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白皮书 - Trimble UX5 HP
机翼，在所有操作环境中提供出色的 SNR，同时允许机翼上方的气流不受干扰。在有效载荷舱中，包含 GNSS 接收器板的 gBox 紧紧绑在周围的保护泡沫中（图 2，A）。接收器以 20 Hz 的频率记录 GNSS 数据以对轨迹进行后处理，并在 GNSS 日志中以优于毫秒级的精度标记来自相机的反馈事件。与实时动态 (RTK) 校正系统相比，UX5 HP 使用后处理动态 (PPK) 校正轨迹和事件标记位置。这种选择是专门考虑到 UX5 HP 平台的高速和长距离特性而做出的，在整个飞行过程中不依赖无线电链路来获得准确的解决方案使系统更加可靠。作为额外的好处，PPK 计算的解决方案可以通过利用更精确的轨道数据和更复杂的平滑、过滤和插值算法比 RTK 更准确。此外，您可以减少在现场花费的时间，因为设置仅用于记录的基站不太复杂，并且当使用互联网基础数据源时，基站甚至不是必需的。在办公室花费的时间与仅 RTK 系统相同，因为对于基于 RTK 的 UAS，通常还需要进行后处理才能获得基站的精确位置。
果蝇中转录起始位点的注释
引入尽管居住在具有高重复密度的域中，但果蝇Melanogaster muller f元素基因还是在与正念基因相同的定量范围内表达（Riddle等人。2012）。比较Muller F和D元素基因的转录起始位点（TSS）附近的基序的类型和分布可以帮助阐明使Muller F元素基因在异性域中起作用的因素。主题分析的第一步是产生TSS的高质量注释，以定义搜索保守基序的区域。TSS的比较注释比编码区域的注释更具挑战性，因为5'和3'未翻译区域（UTR）的发展比编码区域更快，并且提供了支持注释的外部证据较少。例如，大多数基因查找器仅预测编码区域，而RNA-seq读取覆盖率数据通常没有提供足够的证据来推断TSS的精确位置。因此，与编码区域的注释相比，TSS的注释具有更高的不确定性程度。在某些情况下，我们可能只能定义一个可以找到TSS的基因组区域。本演练将说明使用D. biarmipes muller f element Project contig35 [8月。 2013（GEP/DOT）组件]。
GAO-18-177，国土防御：国防部和联邦航空管理局迫切需要应对风险并改进跟踪军用飞机的技术规划
自 2008 年以来，美国国防部 (DOD) 和美国交通部联邦航空管理局 (FAA) 已发现与广播式自动相关监视 (ADS-B) Out 技术相关的各种风险，这些风险可能会对国防部的安全和任务产生不利影响。但是，他们尚未批准任何解决方案来解决这些风险。与其他跟踪技术相比，ADS-B Out 提供更多信息，例如飞机的精确位置、速度和机身尺寸，并能更好地实现实时和历史飞行跟踪。个人（包括对手）可以跟踪配备 ADS-B Out 技术的军用飞机，对物理安全和运营构成风险。这些随时可用的公共信息使 GAO 能够跟踪各种军用飞机。ADS-B Out 也容易受到电子战和网络攻击。由于 FAA 计划在 ADS-B 实施过程中剥离雷达，国土防御也可能面临风险，因为北美防空司令部依赖 FAA 雷达提供的信息来监控空中交通。国防部和 FAA 起草了一份备忘录，重点是为飞机配备 ADS-B Out，但并未解决具体的安全风险。除非国防部和 FAA 关注这些风险并及时批准一个或多个解决方案，否则他们可能没有时间在 2020 年 1 月 1 日之前规划和执行可能需要的行动——届时所有飞机都必须配备 ADS-B Out 技术。
具有频率不变点的 C 形母线...
