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1 Rocket Lab，一家端到端太空公司和全球...
2021年3月1日 - Rocket Lab USA，Inc。（“ Rocket Lab”或“ The Company”），是发布和太空系统的全球领导者，以及向量收购公司（NASDAQ：VACQ）（“ VACQ）（VACECTOR”），这是由领先的技术投资公司的特殊目的收购公司的支持，该公司已宣布，该公司已经宣布了一项专业的公司，以至于他们已经批准了一项定向的公司。 该交易估计在第二季度2021年完成，当时，Vector将更名为Rocket Lab USA，Inc。，合并后的公司将根据NASDAQ股票符号RKLB进行交易。 火箭实验室 - 一家拥有无与伦比的往绩火箭实验室的世界领先的太空公司正在通过在发布和太空系统市场上提供端到端解决方案来改变我们的使用方式和访问空间。 自该公司在2018年首次轨道发射以来，其创新的电子发射车已成为每年第二次最常发射的美国火箭。 迄今为止，Rocket Lab已为20多个公共和私营部门组织以及技术领先的星座运营商运送了97颗卫星。 火箭实验室的客户群在政府和商业组织中均匀分配，包括国家航空航天局（NASA），国家侦察局（NRO），国防高级研究项目局（DARPA）以及商业卫星领导者。 作为第一家为小卫星提供常规且可靠的专用发布服务的公司，Rocket Lab在催化商业小型卫星行业的增长方面也发挥了领导作用。2021年3月1日 - Rocket Lab USA，Inc。（“ Rocket Lab”或“ The Company”），是发布和太空系统的全球领导者，以及向量收购公司（NASDAQ：VACQ）（“ VACQ）（VACECTOR”），这是由领先的技术投资公司的特殊目的收购公司的支持，该公司已宣布，该公司已经宣布了一项专业的公司，以至于他们已经批准了一项定向的公司。该交易估计在第二季度2021年完成，当时，Vector将更名为Rocket Lab USA，Inc。，合并后的公司将根据NASDAQ股票符号RKLB进行交易。火箭实验室 - 一家拥有无与伦比的往绩火箭实验室的世界领先的太空公司正在通过在发布和太空系统市场上提供端到端解决方案来改变我们的使用方式和访问空间。自该公司在2018年首次轨道发射以来，其创新的电子发射车已成为每年第二次最常发射的美国火箭。迄今为止，Rocket Lab已为20多个公共和私营部门组织以及技术领先的星座运营商运送了97颗卫星。火箭实验室的客户群在政府和商业组织中均匀分配，包括国家航空航天局（NASA），国家侦察局（NRO），国防高级研究项目局（DARPA）以及商业卫星领导者。作为第一家为小卫星提供常规且可靠的专用发布服务的公司，Rocket Lab在催化商业小型卫星行业的增长方面也发挥了领导作用。火箭实验室发射的卫星
增强的无线端到端物联网水培系统
在不受控制的环境中摘要，全球变暖的影响对有效的植物种植面临着重大挑战。最近的技术进步弥合了农业实践与物联网技术之间的差距，突出了精确的肥料管理以优化生产成本的重要性。本研究提出了一种基于物联网的系统，旨在用于水培农业，以监视和调节施肥的施用。利用ESP32设备，一个端点从测量pH，湿度和温度的传感器中收集数据。主节点汇总了此数据，将其显示在LCD上，建立本地Wi-Fi连接，并将信息传输到Cayenne IoT平台以进行全面监视。该系统通过nodemcu连续监视pH值，通过继电器激活泵，根据需要分配精确的肥料。此自动化系统可以通过Cayenne仪表板启用方便的数据访问，并大大降低了过量的肥料使用，证明在Wi-Fi连接有限的地区特别有效。关键字：水培，物联网，范围广泛，监视系统
使用视觉语言模型端到端自主驾驶
