XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System精确定位
脑导航手术的设备、技巧和窍门
摘要 神经导航是由先进的术中设备组成的系统，该系统在数字图像和解剖结构之间建立虚拟链接，以便精确定位和安全有效地切除轴内病变。因此，与没有神经导航的时代相比，神经导航极大地提高了脑和脊髓手术的成功率。本文回顾并强调了神经导航的好处、所用设备、设备设置、术前准备患者图像的技巧和窍门以及神经导航和设备的未来前景，这些方面在文献中非常罕见。本文介绍了一种常用的神经导航系统，包括其部件、设置、说明和技巧和窍门。这篇叙述性综述让读者掌握神经导航的主要方面、所有方面的功能以及脑外科手术期间的预期情况。尽管世界上大多数发达地区都提供神经导航培训，但在欠发达国家和发展中国家，由于缺乏设备，大多数神经外科医生无法获得第一手经验。本文旨在帮助不熟悉神经导航的神经外科医生降低学习难度。
谷歌火星
建议年级 4 年级 -12 年级 学科领域 地球科学、空间科学、语言艺术 时间线 45 分钟 标准 • 4-ESS1-1. 从岩层模式和岩层化石中识别证据，以支持对地貌随时间变化的解释。 • 4-ESS2-2. 分析和解释地图数据以描述地球特征的模式。 • MS-ESS1-3. 分析和解释数据以确定太阳系中物体的比例属性。 背景 人类想要了解我们的自然环境。熟悉我们的世界很重要。随着时间的推移，地图绘制技术不断发展。我们有键、比例、符号、经纬度坐标来精确定位地球上的确切位置，以及颜色/线条来显示海拔。凭借我们目前对地图技术的了解和阅读地球地图的能力，我们现在能够将其与火星联系起来。从纯粹的观察开始，然后轨道器收集火星图像。现在我们甚至在火星上有了探测器和着陆器。这种侦察与技术相结合，使我们能够突破探索的极限。地图是其中的重要组成部分。它们让我们熟悉陌生的事物，准确地侦察出潜在的着陆点，并让我们能够“先知后知”。
转化神经工程（TNE）实验室博士职位
项目：Tommaso Bertoni 博士获得了 SNSF Ambizione 资助，以初级 PI 的身份加入 TNE 实验室，并与一名博士生一起成立了一个研究小组。该项目处于认知神经科学和神经工程的交叉领域，将研究神经假体使用者运动控制背后的感觉运动整合机制，以及控制感和“体现”假体的认知方面。我们将使用最先进的脑磁图和数据分析技术来精确定位健康个体运动控制的神经动力学，并直接应用这些知识来增强 TNE 项目中神经假体使用者的运动控制和接受度。我们将与使用双向手假肢的截肢者合作，并与使用基于 EEG 和植入式脑机接口结合电肌肉刺激的四肢瘫痪者合作，以重新获得对上肢的控制。该项目计划于 2025 年 2 月启动，持续四年。 Bertoni 博士将提供直接指导，而 TNE 实验室负责人 Silvestro Micera 教授将担任博士生的导师和正式指导老师。
纳米机器人及其应用
摘要：工业革命后的技术进步给人类的生活方式带来了许多变化。上个世纪加速了这些进步的步伐。这些技术进步提高了人类根据需求操纵世界的能力。纳米技术就是这样一个蓬勃发展的领域。纳米技术是一门科学，它专注于产品创新、原材料、产品属性和产品利用率，通过控制产品尺寸使其保持纳米级的微小程度（shukla，2023）。在当今时代，医疗保健领域更倾向于使用侵入性较小的方法来诊断疾病和精确的药物输送，尤其是在癌症治疗中。这就是纳米机器人发挥作用的地方。纳米机器人是一种在纳米级尺寸的微型水平上生产机器人的技术。它们用于以更高的准确率诊断和治疗各种疾病。纳米机器人在癌症和骨质硬化的诊断和治疗中被广泛使用。它们具有再生死组织的能力，纳米机器人还有助于在精确定位区域以较小批量输送药物，这些区域也可能位于相当远的区域。纳米机器人能够执行诸如检测、处理数据和在微小纳米级显示情报等任务
一种用于多传感器故障弹性位姿估计的分散传感器融合方案
摘要：本文提出了一种新型的分散式两层多传感器融合架构，用于建立一种新型的弹性姿态估计方案。正如将要介绍的那样，融合架构的第一层考虑一组分布式节点。来自不同传感器的所有可能的姿态信息组合被整合在一起，以获得通过涉及多个扩展卡尔曼滤波器获得的各种估计姿态可能性。基于从第一层获得的估计姿态，在第二层引入了故障弹性最佳信息融合 (FR-OIF) 范式以提供可信的姿态估计。第二层将每个节点（在第一层构建）的输出合并为加权线性组合形式，同时明确考虑最大似然融合标准。此外，在测量不准确的情况下，所提出的 FR-OIF 公式通过嵌入内置故障隔离机制实现了自我弹性。此外，FR-OIF 方案还能够在传感器故障或错误测量的情况下解决精确定位问题。为了证明所提出的融合架构的有效性，已经对微型飞行器进行了广泛的实验研究，该飞行器配备了各种机载姿态传感器，例如 3D 激光雷达、实感摄像头、超宽带节点和 IMU。所提出的新框架的效率是可扩展的
基于被动射频信号强度分布的三维室内定位
