度表达技术来通过AgrobstermaTer transfote transfortium tomato tonrestim tonrection tonrys tomato。结果：在这里，来自S. lycopersimum的1806 bp的全长猛击基因（登录号MK591950.1）从花粉cDNA克隆。花粉颗粒染色的结果表明，猛击的不可行的花粉比例 - 沉默（75％）， - 敲除（89％）和超过表达植物（60％）明显高于野生型植物（小于10％； p <0.01）。在三种情况下，不可生存的花粉颗粒的形态似乎是四方，循环，萎缩，萎缩或以其他方式形状的形态，而野生型的形态则显得椭圆形和丰满。更重要的是，QRT-PCR分析表明，在大满贯和敲除的植物的花药中的猛击的表达明显低于野生型的表达（p <0.01），但在大量过表达的植物中的表达（p <0.01）（p <0.01）。
用于处理稻袋的自动机械化机器人
摘要一种新型技术，它克服了手动劳动的困难，以提高大规模食品存储设施的生产率。特别是强调米袋，这种创造性的方法旨在无缝取代人类互动，例如采摘，存储，移动和监视食物袋。该系统采用一种集成方法，其中包括精密握把，剪刀升降机，笛卡尔机器人，自动驾驶指导车辆（AGV）和先进的人工智能驱动控制系统。尤其是，称为同时定位和映射（SLAM）的技术在保证系统的平稳运行中起着至关重要的作用。虽然笛卡尔机器人精确地执行了复杂的作业，但来自AGV的自主移动性可以在存储空间内有效而准确地移动。剪刀升降机增加了系统在管理不同存储布置方面的灵活性。米饭可以仔细地处理，并且可以通过精确的抓手来控制。人工智能算法由总体控制系统采用，以促进各种成分的平稳协调。结合了这些尖端技术，该系统不仅简化了操作，而且还大大降低了对手动劳动的需求，为管理食品存储的更有效，更尖端的方法打开了大门。关键字：自主移动性，大满贯，精密抓地力，剪刀升降机，笛卡尔机器人，AGV和简化操作。在印度的研究中，水稻行业对于维持经济稳定和粮食安全至关重要。在这种情况下，有效的米袋处理至关重要，因为它直接影响分布和供应链。此摘要涵盖了用于稻袋堆叠和堆叠的自动托盘制度系统的创建和应用。利用尖端的机器人技术和自动化技术，该系统优化了处理程序，提高效率并降低了对人工劳动的依赖。印度的大多数稻米厂和存储设施目前都手工处理米袋，这是一项劳动力的运营。除了降低运营效率外，这种劳动密集型方法还
WIS 3401野生动植物生态与管理（3个学分）
2025年春季的讲座，支持材料，作业，测验和考试在UF电子学习（画布）中找到。讨论小组：WEC专业（第15501节） - 星期二上午11:45 - 1：40 pm，112 Newins-Ziegler Hall非官员大满贯赛（第15486、17768和25920节） - 异步通过CANVAS CANVAS CANVAS教练：Bridget Baker Office：307a newins-Ziegler Office：307a newins-Ziegler Office：307a newins-Ziegler offer – pm00 pm 00 预约;亲自或通过Zoom：https：//ufl.zoom.us/j/4895062272电子邮件：bridgetbaker@ufl.edu贝克博士的教学哲学：作为终身学习者，我热衷于灌输对我教导和教师的新信息和教学的热爱，对我教导的学生，对学术层面和学业级别和差异。教学和学习中的兴奋具有传染性，没有什么比看到受启发的学生的生活和职业更令人满意的了。我希望每个学生都感到受人尊敬，安全，包括，重视和胜任。我真正关心学生和受训者的教育，成长，成功和目标。我花了一些时间来了解每个学生，鼓励与我直接与我进行直接沟通，并支持学生从事研究和/或临床经验，实习，工作和进一步的学术培训。研究生助教：这是一名研究生，已被分配到该课程，可以帮助管理课程（例如考试开发，讨论小组和评分），并根据需要帮助学生。课程目标：助教：杰克逊·巴拉特·海特曼（Jackson Barratt Heitmann）办公室时间：通过约会电子邮件：J.Barrattheitman@ufl.edu第25920节的其他研究生助教：这是一名研究生，已被分配为关岛专门支持学生，并可以根据需要帮助25920节的学生。助教：Manuel Antonio Morales Mite办公时间：通过约会电子邮件：mmoralesm@ufl.edu课程描述本课程提供了有关野生动植物的基本知识，这是一种自然资源，重点是生态，管理和保护原则。