自主驾驶技术一直在迅速发展。主流体系结构涉及将整个管道分为几种不同的功能，例如感知，本地化和映射，预测，计划和控制。这个过程被认为是绩效，安全性和解释性之间的不错的权衡。但是，尽管驾驶员辅助系统（L2至L3）开始占据很大的市场份额，但高级（L4+）自主驾驶仍然落后于大规模生产。背后有几个原因：复杂的体系结构：当前的主流溶液具有二十次甚至更多模块。由于计算功率限制，单个模块的性能上限不高；系统中的内部接口太多，很难传输和优化。本地和整体优化目标有时需要冲突，因此很难观察到绩效的改进。高成本：随着模块数量的增加，研发/维护/人力成本飙升。重复发明，
最后院子：高速加密的基础端到端验证
美国加利福尼亚州帕洛阿尔托市斯坦福大学医学院神经外科系（M. Lim）；瑞士苏黎世大学医院和苏黎世大学神经和脑肿瘤中心系（M.W. ） ）; SorbonneUniversité，研究所 - 帕里斯脑研究所 - ICM，Inserm，CNRS，AP-HP，HôpitalUniversitaireLaPitiéSalpêtrière，Paris，Paris，Paris，France（A.I. ） ）;德国法兰克福歌德大学法兰克福癌症研究所（J.S. ） ）;德国法兰克福歌德大学医院神经机学研究所（J.S. ） ）;分子神经肿瘤学单位，神经学研究所C. Besta，意大利米兰（G.F.）；俄亥俄州立大学综合癌症中心转化治疗计划，美国俄亥俄州哥伦布（R.R.R. ）;美国密苏里州圣路易斯华盛顿大学医学院医学系（G.A. ） ）;耶鲁大学医学院神经病学系，美国康涅狄格州纽黑文市（J.B.，A.O。 ）;美国加利福尼亚州旧金山的加利福尼亚大学神经病学和神经外科系（J.W.T. ） ）;神经肿瘤学部，Lyon Hospices De Lyon，Synatac团队，Inserm u1314/CNRS UMR 5284，LYON UNIONITITURE CLAUDE BERNARD LYON 1，LYON 1，LYON，LYON，法国（J.H.美国加利福尼亚州帕洛阿尔托市斯坦福大学医学院神经外科系（M. Lim）；瑞士苏黎世大学医院和苏黎世大学神经和脑肿瘤中心系（M.W.）; SorbonneUniversité，研究所 - 帕里斯脑研究所 - ICM，Inserm，CNRS，AP-HP，HôpitalUniversitaireLaPitiéSalpêtrière，Paris，Paris，Paris，France（A.I.）;德国法兰克福歌德大学法兰克福癌症研究所（J.S.）;德国法兰克福歌德大学医院神经机学研究所（J.S.）;分子神经肿瘤学单位，神经学研究所C. Besta，意大利米兰（G.F.）；俄亥俄州立大学综合癌症中心转化治疗计划，美国俄亥俄州哥伦布（R.R.R.）;美国密苏里州圣路易斯华盛顿大学医学院医学系（G.A.）;耶鲁大学医学院神经病学系，美国康涅狄格州纽黑文市（J.B.，A.O。）;美国加利福尼亚州旧金山的加利福尼亚大学神经病学和神经外科系（J.W.T.）;神经肿瘤学部，Lyon Hospices De Lyon，Synatac团队，Inserm u1314/CNRS UMR 5284，LYON UNIONITITURE CLAUDE BERNARD LYON 1，LYON 1，LYON，LYON，法国（J.H.）;加拿大魁北克蒙特利尔蒙特利尔大学蒙特利尔神经学院医院脑肿瘤研究中心神经病学系（K.P.）;荷兰乌得勒支大学乌得勒支大学医学肿瘤学（F.D.V.）;日本Ishikawa Kanazawa大学神经外科系（M.K.）;海德堡大学神经病学诊所，德国海德堡国家肿瘤疾病中心（A.W.）;美国北卡罗来纳州夏洛特市莱文癌症研究所的神经肿瘤科（A.S.）；南佛罗里达大学莫菲特癌症中心，美国佛罗里达州坦帕市（S.S.）；美国纽约，纽约，纽约，纪念斯隆·凯特林癌症中心神经和人类肿瘤学和发病机理计划（I.K.M.，A.O。）;布里斯托尔·迈尔斯·斯奎布（Bristol Myers Squibb），美国新泽西州普林斯顿（M.R.，R.S.，D.W.）; Syneos Health，美国北卡罗来纳州莫里斯维尔（M. Lee）；美国马萨诸塞州波士顿市Dana-Farber/Harvard Cancer Center的神经肿瘤学中心（D.A.R.）