摘要 — 本文首次提出了一种具有频率不变点的无轭母线电流传感器。现有的矩形母线电流传感器由于大块母线中的涡流而存在频率依赖性问题。所提出的传感器具有用于母线传感区域的新型 C 形结构。首次观察到该结构在 C 形母线的两侧提供了一组频率不变点。在所提出的方案中，使用两个差分形式的集成磁通门传感器来测量这些不变点处的磁通密度。使用 Ansys Maxwell 涡流求解器执行的基于有限元法 (FEM) 的 3-D 分析提供了频率不变点的精确位置。制作了一个原型，并使用德州仪器的 DRV-425 集成磁通门传感器在实验室中对 C 形母线传感器进行了功能测试。实验中，放置在频率不变点的磁通门传感器测量了从 50 Hz 到 1000 Hz 的多个频率下的磁通密度。测试结果表明，使用所提出的 C 形母线，由于频率依赖性而导致的误差从 14 % 降低到 0.85 %。
芯片上的 CRISPR 质量控制
纳米电子学与 CRISPR 相遇 生物信号通常由两种分子元素相互结合时产生的相互作用产生。在 CRISPR 中，向导 RNA (gRNA) 与匹配的靶 DNA 序列结合，这一事件在 CRISPR-Cas9 基因组编辑过程中至关重要，其中 gRNA 引导 Cas9 蛋白到达需要修饰的 DNA 链上的精确位置。该过程启动序列特异性切割和潜在的 DNA 编辑，使其成为 CRISPR 技术精确度的根本贡献者。如果我们能够在电子平台上实时高灵敏度地监测这些结合事件，我们就可以使用“可编程”生物化学以高通量检测目标序列。石墨烯生物传感器以石墨烯场效应晶体管 (gFET) 为中心，使用液体电解质栅极来控制电流。它具有高可调性、灵敏度和生物相容性，使其在与生物系统交互方面很有价值。然而，这组属性也可能是一个挑战。溶液中的任何生物分子都可以与石墨烯表面相互作用，从而产生传感信号。因此，要实现特定响应，需要强大且定制的阻断化学或精确的试剂控制。为了利用 gFET 监测 CRISPR 的结合事件以检测 DNA 靶序列，我们召集了一支由背景各异、拥有统一团队的研究生和博士后研究人员组成
人类序列特异性转录因子的位置依赖性功能
转录活性模式通过调节元素（例如启动子或增强子）在我们的基因组中编码，这些元素矛盾地含有相似的序列特异性转录因子（TF）结合位点1-3的类似分类。了解这些序列基序如何编码多个，通常重叠的基因表达程序对于理解基因调节以及非编码DNA中的突变如何在疾病4,5中表现出来至关重要。在这里，通过使用自然遗传变异，内源性TF蛋白水平的扰动以及对自然和合成调节元件的大量平行分析，从单个转录起始位点（TSS）的角度研究基因调节，我们显示TF结合对转录起始的影响取决于位置。分析与TSS相对于TSS的TF结合位点的发生，我们确定了具有高度优先定位的几个基序。我们表明，这些模式是TF独特的功能曲线的组合 - 许多TF，包括诸如NRF1，NFY和SP1之类的规范激活剂，激活或抑制转录启动，这取决于其相对于TSS的精确位置。因此，TFS及其间距共同指导转录启动的位点和频率。更广泛地，这些发现揭示了TF结合位点的类似分类如何根据其空间构型产生不同的基因调节结果，以及DNA序列多态性如何促进转录变异和疾病，并强调TSS在解码我们基因组的调节性信息中的关键作用。
映射Bragg相干衍射成像中电池阴极颗粒的3D位置
在大部分多晶样品中对局部应变的成像需要对纳米镜面水平的晶体结构变形具有高渗透深度和敏感性的探针。随着同步器仪器的重大进展，这是可能的，特别是在过去二十年中开发的一致散射方法。Bragg相干衍射成像（CDI）（Robinson等人，2001年； Miao等。，2002年； Pfeifer等。，2006年； Robinson＆Harder，2009年）现在被确定为成像单个纳米晶体中的结构变形和结构缺陷的强大工具（Ulvestad等人。，2015年； Kim等。，2021）。由于晶体通常是多种多样的，因此测量不同位置的几个颗粒以收集样品中足够的统计信息（Singer等人。，2018年）。在此类实验中通常未知测量颗粒的精确位置，因此通常假定样品的均匀性。对于材料响应不统一的系统，获取位置信息很重要。例如，在带有厚度阴极的锂离子电池中，预计充电行为将取决于阴极表面下的深度（Zheng等人。，2012年； Lee等。，2018年）。增强Operando Bragg CDI的能力，并可以绘制测得的颗粒的可能性将在单个纳米颗粒的性能与超厚电极的3D结构之间提供缺失的联系。，2012年），作为解决此问题的一般解决方案，在这里，我们建议一种确定Bragg CDI实验中测得颗粒的3D位置的方法。我们的方法与涉及从微观摄影中跨相关性检测旋转中心检测的程序有一些相似之处（Pan等
了解脑电图来源定位的有用性
基于EOM的审查，源本地化过程必须解决前进和反问题（图1）。1,3,5,6）远期问题是当前来源对头皮电势的期望，可以通过准确的头部模型来解决。1,3,5）脑组织的形状和传导分布强烈影响脑电图信号。因此，应使用个性化的MRI来构建确切的头部模型并实现更精确的源定位。4）反问题是指使用头皮电势测量值估算大脑中电流源的精确位置。1）解决此问题的一种方法是使用有关体积导体和发电机解剖结构的合理假设来设定局限性。已经引入了有关反问题的几个建议。1,2,4,5）尤其是作者描述了源分析模型的方法，例如偶极源定位和分布式源定位。从头皮脑电图记录的偶极子源定位可以通过计算当前偶极子的位置，方向和矩参数来估计位置源。4,7）然而，偶极子源定位需要先验假设大脑中的几个活动区域，假定有限数量的等效偶极子，并且可能会因缺失的偶极子而产生偏见。4,5）脑成像方法的最新发展导致了更复杂的选项，可以从头皮EEG信号中定位大脑来源，目前使用了几种分布式源定位方法。4,5,8）4,5）最受欢迎的分布式源模型是最低规范解决方案的修改算法，例如加权最小规范解决方案，低分辨率电磁断层扫描和局部自回旋平均值。
纳米机器人在...
