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World File Search System数据关联
区域地球化学调查数据解读
区域地球化学数据通常来自政府和行业地球化学调查，这些调查覆盖了不同空间分辨率的区域。由于这些调查数据的介质、尺寸分数以及消化方法和分析仪器的混合不均匀，因此很难收集和整合。这些收集的数据集通常包含数千个观测值，其中元素多达 50 种或更多。尽管收集这些数据是一项挑战，但由此产生的综合数据集提供了发现与基础地质、蚀变和矿化相关的各种地球化学过程的机会。数据分析和统计方法与地理信息系统的结合使用为在这些大型数据集中识别过程和发现模式提供了有效的环境，但应该记住，由于矿化区域面积较小，因此在区域地球化学数据集中通常代表性不足。评估数据关联、结构和模式的现代方法归类为“数据挖掘”。数据挖掘包括应用多元数据分析和统计技术，结合地理信息系统，可以极大地帮助数据解释和随后的模型构建。当需要关联度量时，地球化学数据需要特殊处理。需要对数比率
传感器融合中不同系统和数据源的跟踪和识别特性分析
传感器融合中不同系统和数据源的跟踪和识别特性分析 Dean A. Wilson—美国海军中尉 弗吉尼亚理工大学航空工程学士，1990 年 航空工程硕士 –2001 年 6 月 导师：Russell Duren，航空工程系 联合导师：Gary Hutchins，电气工程系 在指挥和控制任务中，‘传感器融合’等新技术旨在帮助减少操作员工作量并提高态势感知能力。本论文探讨了不同传感器和数据源的跟踪特性及其对融合战术图像的贡献。任何传感器融合算法的基本构建块都是与传感器平台上每个传感器相关的跟踪算法。为了支持这项研究，编写了 MATLAB 程序‘fusim’，为采购经理提供评估跟踪和传感器融合算法的工具。 fusim 程序为用户提供了选择以下传感器平台的灵活性：传感器平台、与该平台关联的最多四个传感器、目标类型、问题方向以及要与传感器一起使用的跟踪算法。fusim 程序用于比较多传感器/多目标环境中的跟踪算法。具体来说，概率数据关联滤波器、交互多模型滤波器、卡尔曼滤波器和恒定增益卡尔曼滤波器
使用数字双胞胎
摘要 - 城市环境中的一致性本地化对于自动驾驶汽车和无人机等自主系统以及视觉上障碍者的辅助技术至关重要。传统的视觉惯性进程（VIO）和视觉同时定位和映射（VSLAM）方法虽然足以进行局部姿势估计，但由于依赖局部传感器数据，因此长期存在漂移。尽管GPS抵消了这种漂移，但它在室内不可用，在城市地区通常不可靠。一种替代方法是使用视觉功能匹配将相机定位到现有的3D地图。这可以提供厘米级的准确定位，但受当前视图和地图之间的视觉相似性的限制。本文介绍了一种新颖的方法，该方法通过将VIO/VSLAM系统生成的稀疏3D点云与使用点上的平面匹配相结合，从而实现准确且全球的本地化。不需要视觉数据关联。所提出的方法提供了一个6-DOF的全球测量，该测量紧密整合到VIO/VSLAM系统中。实验在高保真的GPS模拟器和从无人机收集的现实世界数据上进行，这表明我们的方法的表现优于最先进的VIO-GPS系统，并且与最先进的视觉大满贯系统相比，针对观点变化提供了卓越的鲁棒性。
传感器融合不同系统和数据源的跟踪与识别特性分析
