单粒子冷冻电子显微镜(Cryo-EM)已成为主流结构生物学技术之一,因为它具有确定动态生物分子的高分辨率结构的能力。但是,冷冻EM数据获取仍然是昂贵且劳动力密集的,需要大量的专业知识。结构生物学家需要一种更高效,更客观的方法来在有限的时间范围内收集最佳数据。我们将Cryo-EM数据收集任务制定为这项工作中的优化问题。目标是最大化指定期间拍摄的好图像的总数。我们表明,强化学习是一种有效的方法来计划低温EM数据收集,并成功导航异质的低温EM网格。我们开发的AP-PRACH,CRYORL,在类似设置下的数据收集的平均用户表现出了更好的表现。
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1量子计算与通信技术中心,电气工程和电信学院,新南威尔士州悉尼,新南威尔士州2052,澳大利亚2 Physikalisch-Technische Bundesanstalt,38116,Braunschweig,德国Braunschweig,德国Technologies,Windsor House,Windsor Road,Harrogate HG1 HG1 2PW,英国5物理学院,悉尼大学,悉尼,悉尼,新南威尔士州,2006年,澳大利亚6 Microsoft Corporation,Q悉尼站,悉尼,悉尼,悉尼,新南威尔士大学,2006年,新南威尔士大学,2006年,澳大利亚澳大利亚7号,DTU FOTONIK,DTU FOTONIK,DENMASK,DENMASK,DENMBRED,DENMASK,DENMASK,DENMASK,DENMASK,DENMASK,DENMASK,DENSKRED 33 34。
宾夕法尼亚州匹兹堡 - 2025年2月10日 - 今天的库存情报解决方案收集AI宣布将通过Modalai的Voxl 2 Autopilot提供的新的US-MADE-MADE Starling 2 Logis无人机来增强其DJI无人机,用于客户仓库库存数据收集。此添加在第2季度2025中获得,将有助于仓库操作和创新团队最大化收集AI软件解决方案,以提高计数和应用程序灵活性。收集AI计算机视觉技术使无人机可以自主飞行,而无需GPS,WiFi或基础设施更改。机器学习算法分析库存图片,读取和解释远远超出了条形码,包括批号,文本,有效期,案例计数和占用信息。仓库运营商可以将其实时物理库存与仓库管理系统(WMS)数据进行比较,以进行最高准确性所需的任何更改。该解决方案最常用于第三方物流(3PL),零售分销,制造以及食品和饮料,但它
1)A。Yoshino,K。Sanechika:日本专利,2128922(1984)。2)A。Yoshino,M。Shikata;日本专利,2668678(1986)3)H.4)UACJ Foil Corporation网站。com/en/products/foil.html> 5)X. Zhanga,T。M. devine。 :电化学学会杂志,153(2006)375-383。 6)M。M. M. Morita,T。Shibata,N。Yoshimoto,M。Ishikawa:Electrochimica Acta,47(2002)2787-2793。com/en/products/foil.html> 5)X. Zhanga,T。M.devine。:电化学学会杂志,153(2006)375-383。6)M。M. M. Morita,T。Shibata,N。Yoshimoto,M。Ishikawa:Electrochimica Acta,47(2002)2787-2793。
呼吸道感染,尤其是病毒感染以及其他外部环境因素,已显示出深远影响肺中巨噬细胞种群。尤其是,肺泡巨噬细胞(AMS)是呼吸道感染期间重要的前哨,其消失为招募的单核细胞(MOS)开辟了一个细分市场,以区分居民巨噬细胞。尽管这个话题仍然是激烈辩论的重点,但AMS的表型和功能在炎症性侮辱后重新殖民地殖民地的殖民地(例如感染)似乎部分取决于其起源,但也取决于局部和/或系统的变化,这些变化可能在表观遗传学水平上被划界。呼吸道感染后的表型改变具有长期塑造肺免疫力的潜力,从而导致有益的反应,例如保护过敏性气道侵入或对其他感染的保护,但与免疫病理发展相关时也有害反应。本综述报告了病毒诱导的肺巨噬细胞功能改变的持续性,并讨论了这种烙印在解释个体间和终生免疫变化中的重要性。
基于Web的调查 - 屏幕10,000 1 5/60 833基于Web的调查 - 调查3,333 1 15/60 833 Omnibus Surveys 700 1 10/60 117 Gatekeeper评论109 1 30/60 54卡片排序Web) - 筛选器
摘要:该项目旨在开发一个旨在在室内环境(例如购物中心,公交车站和电影院)操作的自主垃圾机器人。机器人的主要目标是在浏览空间并避免障碍的同时检测和收集垃圾项目。利用传感器和图像处理技术的组合,机器人可以识别垃圾对象,并调整其在不误认为障碍物的情况下将其捡起的路径。通过采用具有成本效益的硬件组件和简化算法,我们旨在创建一个实用的解决方案,以解决公共空间中的垃圾污染,这证明了机器人技术在环境可持续发展方面的潜力。关键字:Raspberry Pi,垃圾检测,对象识别,避免障碍物,节点MCU,机器人,Arduino IDE