医学杂志，萨克希多尔，Vidyashende Aabasahebkakade B药学学院医学领域近年来经历了显着的进步，但纳米技术的发展具有革新疾病干预措施的潜力，并重新定义了医疗保健的未来。纳米机器人，测量一些纳米大小的微型机器，已成为一种有前途的工具，用于诊断，监测和治疗细胞和分子水平的疾病。摘要：此摘要探讨了纳米机器人在疾病干预中的渐进作用，讨论了他们在早期发现，靶向药物输送和个性化药物中的应用。纳米机器人具有前所未有的灵敏度和准确性检测疾病。配备了感应能力，可以通过生物环境导航，识别表明存在癌症，传染病或其他各种疾病的特定生物标志物。通过利用非侵入性技术，纳米机器人可以在分子水平收集和分析生物样品，从而迅速而精确地诊断。因此，疾病的早期发现允许及时进行干预，并显着改善患者的预后。此外，纳米机器人为靶向药物递送提供了有希望的解决方案，可能最大程度地减少副作用并最大化治疗效率。这些纳米级机器人，并经过精心设计，可将药物或治疗剂的有效载荷直接携带到患病的细胞或组织中，绕过健康的区域。通过采用复杂的导航系统，纳米机器人可以自主在体内行驶，并在疾病部位的精确位置归巢。这种准确的递送机制为治疗各种疾病（包括癌症，神经系统疾病和慢性感染）提供了巨大的潜力。此外，纳米机器人在启用个性化药物，根据患者的特定基因组成和健康状况为个性化药物量身定制治疗方面拥有巨大的希望。具有微小尺寸和多功能性能，纳米机器人可以为患者提供实时监控健康参数，并促进
通过服务层云辅助自动驾驶
•感知运行机器学习模型，以从相机和激光镜头产生的传感器读数中提取信息。•本地化使用GPS和高清映射来合并车辆的精确位置。•预测预测附近的物体（例如其他车辆，行人）将如何行事和移动。•计划生成安全舒适的运动计划，供车辆采用。•控制将运动计划转换为转向，加速和制动命令。这些组件由通过机器学习和传统算法实现的模块组成，必须进行协调以执行安全舒适的驾驶演习。此设计描述了一个化合物AI系统[15]，并且由于与人类代理和调节的密切相互作用而进化了这种方式，这要求它们高度解释且可调试[3，10]。与用于语言模型的复合AI系统不同，该系统在大规模和目标吞吐量和统计服务级别的目标（SLOS）上进行操作，AVS必须符合较高的标准，以实现可靠性和性能，并且对延迟进行了优化。严格的目标延迟SLO分解为单个组件的截止日期[9]，必须满足以进行安全操作。为了可靠性，系统完全在没有外部依赖项的汽车上运行，尽管它们通常可以通过蜂窝连接访问网络。我们观察到，这些模块具有明确的依赖性和目标SLO，与基于云的微服务档案具有相似之处，并研究了AVS中查看组件的含义。这使我们可以根据SLO，配置和合同来推论组件，这些组件可提供跨组件的明确API和保证。这确保了一定程度的最低性能，并使模块化开发加速了改进。将模块化的含义呈现到极端，我们可以想象这些服务的多种变体，这些服务提供了不同的表现保证（例如模型专门用于城市与模型特殊的模型，用于云，低延迟模型，用于快速决策）。如果我们接受AVS是具有许多不同有益配置的服务集合，我们可以优化整体管道