传感器融合中不同系统和数据源的跟踪和识别特性分析 Dean A. Wilson—美国海军中尉 弗吉尼亚理工大学航空工程学士，1990 年 航空工程硕士 –2001 年 6 月 导师：Russell Duren，航空工程系 联合导师：Gary Hutchins，电气工程系 在指挥和控制任务中，‘传感器融合’等新技术旨在帮助减少操作员工作量并提高态势感知能力。本论文探讨了不同传感器和数据源的跟踪特性及其对融合战术图像的贡献。任何传感器融合算法的基本构建块都是与传感器平台上每个传感器相关的跟踪算法。为了支持这项研究，编写了 MATLAB 程序‘fusim’，为采购经理提供评估跟踪和传感器融合算法的工具。 fusim 程序为用户提供了选择以下传感器平台的灵活性：传感器平台、与该平台关联的最多四个传感器、目标类型、问题方向以及要与传感器一起使用的跟踪算法。fusim 程序用于比较多传感器/多目标环境中的跟踪算法。具体来说，概率数据关联滤波器、交互多模型滤波器、卡尔曼滤波器和恒定增益卡尔曼滤波器
基于事件的结构 - 轨道 - CVF Open Access
事件传感器提供高时间分辨率的视觉感应，这使其非常适合感知快速视觉效果，而不会遭受运动模糊的困扰。机器人技术和基于视觉的导航中的某些应用需要3D感知在静态相机前进行圆形或旋转的物体，例如恢复对象的速度和形状。设置等于用轨道摄像头观察静态对象。在本文中，我们提出了基于事件的结构 - 轨道（ESFO），其目的是同时重建从静态事件摄像头观察到的快速旋转对象的3D结构，并恢复相机的等效轨道运动。我们的贡献是三重的：由于最新的事件特征跟踪器无法处理由于旋转运动而导致的定期自我遮挡，因此我们根据时空聚类和数据关联开发了一种新颖的事件特征跟踪器，可以更好地跟踪事件数据中有效特征的螺旋螺旋传播。然后将特征轨道馈送到我们的新颖因素基于图形的结构后端端，该结构从后端进行计算轨道运动插曲（例如自旋速率，相对旋转轴），从而最大程度地减少了重新投影误差。进行评估，我们在旋转运动下生成了一个新事件数据集。比较与地面真理表示ESFO的功效。
为...
缩写：基于人O6-烷基鸟氨酸-DNA-DNA-烷基转移酶（夹标签）的小蛋白质标签，簇生定期间隔短的短质体重复序列（CRISPRS）双链破裂（DSB）；电子繁殖电荷耦合装置（EMCCD）荧光原位杂交（FISH）； Förster共振能量传递点积累用于成像纳米级的topography（fret-paint）高度倾斜和层压光学（HILO）线性分配问题（LAP）发光二极管（LED）；晶格灯片（LLS）多阶段关联跟踪（MAT）;多种假设跟踪（MHT）；均方根位移（MSD）感兴趣的区域（ROI）光活动荧光蛋白（PAFP）纳米级地形（PAINT）概率数据关联（PDA）点分布功能（PSF）定量点积累的纳米级图形（QPAINT）随机跨链接（RCL）RNA RNA CORMASE II（RCL）RNNA PLONASE（RCL）rnNA PORNNA（RCL）概率数据累积（PDA）概率数据均值（PDA）概率数据扩散功能（RCL）RNNA PORNNA（RCL）RNNA PORNNA（RCL）II（RCL）RNNA PORNNA（RCL）概率数据均值积累金属 - 氧化物 - 血症导体（SCMOS）信噪比（SNR）单粒子跟踪（SPT）转录因子（TF）_____________________________________________________________________________________________________________________________________________________
基于人工智能的多维数据库技术