博士。朱涵 - 应用电磁实验室
重点介绍 26 名毕业的博士（包括 7 名女性和 1 名非裔美国人）和 4 名毕业的硕士、4 名前博士后，以及目前 15 名博士生和 1 名博士后 ACM 杰出演讲者 2022-2025 2021 年 IEEE Kiyo Tomiyasu 奖，以表彰其在职业生涯早期至中期对具有创新应用前景的技术所做的杰出贡献，引文如下：“对博弈论和自主通信网络的分布式管理所做的贡献。” 2020 年 AAAS 院士，因在博弈论领域的杰出贡献，特别是在通信网络中新应用的建模、分析和算法设计方面做出的杰出贡献 自 2019 年起成为 ACM 杰出会员 IEEE 杰出讲师，2015-2018 年 2016 年 IEEE Leonard G. Abraham 通信系统领域奖（IEEE 通信选定领域期刊最佳论文奖） 2015 年 EURASIP 信号处理进展期刊最佳论文奖 2014 年 IEEE 院士，因在无线通信资源分配和安全方面的贡献而获得 2011 年 IEEE 通信学会 Fred W. Ellersick 奖（IEEE 无线通信杂志最佳论文奖） 18 项国家科学基金会奖和 1 项 MURI 奖 15 项会议最佳论文奖 研究、学术或创造性活动卓越奖，两次，2010-2011 年，2014-2015 年，大学，每年2名获奖者 11本教科书/1本编辑书籍，全部由剑桥大学出版社出版 820篇已发表/已接受的会议论文/杂志/通讯，600多篇会议论文，15本研究专著，21个书籍章节和3项专利 自2017年以来，Web of Science计算机科学类别前1%的高被引研究人员 Google Scholar引用> 67,000和H指数126 大满贯马拉松俱乐部中第一位完成北极马拉松和七大洲（包括南极洲）七场马拉松的中国人。半程铁人三项
新闻通讯
根据Skopje发表在Skopje的电气工程和信息技术学院的竞争，Skopje的电气工程和信息技术学院的系统工程和信息技术学院的系统工程，自动化和机器人技术的助手的选择，在Skopje的竞争中教学科学系统工程，自动化和机器人技术，并基于电气工程和信息技术学院教学委员会的决定，第1期。02-1428/3，在7.10.2020通过，成立了一个审查委员会：教授。Mile Stankovski博士，教授。Elizabeta Lazarevska博士并获胜。教授。Vesna Ojleska Latkoska博士。作为审查委员会的成员，在审查了提交的文档后，我们提交了以下竞赛，以在预定的截止日期内在系统工程，自动化和机器人技术（21808）的主题科学领域中选择助手。技术。1。B和Stefan Zlatinov MA于1995年2月23日出生在Stip。小学于2009年完成，2013年，他从高中毕业，取得了巨大的成功。在此期间，他是区域数学比赛的定期参与者。在2013/2014学年，他在Skopje的电气工程和信息技术学院（FEEIT）参加了全日制研究，沿计算机系统工程，自动化和机器人技术的方向。在教师教育期间，他在每个研究年度成功毕业，平均9多。在同一教职员工中，他获得了电气工程和信息技术学士学位，指导：计算机系统工程，自动化和机器人技术，于2017年9月12日，平均通过考试成绩为9.43和毕业生2017年，他还参加了费用研究生研究，自动化，机器人技术和系统工程。经过一年的研究，他于2018年10月4日获得了电气工程和信息技术硕士学位，方向：自动化，机器人技术和系统工程，平均成绩为9.71，主题为“促进算法”。之后，Stefan Zlatinov立即入学了博士研究，他致力于开发视觉大满贯算法和语义环境推理，这是奥地利格拉兹虚拟车辆研究中心的国际研究项目的一部分。