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基于实时设计强大的四轴飞行器软件...
摘要。目前，制造可靠的无人机（无人机）是科学和技术的一项重要任务，因为此类设备在数字经济和现代生活中有很多用例，所以我们需要确保它们的可靠性。在本文中，我们建议用低成本组件组装四轴飞行器以获得硬件原型，并使用现有的开源软件解决方案开发具有高可靠性要求的飞行控制器软件解决方案，该解决方案将满足航空电子软件标准。我们将结果用作教学课程“操作系统组件”和“软件验证”的模型。在研究中，我们分析了四轴飞行器及其飞行控制器的结构，并提出了一种自组装解决方案。我们将 Ardupilot 描述为无人机的开源软件、适当的 APM 控制器和 PID 控制方法。当今航空电子飞行控制器可靠软件的标准是实时分区操作系统，该系统能够以预期的速度响应来自设备的事件，并在隔离分区之间共享处理器时间和内存。此类操作系统的一个很好的例子是开源 POK（分区操作内核）。在其存储库中，它包含一个四轴飞行器系统的示例设计，使用 AADL 语言对其硬件和软件进行建模。我们将这种技术与模型驱动工程应用于在真实硬件上运行的演示系统，该系统包含一个以 PID 控制作为分区过程的飞行管理过程。使用分区操作系统将飞行系统软件的可靠性提升到了一个新的水平。为了提高控制逻辑的正确性，我们建议使用形式验证方法。我们还提供了使用演绎方法在代码级别以及使用微分动态逻辑在信息物理系统级别验证属性的示例，以证明稳定性。
普拉博沃总统的化石电力阶段外观需要更强大的清洁能源目标和投资
11月12日，在COP29的旁观，印度尼西亚的能源和气候变化特使，Hashim Djojohadikusumo，提出了一项计划，将15年内的发电能力提高100 gigawatts（GW），他说，这些投资将需要2350亿美元的投资，其中75％来自这些补充件，而又有75％。Also in attendance, the President Director of PT Perusahaan Listrik Negara (PLN), Darmawan Prasodjo, further elaborated that the 75 GW renewables additions up to 2040 would come from hydropower (25 GW), solar (27 GW), wind (15 GW), geothermal (7 GW), and bioenergy (1 GW).在演示材料的脚注中，从煤（6 GW）和气体（22 GW）中记录了28 gW的额外热基质加载。
Mammoth 已经是基于 CRISPR 的疾病检测领域的领导者，最新一轮融资将推动 Mammoth 强大的平台
蛋白质发现扩展到基因编辑和治疗应用 加州南旧金山（2020 年 1 月 30 日）Mammoth Biosciences 是世界上第一个基于 CRISPR 的疾病检测平台背后的公司，今天宣布其 B 轮融资获得 4500 万美元超额认购。此次融资由德诚资本领投，Mayfield、NFX、Verily 和 Brook Byers 参投，使公司的融资总额超过 7000 万美元。这笔资金将推动该公司进一步开发 CRISPR 诊断和下一代 CRISPR 产品，同时该公司将其平台扩展到包括基因编辑和下一代治疗方法。Mammoth 还在探索与生物技术和制药公司的深度合作，以利用 Mammoth CRISPR 平台改变医疗保健并造福患者。CRISPR 在治疗疾病方面具有巨大的前景，Cas9 的临床试验已经在进行中——这是将 CRISPR 从实验室带入日常生活的关键一步。但是，尽管这种酶在体外环境中显示出成功的初步迹象，但在体内应用方面仍然存在挑战，限制了 Cas9 在广泛疾病领域的广泛应用。此外，Cas9 不能用于基于 CRISPR 的诊断，这是 Cas 系统的一个新兴和突破性应用。Mammoth 凭借其广泛的新型 Cas 系统组合，在克服这些障碍方面具有独特的优势，这些系统可作为诊断、基因编辑和治疗应用的工具箱。4500 万美元的 B 轮融资将推动 CRISPR 平台的开发，特别关注 Mammoth 发现的 Cas14。Cas14 是一种独特的酶，由于其极小的尺寸、多样化的靶向能力和高保真度，开辟了新的可能性。这些特性将使 Mammoth 能够实现下一代编辑，在体外和体内应用中具有更广泛的靶标范围，并为实现先进的 CRISPR 模式（如靶向基因调控、精确编辑等）奠定基础。最近，包括 Casebia（拜耳与 CRISPR Therapeutics 的合资企业）前联合创始人 Peter Nell 和 Synthego 和 Bio-Rad 前高管 Ted Tisch 在内的业内资深人士分别以首席商务官和首席运营官的身份加入了该公司，以加速公司的发展。Grail 联合创始人、前 Illumina 董事会成员 Jeff Huber 已加入公司董事会担任独立董事，斯坦福大学医学院院长 Lloyd Minor 已加入 Mammoth 顾问委员会。Mammoth Biosciences 首席执行官兼联合创始人 Trevor Martin 解释说：“作为 CRISPR 发现前沿的团队，我们亲眼目睹了对新工具的需求，以实现这项技术所提供的治疗和诊断前景。通过为诊断以外的新产品提供支持，我们正在使
雷达相机3D对象检测的强大扩散建模框架
雷达相机3D对象检测旨在与雷达信号与摄像机图像进行交互，以识别感兴趣的对象并定位其相应的3D绑定框。为了克服雷达信号的严重稀疏性和歧义性，我们提出了一个基于概率deno的扩散建模的稳健框架。我们设计了框架，可以在不同的多视图3D检测器上易于实现，而无需在训练或推理过程中使用LiDar Point Clouds。在特定的情况下，我们首先通过开发带有语义嵌入的轻质DENOIS扩散模型来设计框架编码器。其次，我们通过在变压器检测解码器的深度测量处引入重建训练，将查询降解训练开发为3D空间。我们的框架在Nuscenes 3D检测基准上实现了新的最新性能，但与基线检测器相比，计算成本的增加很少。
强大的学校系统战略规划合作伙伴
这些组织引导系统领导者在参与强大学校系统队列时完成以下可交付成果：1）领导规范，2）利益相关者参与计划，3）诊断报告优势和差距，4）愿景声明，5）成果目标，6）战略重点和举措，7）协调预算，8）监控仪表板和9）沟通和实施计划。
强大的backstepping-super-twisting-sliding-mode-control- ...
