XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System辅助导航
航空航天工程系
导航的几何概念、参考框架、坐标变换、变换方法比较。惯性传感器、惯性导航系统-机械化、外部辅助导航、组合导航。模块 4：制导简介（7 个讲座小时）导弹制导律；制导律的分类；经典制导律；现代制导律、自动驾驶仪 - 纵向、横向和导弹。模块 5：控制简介（8 个讲座小时）控制系统简介开环和闭环控制系统-传递函数极点和零点-框图简化-信号流图-梅森增益公式模块 6：系统稳定性（9 个讲座小时）特征方程-稳定性概念-劳斯稳定性标准根轨迹。经典线性时不变控制系统。稳定性；时域特性。航空航天系统的 PID 控制器设计。频域特性、奈奎斯特和波特图及其在航空航天系统控制器设计中的应用。教科书：
移动地图中地标可视化对导航过程中大脑活动的影响：一项虚拟现实研究
研究发现，频繁使用 GPS 导航辅助会对空间学习产生负面影响。在提供此类服务中的寻路指示的同时有效显示地标可以促进空间学习，因为地标可作为认知锚点帮助导航者构建和学习环境。然而，简单地在移动地图上添加地标可能会消耗额外的认知资源，从而对移动地图用户在导航过程中的认知负荷产生不利影响。为了解决这个潜在问题，我们通过实验设置了本研究，以调查在逐向指示期间在交叉路口一次显示在移动地图上的地标数量（即 3 个、5 个和 7 个地标）如何影响虚拟城市环境中地图查阅期间的空间学习、认知负荷和视觉空间编码。使用地标识别测试、路线方向测试和相对方向判断 (JRD) 来测量环境的空间学习。通过分析不同频带的功率调制以及事件相关脑电位 (ERP) 的峰值幅度，使用脑电图 (EEG) 评估认知负荷和视觉空间编码。行为结果表明，当移动地图上显示的地标数量从 3 个增加到 5 个时，地标和路线学习会得到改善，但描绘 7 个地标时空间学习并没有进一步受益。EEG 分析表明，与 3 个和 5 个地标条件相比，7 个地标条件下额中央导联的相对 θ 功率和顶枕导联的 P3 幅度增加，这可能表明 7 个地标条件下的认知负荷增加。移动地图上地标数量越多，枕骨导联的 θ ERS 和 alpha ERD 越大，表明视觉空间编码越好。我们得出的结论是，在遵循路线时可视化的地标数量可以支持地图辅助导航过程中的空间学习，但存在潜在界限——只有当显示的可视化地标数量不超过用户的认知能力时，地图上的可视化地标才有利于用户的空间学习。这些结果进一步揭示了地图辅助导航空间学习过程中认知负荷和视觉空间编码背后的神经元相关性。我们的发现也有助于神经自适应地标可视化的设计
模型预测路径积分方法具有触及 - 远程任务和控制障碍功能
摘要 - 机器人技术的快速进步需要用于在动态和不确定环境中开发和测试安全控制体系结构的Ro-Bust工具。确保机器人技术的安全性和可靠性，尤其是在关键安全应用中，至关重要，推动了实质性的工业和学术努力。在这种情况下，我们扩展了Python/ROS2工具箱CBF套件，该工具箱现在使用Ax-Avoid规范作为成本函数结合了计划者。与模型预测路径积分（MPPI）控制器的集成使工具箱能够满足复杂的任务，同时确保使用控制屏障功能（CBF）的各种不确定性来源的正式安全保证。CBF试剂盒针对使用JAX进行自动分化的速度和二次程序求解的JAXOPT进行了优化。该工具箱支持各种机器人应用，包括辅助导航，人类机器人相互作用和多机器人协调。该工具箱还提供了全面的计划者，控制器，传感器和估算器实现的库。通过一系列示例，我们证明了在不同机器人方案中CBF套件的增强功能。
