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下一个样本跟踪的遗传性别验证...
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视觉范围内相机跟踪的现代方法...
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用于定位、导航和跟踪的粒子过滤器
开发了使用粒子滤波器（递归蒙特卡罗方法）解决定位、导航和跟踪问题的框架。提出了一种粒子维度简约的通用算法。汽车和航空应用从数字上说明了与基于卡尔曼滤波器的传统算法相比的优势。这里使用非线性模型和非高斯噪声是准确度提高的主要原因。更具体地说，我们描述了如何使用地图匹配技术将飞机的海拔剖面图与数字海拔地图进行匹配，将汽车的水平行驶路径与街道地图进行匹配。在这两种情况下，都可以实时实现，测试表明，其准确度可与卫星导航（如 GPS）相媲美，但完整性更高。基于模拟，我们还讨论了粒子滤波器如何用于基于手机测量的定位、飞机的综合导航以及飞机和汽车的目标跟踪。最后，粒子滤波器为导航和跟踪的组合任务提供了一个有希望的解决方案，这在空中搜寻和汽车防撞上都有所体现。
全跟踪的广义线性二次控制...
这两个问题都可以通过使用基于 PID 控制器的经典控制系统方法来解决 [8-13]。然而，开发多维 PID 控制器很困难，因为它们没有理论背景。因此，这种综合有点直观，取决于经验法则，需要控制系统工程师的丰富经验。另一种可能性是使用反步或滑模控制。在 [14] 中，终端滑模和反步控制已成功应用于实时无人机。在 [15] 中，基于线性反馈表示的鲁棒控制器可减少动态不确定性和外部干扰，并设计应用于实时欠驱动系统。现代控制技术，尤其是最优控制理论，为开发高效、鲁棒的多维控制器提供了可能性 [16-20]。它们非常适合处理非常一般类型的跟踪问题。在 [21] 中，瞬时最优控制用于输入饱和的机器人轨迹跟踪。 [ 22 ] 提出了基于辛伪谱最优控制的三维欠驱动板条箱跟踪方法。[ 23 ] 证明了最优周期
用于对象跟踪的深度脉冲神经网络
摘要 — 脉冲神经网络 (SNN) 是一种生物学上合理的模型，具有高计算能力和低功耗的优点。而深度 SNN 的训练仍然是一个悬而未决的问题，这限制了深度 SNN 的实际应用。在这里，我们提出了一种名为 Spiking SiamFC++ 的深度 SNN 架构，用于通过端到端直接训练进行对象跟踪。具体而言，在时间域上扩展 AlexNet 网络以提取特征，并采用代理梯度函数实现深度 SNN 的直接监督训练。为了检查 Spiking SiamFC++ 的性能，考虑了几个跟踪基准，包括 OTB2013、OTB2015、VOT2015、VOT2016 和 UAV123。发现与原始 SiamFC++ 相比，精度损失很小。与现有的基于 SNN 的目标跟踪器（例如 SiamSNN）相比，所提出的 Spiking SiamFC++ 的精度（连续性）达到 85.24%（64.37%），远高于 SiamSNN 实现的 52.78%（44.32%）。据我们所知，Spiking SiamFC++ 的性能优于现有的基于 SNN 的对象跟踪的先进方法，这为 SNN 在目标跟踪领域的应用提供了一条新途径。这项工作可能会进一步促进 SNN 算法和神经形态芯片的发展。
基于单分子跟踪的药物筛查