在学习期间，他在自动化和维护部门的Pocistip的Tab Mak电池工厂进行了多个月的练习，在那里他的任务是处理日常问题并定期检查生产过程。是自动化和系统工程学科主题的FeeIT实验室练习的演示者。流利的英语。2。2017年2月，Stefan Zlatinov开始在一家衍生产品Dinamix（Vision Dinamix）担任开发工程师，在那里他参与了用于视觉上同时本地化和实时映射的算法开发的开发。他的计算机功能除其他外，还包括办公软件的知识（Libre Office，latex），C，C ++，Python以及Linux操作系统的知识。根据助理标题的一般和特殊条件对候选人的成就进行评估
自动驾驶的单视图和多视图深度的自适应融合
来自图像的深度估计是具有广泛应用的计算机视觉中的一个长期问题。对于基于视觉的自动驾驶系统，感知深度是理解道路对象和建模3D环境图的相关性的不可或缺的模块。由于深度神经网络用于求解各种视觉概率，因此基于CNN的方法[2-5，13，39 - 42，44，44，46，48，52]主导了各种深度基准。根据输入格式，它们主要将其分为多视图深度估计[3，13，23，26，44，45，51，53]和单视深度估计[14 - 16，19，37，38]。多视图方法估计深度的假设，即给定的深度，相机校准和摄像头姿势，这些像素应相似。他们依靠表现几何形状来三角形高质量深度。但是，多视图方法的准确性和鲁棒性在很大程度上依赖于相机的几何配置以及视图之间匹配的对应关系。首先，需要足够翻译相机以进行三角度。在自主驾驶的情况下，汽车可能会停在交通信号灯处或不移动而不移动，这会导致故障三角剖分。此外，多视图方法遭受动态对象和无动电区域的影响，它们在自动驱动方案中无处不在。另一个问题是对移动车辆的施加优化。在存在的大满贯方法中不可避免地噪声，更不用说具有挑战性和可取的情况了。具体来说，我们提出了一个两个分支网络，即例如，一辆机器人或自动驾驶汽车可以在不重新校准的情况下部署多年，原因是嘈杂的姿势。相比之下，作为单视图方法[14 - 16，19，37，38]依赖于对场景的语义理解和透视投影提示，它们对无纹理区域，动态对象，而不是依赖相机姿势更为易用。但是，由于规模歧义，其性能仍然远非多视图方法。在这里，我们倾向于考虑是否可以很好地结合两种方法的好处，以实现自主驾驶场景中的稳健和准确的单眼视频深度估计。尽管已经在先前的工作中探索了基于融合的系统[1，9]，但他们都假定了理想的相机姿势。结果是融合系统的性能甚至比单视深度估计的噪声姿势还差。为了解决这个问题，我们提出了一个新型的自适应融合网络，以利用多视图和单视图方法的优势，并减轻其缺点，以保持高度的精度，并在噪声姿势下提高系统的影响力。一个靶向单眼深度提示，而另一个则利用多视图几何形状。两个分支都预测了深度图和置信图。补充语义提示和边缘细节在多视图分支的成本汇总中丢失了
职位描述智能结构实验室的计算机愿景（https://cviss.net）在滑铁卢大学的民用与环境工程学，
职位描述由Chul Min Yeum博士领导的智能结构实验室的计算机愿景（https://cviss.net）在滑铁卢分校的民用与环境工程中，正在接受研究生学习的申请（MASC，Direct Direct Ph.D.，Ph.D。，Postdoc）。研究生将参与由实际应用驱动的研究，利用最先进的技术将智能注入物理建筑环境中。这项工作旨在增强基础设施的安全性和韧性，以确保其承受和适应挑战的能力。该职位的关键研究目标是设计，优化和部署2D和3D处理解决方案，从而从视觉数据中提取有意义的见解。学生将与一个由工程师和研究人员组成的多学科团队合作，以提供推动我们领域创新的最先进解决方案。有经验或了解深度学习和多浏览几何形状的学生申请此职位。资格要求•本科，MASC或博士学位。土木工程，计算机科学，软件工程或系统工程学位。•强大的机器学习开发技能（Tensorflow，Keras，Pytorch，Lightning）以及OPENCV，C ++和/和C＃的经验。•图像识别（例如DNN）和计算机视觉（例如，多视图几何，大满贯）中的知识，•在处理和分析来自各种来源的视觉数据的经验，包括图像，视频，深度图和点云。