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MAGCPP：一个C ++工具箱，用于将神经反馈与Magstim转颅磁刺激器
摘要：经颅磁刺激（TMS）是治疗各种神经系统疾病的确定方法，例如抑郁症，阿尔茨海默氏病和耳鸣。TMS的新应用程序是封闭循环神经反馈（NF）方案，它需要对TMS系统的软件控制，而不是当前使用的手动控件。因此，开发了MAGCPP（https://github.com/magcpp）工具箱，并在这项工作中进行了描述。该工具箱可以通过C ++接口启用Magstim TMS设备的外部控制。在具有40％功率的TMS应用程序方案中将MAGCPP与其他两个工具箱进行比较，我们发现MAGCPP的工作速度更快，并且重复运行的可变性较低（MagCPP，Python，Matlab [平均值±STD [秒数]：1.19±0.00，1.19±0.00，1.59±0.01，1.44±0.02）。在实时数据处理平台中，MAGCPP与可选的GUI集成了其作为闭环NF-Scenario的一部分的能力。具有比其他工具箱的表现优势，MAGCPP是迈向完整闭环NF场景的第一步，并为新颖的研究设计提供了可能性。
人原代T细胞基因组编辑
（ A ）使用ImmunoCult™ 人 CD3 / CD28 或 CD3 / CD28 / CD2 T 细胞激活活化剂人 T 2 - 3 天后，通过将 TCR αβ 和 CD3 受体与抗体结合，进行流式分析，来测定 TRAC 的敲除效率。每个条件的每个数据点代表一个单独的供体；n = 4 - 8 个供体。每一列线路表示干±标准差。（ B ） ）首先人T细胞被ImmunoCult™人CD3 / CD28 T细胞剂激活活化剂3天，然后进行电转。在电转48小时后，通过ArciTect™ T7循环内切酶I试剂盒测定基因组编辑（切割）的效率。 RNP 电转：+ RNP 。（ C - D ）被ImmunoCult™ 人 CD3 / CD28 T 细细胞激活剂活化 3 天的人 T 细胞经（ C ）模拟电转（无 RNP ）和（ D ） RNP 电转后 TCR αβ 和 CD3 的流式分析点图。（ E ）被ImmunoCult™ 人 CD3 / CD28 T 细胞激活剂活化 3 天的人 T细胞的CD4和CD8流式分析点图。
回顾纸纸实时道路车道检测
Sevagram，Wardha指导者：H.S.Belsare摘要：在这项研究中，一种新型的自动驾驶汽车导航算法，避免了与行人和临时障碍的碰撞。提出的算法通过使用RGB-D深度传感器来预测临时障碍和徘徊的行人的位置。考虑到这些环境不确定性，介绍了唯一的临时视觉流动性规则。提出了一种深入的增强学习（DRL）算法作为决策技术（以引导自动驾驶工具无事发生）。比较了深层Q-NETWORK（DQN），双重Q-Network（DDQN）和Dueling Double Deep Q-Network（D3DQN）算法，并且D3DQN的负率最少。我们使用CARLA模拟环境测试了算法，以检查RGB-D和RGB-LIDAR的输入值。构成综合神经网络D3DQN的一系列算法被选为最佳DRL算法。在减慢城市流量的建模中，RGB-D和RGB-LIDAR产生的结果基本相同。修改了更新的儿童驾驶汽车的自动驾驶版本，以证明拟议算法的实时效率。索引术语：自动驾驶工具，深度加固学习，临时凸进，避免障碍物，车道检测，对象检测。1。引言临时或临时障碍，例如路障，坑洼，速度颠簸和漫游行人，可能会为印度和类似国家的自动驾驶车辆提供挑战。另外，自动驾驶车辆可以使用Vanet（车辆临时网络）与路边单元或另一个移动车辆进行通信，以收集有关事故，道路障碍，交通拥堵和天气状况的最新信息。这种类型的信息对于允许自动驾驶车辆安全行驶并防止道路事故也很重要。研究人员已将传感器安装在车辆上，以识别临时障碍，例如，一些研究人员使用这些传感器来指导自动驾驶车辆，例如，一些研究人员开发了一种基于智能手机的Ad Hoc-Obstacle检测算法。同时，在中央服务器上记录了有关已确定障碍物（类似位置）的信息，并用于提醒其他驾驶员在同一道路上行驶的驾驶员。