基于人工智能的多维数据库技术是一项新技术。该技术可以实现多模态数据（非结构化数据、半结构化数据、结构化数据）的分布式存储，同时还可以将数据以超立方体的形式存储，并对数据进行实时的多维分析和查询。传统的多维数据库直接从二维表中提取维度信息，没有考虑维度信息之间的关联性。因此，结合人工智能技术，可以实现多模态数据的关联分析，自动生成维度信息。具体而言，针对商业智能（BI）领域对多维数据高效分析、存储和处理的需求，开展基于人工智能的多维数据库技术应用研究，实现多领域异构数据的统一采集，高效、实时、自动标注、聚类，数据信息智能提取及语义关联，超立方体存储和在线分析OLAP、在线分析处理等。设计基于人工智能的多维数据库原型系统，满足海量数据智能分析处理需求。系统学习用户的查询行为模式和数据特征。通过内置机器学习算法构建立方体数据模型。持续进行模型优化，针对特定用户精准生成查询结果。通过分布式算法引擎、混合在线分析处理、分布式存储引擎等人工智能功能模块，整合多源异构数据资源，实现数据关联、智能学习、推理和预测，为管理决策端和业务运营端提供更加完善、可靠的预测决策服务。
SLAM -TKA -UCL DISCOVER-伦敦大学学院
摘要 - 本文提供了一种新型的同时局部和映射（SLAM）技术，称为SLAM-TKA，用于协助总膝关节置换术（TKA）（TKA），这是一种高效的骨科手术，代替了具有关节炎或功能障碍的关节表面，并用膝盖伪造。我们提出的SLAM算法使用术前胫骨CT扫描，操作2D X射线图像和Trocar Pin 3D网格模型的信息，以同时定位X射线设备并绘制两个套管针。然后，估计的引脚用于在实际切割之前评估骨切除面的准确性，这在精确植入膝盖假体中起着至关重要的作用。为了确保提出的SLAM算法的高准确性和鲁棒性，提出了三个能量项，并共同使用在术中X射线图像及其相应的2D和3D空间中相应的X射线X射线图像及其相应的预手术3D网格模型上对齐胫骨，薄灰和销钉的边缘观测。为了实时实现所提出的基于迭代的SLAM算法，以使评估处理在TKA的工作流程不会太多中断，使用签名的距离距离方法，Edge对应关系的数据关联匹配和耗尽的点与网格距离计算是预先计算的。模拟用于评估所提出算法的准确性和鲁棒性，并使用五名患者的体内数据集进行实验表明，实践中具有很高的准确性和效率。代码和数据集在https://github.com/zsustc/slam-tka上发布。
转录组学和药物发现分析表明，针对 KDM4 亚家族的天然化合物有望成为癌症的辅助治疗方法
KDM4 蛋白是组蛋白去甲基化酶的一个亚家族，靶向组蛋白 H3 的赖氨酸 9 和 36 的三甲基化，这分别与转录抑制和延长有关。它们在癌症中的失调可能导致染色质结构改变和转录缺陷，从而可能促进恶性肿瘤。尽管 KDM4 蛋白是癌症治疗中有希望的药物靶点，但只有少数药物被描述为这些酶的抑制剂，而对天然化合物作为可能的抑制剂的研究仍然需要。天然化合物是生物活性物质的主要来源，许多已知以表观遗传过程为目标，例如 DNA 甲基化和组蛋白去乙酰化，使其成为发现新组蛋白去甲基化酶抑制剂的丰富来源。在这里，通过转录组分析，我们确定 KDM4 家族失调并且与多种肿瘤组织中的不良预后有关。此外，通过分子对接和分子动力学方法，我们筛选了 COCONUT 数据库，以搜索天然来源的抑制剂，并与 FDA 批准的药物和 DrugBank 数据库进行了比较。我们发现天然产物中的分子在 FRED 对接分析中得分最高。含有糖、芳香环和 OH 或 O- 基团的分子有利于与 KDM4 亚家族蛋白的活性位点相互作用。最后，我们整合了蛋白质-蛋白质相互作用网络，将转录组分析和对接筛选的数据关联起来，以提出可用作多靶点疗法或与 KDM4 酶的潜在天然抑制剂联合使用的 FDA 批准药物。这项研究强调了 KDM4 家族与癌症的相关性，并提出了可用作潜在疗法的天然化合物。
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