DriveGpt4：可解释的端到端自动驾驶通过大语言模型
多模式大型语言模型（MLLM）已成为研究界的重要领域，鉴于它们在处理和推理非文本数据（包括图像和视频）方面的处理能力。这项研究旨在通过引入DraveGpt4（一种基于LLMS的新型端到端端驾驶系统）来扩展MLLM的应用到自动驾驶领域。cap-pable促进了对车辆动作的促进，提供相关的推理，并有效地解决了用户提出的各种问题。此外，DriveGPT4以端到端的方式预测低级车辆控制式signals。通过使用定制的视觉说明调谐数据集实现这些高级功能，该数据集是专门针对自主驾驶功能量身定制的，并结合了混合调节培训策略。DriveGPT4代表了利用LLM的努力来开发可解释的端到端自主驾驶解决方案。在BDD-X数据集上进行的评估展示了DriveGPT4的质量和定量性能。从事域特异性数据的微调使DriveGpt4能够在与GPT4-V形成鲜明对比的自主驾驶接地方面产生接近甚至可以证明的结果。代码和数据集将公开可用。
远端生理信号测量的端到端对比深度学习框架
基于远程生理信号的抽象心率测量可能会大大促进日常生活中的健康监测。但是，生理信号的基础标签很昂贵且难以收集。在本文中，我们提出了一个对比的自我监督学习框架，以通过在预训练阶段利用没有地面真相标签的周期性信号先验来提取歧视性远程生理特征。具体来说，构建排名损失和对比度学习损失，以通过重新采样视频剪辑来提取知识。此外，数据增强和集合学习策略旨在微调预训练的模型并融合结果以改善心率测量。我们的最终解决方案实现了3𝑟𝑑基于远程远程生理信号传感（REPSS）挑战的轨道1的位置。
结合注意机制和时空特征的端到端自动驾驶决策模型
摘要 自动驾驶决策是自动驾驶系统的重要组成部分，用于向无人驾驶车辆告知和更新目标运动情况。然而，由于野外动态交通场景中交通目标的尺度差异，端到端的自动驾驶决策仍然是一个巨大的挑战。针对这些问题，该文提出了一种结合注意机制和时空特征提取的新模型。具体而言，对于具有尺度差异的交通目标的重要空间信息，将高度H、宽度W和通道C的空间维度相互独立，以构建稀疏空间注意图。此外，通过在每个主干块的末端修剪特征图元素来训练空间网络，使空间网络的两个子网络的准确率分别提高了2.3%和3.9%。然后将提取出的空间信息与先前的速度作为输入联合输入到时间序列网络中，以获得车辆的转向角度和速度。在公开虚拟数据集上的实验表明，该模型的预测准确率达到85.8%，与其他SOTA模型相比，分别提升了4.8%和2.2%。
3D互连的自动故障定位和表征的端到端卷积神经网络
条纹分割技术（FRIST）：在这里，边界框中包含使用自适应阈值的预处理特征模式。然后在预处理图像的中心考虑具有单位半径的圆。该圆的半径迭代增加，直到达到边界框的末端为止（请参阅补充图S11）。从C扫描图像中，有关TSV的信息主要位于内部两个条纹。在每个步骤中，都绘制位于该圆圈周长的黑色像素的总数。图中的第一个峰和第二个峰对应于感兴趣的边缘，因此，通过将所有像素的所有像素设置为超过这两个峰，以保留图像段的那些区域（请参阅补充图S11和S12）。这些步骤是
E2ENNet：用于情感脑机接口的端到端神经网络