•熟练的英语，无论是说话还是书面的，都可以每天交流。•协助组织相关的研讨会和演示。首选资格•在计算机视觉，图像处理和结构健康监测领域的出版物记录•具有GPU加速计算机视觉算法的经验。•具有操作和操纵光学传感器（例如，颜色，深度相机，激光镜头）和感应硬件（例如DAQ）职责和职责的经验•协调研究项目并交付产出。•通过科学出版物和会议演讲来传播结果。•与政府的行业和利益相关者进行沟通和合作。•参加研究建议的起草和项目可交付成果。申请所有合格的个人都被鼓励申请此职位。候选人应将详细的简历发送给Yeum博士（cmyeum@uwaterloo.ca），并提供电子邮件主题“位置申请”。在申请职位之前，请查看我们实验室（https://cviss.net）的当前研究。Yeum博士可能会向候选人提供其他信息。Yeum博士将审查符合条件以安排面试的申请并与候选人联系。如果您没有收到我们的来信，则意味着您的申请并未进入面试阶段。选定的候选人将有机会在2024年秋季或2025年冬季开始该计划。如果您热衷于应用最新的计算机视觉技术来解决有影响力的土木工程问题，并希望有机会与领先的行业合作伙伴合作，请立即适用于我们的实验室！
处理未来6G无线电访问网络中模块化医疗应用的优先级
在许多现实世界中，必须实时进行6D自我动作估计和映射。尤其是在机器人领域，低延迟和稳健的运动估计对于控制自动驾驶是必不可少的。动态生成的地图对于避免障碍物和路径计划也是必不可少的。迄今为止，实时融合各种传感器及其大量数据仍然是一项相当艰巨的任务。当传感器遭受外部诉讼和测量误差时，问题的复杂性就会增加。当自我运动估计和映射应在6D中进行，准确，稳健，低延迟且形状较小时，问题尤其困难。在本文中，我们建议通过以粗到精细的方式利用范围，磁性和内部感测来解决问题。这项工作的内容分为两个主要小节：使用多传感器融合方法在室内环境中进行稳健的态度和标题估计，以及使用基于激光拉尔达的系统的低延迟6D EGO-MOTION估计和映射技术。在第一部分中，我们提出了一种基于偏僻的二惯性和磁性传感器的新型多传感器融合。它的发展是为了进行稳健的态度和标题估计，并能够补偿外部磁场异常。我们制定了一个基于相关的滤波器模型，用于预处理术语数据，并采用了复发性神经网络（RNN）融合模型，以在室内环境中执行强大的估计。在第二部分中，我们提出了基于LiDAR扫描切片和并发匹配方法的低延迟大满贯框架。此框架 - 在并发的多线程匹配管道中使用切成薄片的点云数据，并利用态度和标题角度来实现高更新率和低延迟6D自我感动估计。将lissajous旋转模式应用于传感器的有限视场（FOV）。二维粗糙度模型被删除，以提取特征点，以进行点云的精细匹配和注册。此外，姿势估计器会参与时间运动预测变量，该预测器有助于在地图中找到特征对应关系，以便非线性优化器的快速收敛性。我们已经通过一系列广泛的实验验证了所提出的自我运动估计和映射方法，这些实验从远程诉讼，手工接种到无人机连接设置。在整个实验中，探索了不同的环境，例如室内实验室，办公室，家庭和工业地点以及各种混合条件。表明，这些方法能够进行高精度，低延迟估计以及快速运动和环境退化方面的鲁棒性。
在CNS血管内皮细胞上表达的 IL-6R有助于小鼠实验性自身免疫性脑脊髓炎的发展 基于深度学习的光流有多好？ 具有单眼大满贯的基于学习的深度深度估计模型 评估波士顿动力学的选定本地化和映射技术 主论文：温室能量平衡 用聚合物混合离子... 检测冰形成 基于自主地面车辆的基于增强学习的运动计划 深度回归的不确定性定量指标
本期刊文章的自构建后版本可在Linköping大学机构存储库（DIVA）上获得：http：//urn.kb.se/resolve？urn= urn= urn= urn= urnt：nbn：se：se：liu：diva-165639 N.B. N.B. N.B.：引用这项工作时，请引用原始出版物。Petkovic，F.，Lazzarino，G.，Engblom，D.，Blomqvist，A。，A。，（2020），IL-6R，IL-6R在CNS血管内皮细胞上表达，有助于在小鼠中开发实验性自身免疫性脑膜炎，杂志Neurommommomyologology of MICE，342，57777777777777777777777777777777777777777777777777777.777777777777777777777777777777777年。 https://doi.org/10.1016/j.jneuroim.2020.577211