摘要17巨噬细胞测量“饮食”信号IgG，以识别吞噬作用的靶标。我们18想知道先前遇到IgG是否会影响巨噬细胞的食欲。IgG被FC受体识别19。 为了在时间上控制FC受体激活，我们设计了一个FC 20受体，该受体通过光诱导的Cry2的低聚，触发21个吞噬作用。 使用此工具，我们证明了FC受体激活Primes 22巨噬细胞在将来的相遇中对IgG更敏感。 巨噬细胞具有23个以前经历过的FC受体激活的巨噬细胞会吸收更多IgG结合的癌细胞。 24增加的吞噬作用是通过两种离散机制发生的 - 短期和长期25启动。 长期启动需要新的蛋白质合成和ERK活性。 短期26启动不需要新的蛋白质合成，而与FC 27受体迁移率的增加相关。 我们的工作表明，IgG质巨噬细胞增加了28种吞噬作用，这表明在29种初始启动剂量后，治疗性抗体可能变得更有效。 30IgG被FC受体识别19。为了在时间上控制FC受体激活，我们设计了一个FC 20受体，该受体通过光诱导的Cry2的低聚，触发21个吞噬作用。使用此工具，我们证明了FC受体激活Primes 22巨噬细胞在将来的相遇中对IgG更敏感。巨噬细胞具有23个以前经历过的FC受体激活的巨噬细胞会吸收更多IgG结合的癌细胞。24增加的吞噬作用是通过两种离散机制发生的 - 短期和长期25启动。长期启动需要新的蛋白质合成和ERK活性。短期26启动不需要新的蛋白质合成，而与FC 27受体迁移率的增加相关。我们的工作表明，IgG质巨噬细胞增加了28种吞噬作用，这表明在29种初始启动剂量后，治疗性抗体可能变得更有效。30
用于带电粒子跟踪的量子模式识别算法
然而，HL-LHC 的覆盖范围依赖于比 LHC 高一个数量级的亮度，这意味着每次光束碰撞时发生的额外质子-质子相互作用的数量（也称为堆积，μ）将增加 3 到 5 倍，达到每次碰撞 140 到 200 次额外的相互作用。因此，HL-LHC 的计算环境将极具挑战性，目前的预测表明，处理数据所需的计算资源将超过预算预测。用于重建带电粒子轨迹的模式识别算法是重建模拟数据和碰撞数据事件的关键挑战。模式识别算法 [5] 可大致分为全局方法或局部方法。全局模式识别方法通过同时处理来自全探测器的所有测量值来寻找轨迹。全局方法的例子包括保角映射或变换方法，如霍夫变换 [6、7] 和神经网络 [8]。局部模式识别方法根据探测器局部区域的测量结果生成轨迹种子，然后搜索其他命中点以完成轨迹候选。局部方法的示例包括轨迹道路和轨迹跟踪方法，例如卡尔曼滤波器 [9-11]。模式识别算法通常在找到种子之后的轨迹重建序列中运行。一旦通过模式识别算法识别出沉积的能量集，就可以通过拟合算法确定轨迹的参数。用于描述轨迹的参数取决于探测器的几何形状，但通常使用五个（如果包含时间信息，则为六个）参数。轨迹参数通常包括动量（与曲率成反比）、描述传播方向的角度以及用于表征起点的撞击参数。为了说明 HL-LHC 所带来的挑战，图 1 显示了每个事件的处理时间与堆积的关系，该图使用了 ATLAS 实验使用基于卡尔曼滤波器的模式识别序列记录的数据。处理时间与 μ 的增加成比例，这是模式识别算法的典型特征。在 HL-LHC 中，μ 的预期值将明显位于曲线的右侧，因此需要大量的 CPU 资源。未来的强子对撞机（例如未来环形对撞机项目中提出的强子-强子对撞机 [ 13 ]），预计会出现更多的堆积，每个事件可能最多增加 1000 次相互作用。由于这一挑战，开发用于高能物理模式识别的新算法和新技术目前是一个非常活跃的发展领域。本文概述了正在进行的研究，以确定量子计算机在未来如何用于模式识别算法。量子计算机最早是在 40 多年前提出的 [14-16]，最初的想法是开发一种利用自然界中的量子过程来更好地模拟自然的计算机。十年后，量子算法的发展引起了人们的进一步兴趣，这些算法展示了量子计算机解决经典难题的潜力，包括质数分解 [17] 和搜索算法 [18,19]。第一台量子计算机基于现有的核磁共振技术 [20-22]。最近，我们进入了所谓的噪声中型量子 (NISQ) 时代 [23]，量子计算机具有数十个逻辑量子位，可以超越当前经典计算机的能力，尽管受到显著噪声的限制。量子位是经典计算机上用于存储信息的比特的量子类似物。