情绪的反映有两种，包括外部反应和内部反应：外部反应包括人的面部表情、手势或言语等；内部反应包括皮肤电反应、心率、血压、呼吸频率、脑电图（EEG）、脑电图（EOG）（Yu et al., 2019）、脑磁图（MEG）（Christian et al., 2014）。从神经科学的角度（Lotfiand Akbarzadeh-T., 2014）发现，大脑皮层的主要区域与人的情绪密切相关（Britton et al., 2006; Etkin et al., 2011; Lindquist and Barrett, 2012），这启发我们通过在头皮上放置脑电电极来收集脑电信号，记录大脑的神经活动，从而识别人的情绪。脑电信号蕴含着情绪信息，近年来在情绪识别领域得到了广泛的应用（Soroush et al.，2017；Sulthan et al.，2018；Alarcao and Fonseca，2019）。在传统的脑电情绪识别过程中，特征提取是至关重要的步骤。如图1所示，在对脑电信号进行预处理后，通常需要从原始脑电信号中提取特征，然后输入到网络进行分类识别（Duan et al.，2013；Chen et al.，2021；Ma et al.，2021）。Duan等（2013）提出了五频带的差分熵（DE）特征，并利用DE特征获得了满意的分类结果。Li et al. (2019) 利用短时傅里叶变换提取时频特征，计算 theta、alpha、beta、gamma 波段的功率谱密度 (PSD) 特征，并使用 LSTM 进行情绪判别，取得了显著的分类结果。马等 (2021) 提出了一种甲虫天线搜索 (BAS) 算法，该算法在三个不同波段和六个通道中提取三个不同的特征，并采用 SVM 分类器进行分类。与传统 SVM 方法相比，BAS-SVM 方法的分类准确率提高了 12.89%。近年来，深度学习方法被广泛应用于情绪识别 (Jia et al.，2020a；Li et al.，2020；Zhou et al.，2021)。宋等 (2021) (2018) 根据电极位置设计 DE 特征，并使用图卷积神经网络 (GCNN) 作为分类器。张等 (2019) 创新性地将从脑电数据集中提取的 DE 特征与从面部表情数据集中提取的特征相结合，构建了时空循环神经网络 (STRNN) 用于情绪识别。李等 (2018) 提出了一种双半球域对抗神经网络 (BiDANN)，以 DE 作为输入特征，在 SEED 数据集上进行了受试者相关和受试者独立的实验，取得了相对最佳的性能。郝等 (2021) 提出了一种提取 PSD 特征作为输入的轻量级卷积神经网络，并在 DEAP 数据集上进行了实验，分别取得了 82.33 和 75 的成绩。Valance 和 Arousal 分别为 46%。Chen 等人 (2021) 提出了一种集成胶囊卷积神经网络 (CapsNet)，该网络使用小波包变换 (WPT) 进行特征提取。平均
全球供应链中的端到端可视性：区块链和人工智能
ORCID：- 0000-0002-8133-8323。通讯作者：- * Gonesh Chandra Saha。摘要：- 全球供应链的端到端可视性已成为实现运营效率、透明度和弹性的关键因素。现代供应链的复杂性以多利益相关者和跨境货物流动为特征，对跟踪、监控和确保产品的真实性提出了重大挑战。本文探讨了区块链技术与人工智能 (AI) 的整合，以增强全球供应链的端到端可视性。区块链提供了一个不可变的、分散的账本，可以实现透明的商品跟踪，而人工智能则增加了预测分析和实时决策能力以优化运营。通过结合这些技术，组织可以实现更高的可追溯性，降低欺诈风险，增强库存管理，并提高整体供应链绩效。该研究重点介绍了现实世界的案例研究，并研究了在供应链中实施区块链和人工智能所带来的挑战和机遇。这种方法代表着向更安全、更高效、数据驱动的供应链管理的转变。关键词：端到端可视性、全球供应链、区块链、人工智能、AI、透明度、供应链优化、预测分析、可追溯性、库存管理、欺诈预防、分散式账本、实时决策。1. 简介：- 全球供应链是现代商业的支柱，使商品和服务能够