Changwoon ChoiChangwoon Choi
1。Jaeah Lee，Changwoon Choi，Young Min Kim和Jaesik Park，Livestroke：CVPR中的视频中抽象3D动作（2025）。2。gwangtak bae *，Changwoon Choi *，Hyeongjun Heo，Sang Min Kim和Young Min Kim，I2-Slam：ECCV中强大的影像现实主义密度大满贯的反倒成像过程（2024）。3。Changwoon Choi，Jaeah Lee，Jaesik Park和Young Min Kim，3Doodle：Siggraph（ACM TOG）（2024）中的3D笔触的物体的紧凑型抽象。4。sang赢得了Im*，Dongsu Zhang*，Jeong Hyun Han，Ryeong Myeong Kim，Changwoon Choi，Young Min Kim **和Ki Tae Nam **，研究了使用生成的细胞自动机研究金的性形态，在自然材料中（2024）。5。Changwoon Choi *，Juhyeon Kim *和Young Min Kim，IBL-NERF：Pacific Graphics（计算机图形论坛）（2023）中的神经辐射场的基于图像的照明公式。6。Sang Min Kim，Changwoon Choi，Hyeongjun Heo和Young Min Kim，在Pacific Graphics（计算机图形论坛）（2023年）中，适用于健壮的小说合成的色彩转换模块（2023年）。7。Junho Kim，Changwoon Choi，Hojun Jang和Young Min Kim，LDL：ICCV中的全景定位的线距离功能（2023）。8。Changwoon Choi，Sang Min Kim和Young Min Kim，CVPR（2023）的平衡球形网格，用于以中心的视图合成。9。Junho Kim，Hojun Jang，Changwoon Choi和Young Min Kim，CPO：将强大的Panorama更改为ECCV（2022）的Point Cloud Netization。10。11。12。（ *同样贡献。）语言和技能Dongsu Zhang，Changwoon Choi，Inbum Park和Young Min Kim，ICLR的概率隐式现场完成（2022年，Spotlight）。 Junho Kim，Changwoon Choi，Hojun Jang和Young Min Kim，Piccolo：ICCV（2021）的Point Cloud-point以云为中心的OM-中性定位。 Dongsu Zhang，Changwoon Choi，Jeonghwan Kim和Young Min Kim在ICLR（2021）中学习具有生成性蜂窝自动机的3D形状。Dongsu Zhang，Changwoon Choi，Inbum Park和Young Min Kim，ICLR的概率隐式现场完成（2022年，Spotlight）。Junho Kim，Changwoon Choi，Hojun Jang和Young Min Kim，Piccolo：ICCV（2021）的Point Cloud-point以云为中心的OM-中性定位。Dongsu Zhang，Changwoon Choi，Jeonghwan Kim和Young Min Kim在ICLR（2021）中学习具有生成性蜂窝自动机的3D形状。Dongsu Zhang，Changwoon Choi，Jeonghwan Kim和Young Min Kim在ICLR（2021）中学习具有生成性蜂窝自动机的3D形状。