摘要本文重点介绍了自动驾驶车辆的控制问题之后的路径。旨在增强鲁棒性和衰减现象，基于Lyapunov理论开发了一种超级扭转的滑动模式控制算法（STA），其中通过应用倒退技术来提供控制系统稳定性的证明。此外，进行MATLAB/SIMULINK和CARSIM之间的共模拟以验证控制性能后的路径。在这项研究中，Stanley控制器，常规滑动模式控制（SMC）和模型预测控制（MPC）用作评估提出的STA性能的基准控制器。在模拟中考虑了两种驾驶场景，包括正常驾驶和猛烈驾驶。全面评估控制绩效和控制工作（即转向的大小），新颖地提供了一个集成和加权性能评估指数。仿真结果表明，在正常驾驶情况下，所提出的STA的𝐼𝑊𝑃𝐸𝐼可以减少40.5％，25.8％，10.9％；与斯坦利控制器，常规SMC和MPC相比，在激烈的驾驶情况下，在激烈的驾驶情况下有62.5％，24％，6.8％。结果还表明，所提出的STA在颤动的衰减方面优于常规SMC，从而导致前方向盘角度输入更平滑，并且更平滑。与MPC相比，所提出的STA的优点在于其计算复杂性较低。此外，通过更改车辆质量和轮胎参数来验证控制器的鲁棒性。与基准方法相比，所提出的STA可以将𝐼𝑊𝑃𝐸𝐼的波动减少22.6％，22.3％和5.9％。这些结果表明，对系统扰动的考虑对于超级扭转滑动模式控制器的设计至关重要，这可以改善系统后自动驾驶汽车路径的鲁棒性。
从EEG脑记录中学习强大的深视觉表示
解码人脑一直是神经科学家和人工智能研究人员的标志。重新构建来自脑电脑脑电图（EEG）信号的视觉图像，由于其在脑部计算机接口中的应用，引起了人们的极大兴趣。本研究提出了一种两阶段的方法，其中第一步是获得脑电图衍生的特征，以稳健地学习深度代表，然后将学习的表示形式用于图像产生和分类。我们使用具有监督和对比度学习方法的深度学习体系结构在三个不同的数据集中进行了特征提取管道的普遍性。我们已经执行了零摄影的脑电图分类任务，以进一步支持概括性索赔。我们观察到，与脑电图和图像之间的联合代表学习相比，在单峰设置中仅使用脑电图数据来学习一个单独使用脑电图数据的近距离线性分离的视觉表示。最后，我们提出了一个新颖的框架，将看不见的图像转换为脑电图空间，并以近似值重建它们，从而展示了来自EEG信号的图像重建潜力。我们提出的来自EEG的图像合成方法显示了62。9％和36。EEGCVPR40和ThoughtViz数据集的成立得分提高了13％，这比GAN 1中的最先进的表现效果。EEGCVPR40和ThoughtViz数据集的成立得分提高了13％，这比GAN 1中的最先进的表现效果。
通过运动吸引强大的通信网络
协作感知允许在多个代理（例如车辆和基础）之间共享信息，以通过交流和融合来获得对环境的全面看法。当前对多机构协作感知系统的研究通常会构成理想的沟通和感知环境，并忽略了现实世界噪声的效果，例如姿势噪声，运动模糊和感知噪声。为了解决这一差距，在本文中，我们提出了一种新颖的运动感知robus-Busban通信网络（MRCNET），可减轻噪声干扰，并实现准确且强大的协作感知。MRCNET由两个主要组成部分组成：多尺度稳健融合（MRF）通过驱动跨语义的多尺度增强的聚集到不同尺度的融合特征，而运动增强机制（MEM）捕获运动上下文，以补偿动作对物体引起的信息，从而解决了姿势噪声。对流行的协作3D对象检测数据集的实验结果表明，在噪声方案中，MRCNET优于使用较少的带宽感知性能的噪声方案。我们的代码将在https://github.com/indigochildren/collaborative-ception-mrcnet上进行重新释放。