摘要 — 近年来，室内定位系统 (IPS) 受到了机器人、导航、人机交互等许多研究领域的关注。然而，基于无源射频 (PRF) 技术的 IPS 仍然很少见。本文提出了一种基于接收信号强度 (RSS) 分布和高斯过程回归 (GPR) 的三维 (3D) IPS。传统的基于 RSS 的定位系统具有已知频率的发射器，而在提出的 PRf 机会信号 - 3D IPS (PRO-3DIPS) 中，系统既不部署新的发射器，也不使用任何发射器的先验知识。此外，PRO-3DIPS 集成了多个机会信号 (SoOP) 源、阴影、衰落，还可以捕获场景特征。在 3D 空间中基于 PRF 的 RSS 分布的数据收集和分析实现了 3D 定位功能。应用并比较了三种方法，以找到受场景影响最大的频带，以实现最佳定位性能，并用于估计 RSS 分布。 RSS 分布是通过在场景中测量固定网格上的 PRF 频谱来估计的。利用 RSS 分布，GPR 可以精确定位接收器位置。在实验场景中收集了 90 个网格位置的 RSS，每个位置有 100 个样本。实验结果表明，当
污染物监测与绘图为雨水最佳管理实践提供参考
接下来，将进行初步现场测试。在此任务期间，将进行测量以确保该技术适用于检测裂缝和各种城市/工业表面和介质中的污染源，并确定其在绘制污染积聚区域地图方面的潜力。采样和现场测试程序将进行优化，以确保现场测量具有可重复性、准确性和可现场分析性。这将允许开发可在现场部署的方法来精确定位浓度梯度上的污染源，确定污染是局部的还是扩散到某个区域，并提供有关最佳管理措施（例如清扫、吸尘、渗透介质）是否影响了相关污染水平的反馈。还将采用不同的使用场景，可能包括：1. 对码头边清扫和/或吸尘的前后进行评估2. 评估靠近金属表面的区域以评估锌和铜的浸出，以此作为改进模型的一种手段，例如 WinSLAMM 模型（NESDI 项目编号 455：用于量化雨水排放中金属的来源、负荷和缓解行动的海军设施建模工具）3. 测量生物过滤带上方和下方表面的金属污染情况4. 测量飞碟靶场的铅浓度。
确定性 - Quantum-light-arrays-from-giant-silica shelled ...
摘要：胶体量子点（QDS）是具有光子量子信息技术中应用的单光子源的有前途的候选。但是，使用胶体材料开发实用的光子量子设备需要可扩展的确定性放置稳定的单个QD发射器。在这项工作中，我们描述了一种利用QD大小的方法，以促进单个QD的确定性定位到大型阵列中，同时保持其光稳定性和单光子发射属性。CDSE/CDS CORE/SHELL QD被封装在二氧化硅中，以增加其物理大小而不会扰动其量子限制的发射并增强其光稳定性。然后使用模板辅助的自组装将这些巨型QD精确定位在有序的阵列中，单个QD的产率为75％。我们表明，组装之前和之后的QD在室温下表现出抗束式行为，其光学特性在长时间后保留。一起，这种自下而上的合成方法通过二氧化硅壳和可靠的模板辅助自组装提供了一种独特的方法，可以使用胶体QD作为单光子发射器来生成可扩展的量子光子光子平台。
logosticker：将徽标插入定制生成的扩散模型
摘要。文本到图像模型自定义的最新进展强调了将新概念与一些例外样本集成的重要性。然而，这些进步在很大程度上仅限于广泛认可的科目，可以通过模型的共同的先验知识来相对轻松地学习。相比之下，徽标以独特的模式和文本元素为特征，很难在扩散模型中建立共享知识，从而提出了独特的挑战。为了弥合这一差距，我们介绍了徽标插入的任务。我们的目标是将徽标身份插入扩散模型中，并在各种环境中实现其无缝合成。我们提出了一个新颖的两相管道logosticker来解决这一任务。首先，我们提出了参与者 - 批判性关系预训练al-gorithm，它解决了模型对徽标潜在空间定位的理解和与其他观察者相互作用的潜在空间定位的理解。第二，我们提出了一种脱钩的身份学习算法，该算法可以实现徽标的精确定位和身份提取。LogoSticker可以在不同的环境中准确而和谐地生成徽标。我们全面验证了LogoSticker对自定义方法和大型模型（例如Dalle 3）的有效性。项目页面。
使用多模态数据预测学习者在自适应评估中的努力行为
除了所需的知识之外，还有许多因素影响学习者在某项活动上的表现。学习者在任务上的努力被认为与他们的教育成果密切相关，反映了他们参与该活动的积极性。然而，努力不是直接可观察到的。多模态数据可以提供对学习过程的额外见解，并可能允许努力估计。本文提出了一种在自适应评估环境中对努力进行分类的方法。具体来说，在自适应自我评估活动期间，使用日志和生理数据（即眼动追踪、脑电图、腕带和面部表情）捕捉了 32 名学生的行为。我们对多模态数据应用 k 均值来聚类学生的行为模式。接下来，我们根据发现的行为模式，使用隐马尔可夫模型 (HMM) 和维特比算法的组合，预测学生完成即将到来的任务的努力。我们还将结果与其他最先进的分类算法（SVM、随机森林）进行了比较。我们的研究结果表明，HMM 可以比其他方法更有效地编码努力与行为之间的关系（由多模态数据捕获）。最重要的是，该方法的实际意义在于，通过建立行为之间的关系，派生出的 HMM 还可以精确定位向学习者实时提供预防/规范反馈的时刻