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一种用于开发 ViewHRV 服务平台的程序化方法，具有准确可靠的结果 Shaqiri，Ervin； Gusev, Marjan 2020 基于秘密共享的区块链存储减少算法 Popovska-Mitrovikj, Aleksandra;梅奇卡罗斯卡，丹妮拉；迪米特洛娃，维斯娜； Bakeva，Verica 2020 机器学习在 DES 密码分析中的应用 Andonov，Stefan；多布雷娃，乔瓦娜；伦布罗夫斯卡，莉娜；巴甫洛夫，斯蒂芬；迪米特洛娃，维斯娜； Popovska Mitrovikj，Aleksandra 2020 PM2.5 预测注意力模型 Kalajdjieski，Jovan；米尔塞瓦，乔治娜； Kalajdziski, Slobodan 2020 信标和无信标室内辅助导航 Dimitrievski, Ace;米舍夫，阿纳斯塔斯；萨沃斯卡，斯内扎纳； Trajkovikj，Vladmir 2020 使用高级嵌入模型增强推荐系统 Cenikj，Gjorgjina； Gievska, Sonja 2020 使用 GPU 计算美国野火的火灾天气指数 Kuzmanova, J., Gusev, M., Zdraveski, V. 2020 通过进行模糊粗糙特征选择对蛋白质结构进行分类 Mirceva, Georgina;安德烈亚·瑙莫斯基；安德烈·库拉科夫
人工智能在干细胞治疗中的意义
近年来，人工智能 (AI) 的快速发展及其在日常生活中的不断增加的使用，正在以多种方式帮助人们。人工智能已成为不同医学学科的巨大帮助，包括管理日常需求，例如提醒患者及其护理人员等有需要的人进行必要的活动。在医疗保健行业，对数据的仔细和系统记录导致所有医学学科积累了大量信息。虽然这些丰富的数据提高了诊断和治疗能力和准确性，但也带来了重大挑战。信息量本身可能会让临床医生不堪重负，使他们难以在治疗特定疾病时找到相关见解。同时，医学知识的快速发展意味着保持最新状态正逐渐成为一项艰巨的任务，通常被称为信息过载。因此，即使是针对一种疾病，浏览大量数据也会成为医疗保健提供者的挑战。找到有效的方法来简化数据访问并将其用于改进决策过程对于确保临床医生能够提供最佳护理而不受现代医疗数据量产生的复杂性拖累至关重要。为了应对这一挑战，人工智能辅助导航为患者的福祉逐渐变得不仅是可取的，而且是不可避免的。人工智能 (AI) 一词由约翰·麦卡锡于 1956 年在一次关于这一主题的会议上创造。1 从那时起，人工智能在医疗保健行业领域迅速发展，各种人工智能应用程序已经并正在开发中，以解决医疗保健个人和组织目前面临的一些最紧迫的问题，这些问题很可能在未来继续存在。对于医疗保健个人包括领导者来说，了解人工智能技术的现状以及如何使用此类技术来提高功效、安全性和提供健康服务，同时提供基于价值的医疗保健服务至关重要。
经鼻靶向给药治疗中枢神经系统疾病：叙述性综述
目前，神经干预、手术、药物和中枢神经系统 (CNS) 刺激是治疗中枢神经系统疾病的主要方法。这些方法用于克服血脑屏障 (BBB)，但它们具有局限性，因此需要开发靶向递送方法。因此，最近的研究集中于时空直接和间接靶向递送方法，因为它们可以减少对非靶细胞的影响，从而最大限度地减少副作用并提高患者的生活质量。使治疗剂能够直接穿过 BBB 以促进递送至靶细胞的方法包括使用纳米药物（纳米颗粒和细胞外囊泡）和磁场介导递送。纳米颗粒根据其外壳组成分为有机和无机类型。细胞外囊泡由凋亡小体、微囊泡和外泌体组成。磁场介导的递送方法包括磁场介导的被动/主动辅助导航、趋磁细菌、磁共振导航和磁性纳米机器人——按其发展时间顺序排列。间接方法增加血脑屏障通透性，使治疗剂到达中枢神经系统，包括化学递送和机械递送（聚焦超声和激光治疗）。化学方法（化学渗透促进剂）包括甘露醇（一种普遍的血脑屏障通透剂）和其他化学物质——缓激肽和 1-O-戊基甘油——以解决甘露醇的局限性。聚焦超声有高强度和低强度两种。激光治疗包括三种类型：激光间质治疗、光动力治疗和光生物调节治疗。直接和间接方法的结合并不像单独使用那样常见，但代表了该领域进一步研究的领域。本综述旨在分析这些方法的优缺点，描述直接和间接递送的联合使用，并提供每种靶向递送方法的未来前景。我们得出结论，最有前途的方法是通过鼻腔到中枢神经系统输送混合纳米药物、有机、无机纳米粒子和外泌体的多种组合，然后通过光生物调节疗法或低强度聚焦超声进行预处理，以此作为将本综述与其他针对中枢神经系统输送的综述区分开来的策略；然而，还需要更多的研究来证明这种方法在更复杂的体内途径中的应用。