目前可用的量子计算机可分为量子退火器或基于电路的量子计算机。量子退火器旨在解决特定类型的问题：最小化目标函数，由于量子隧穿效应，量子退火有望更快地解决最小化问题。D-Wave 生产目前最多 5000 个量子比特的商用量子退火器 [ 24 ]。基于电路的量子计算机可用于解决更广泛的问题，因此在概念上与当今的数字计算机更相似。它们由使用各种技术由量子比特制成的量子电路组成。目前正在探索的量子比特技术包括超导晶体管、离子阱和拓扑量子比特。例如，IBM量子退火器旨在解决特定类型的问题：最小化目标函数，由于量子隧穿效应，量子退火有望更快地解决最小化问题。D-Wave 生产商用量子退火器，目前最多有 5000 个量子比特 [ 24 ]。基于电路的量子计算机可用于解决更广泛的问题，因此在概念上与当今的数字计算机更相似。它们由使用各种技术由量子比特制成的量子电路组成。目前正在探索的量子比特技术包括超导晶体管、离子阱和拓扑量子比特。例如，IBM量子退火器旨在解决特定类型的问题：最小化目标函数，由于量子隧穿效应，量子退火有望更快地解决最小化问题。D-Wave 生产商用量子退火器，目前最多有 5000 个量子比特 [ 24 ]。基于电路的量子计算机可用于解决更广泛的问题，因此在概念上与当今的数字计算机更相似。它们由使用各种技术由量子比特制成的量子电路组成。目前正在探索的量子比特技术包括超导晶体管、离子阱和拓扑量子比特。例如，IBM
用于远距离检测和跟踪的扫描激光雷达......
摘要：在过去的几年中，滥用民用无人机或无人机（无人驾驶飞机）一直是一个令人关注的问题。作为响应，已经开发了多个系统，包括光学，电子甚至声学技术，以进行检测和跟踪。不幸的是，由于其小小的，十分尺寸的大小以及形状和行为的巨大变化，无人机代表了一个具有挑战性的目标。在该博士学位上，我们开发了一种激光雷达（光检测和范围）系统，以解决此问题以拆除一公里处。在我们的系统中，范围是使用ight原理的时间来获取的，并通过使用双轴电量器依次扫描场景来完成图像。我们利用扫描多功能性开发了多种操作模式。标准检测模式使用大量视图的栅格扫描捕获场景的图像。跟踪模式基于围绕目标的本地模式，该模式以非常高的速率更新，以使目标保持在其边界内。e Ort被纳入了我们扫描激增的众多参数的理论和数值优化研究中，以便在最大范围，本地化分辨率和速率方面达到表现性能。用于检测和跟踪模式的模式优化是主要焦点，使用检测的目标概率作为最大化的函数。目标大小，速度和替代性也引入了检测的概率，从而完整概述了系统性能。该原型在几周的试验中测试了无人机检测和跟踪。在我们的LiDAR平台上，从头开始开发，每个组件的表征都可以丰富和验证我们的模型。成功之后，候选人启动和监督了工业前的整合过程。
aahara：（侧面跟踪的）免疫助推器，评论
抽象的问题是在想到要采取的措施来增强免疫力的情况下弹出时，所有人都可以收到或思考的只是各种药物来源，例如营养补充剂，各种药物疾病，体育锻炼，各种rasayanas（重新疗法）（例如Chyavanprapraash等），等等。他们的饮食。，但我们没有一个人想起最自然和定期食用的食物，因为每天都会定期服用少量的促进剂剂量。通过本文，已经努力让每个人都知道如何，何时，什么以及在哪里应该食用适当的饮食，含有营养食物，富含其所有成分，例如维生素，矿物质等。根据古代医学中提到的规则，支持IMUNE系统的最佳功能所需。关键字：Aahara，Vyadhikshamatva，Immunity Trayopsthambha，Mahabhaishjya介绍Ayurveda描述了各种疾病的分类，其中之一是concontivation-conconification-concodification-concontification-concontification- conconty-div>>