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深度光学和光子学在人工智能中的透视推理
计算系统的能力正与其试图理解的海量视觉数据展开一场“军备竞赛”。在自动驾驶、机器人视觉、智能家居、遥感、显微镜、监控、国防和物联网等一系列应用中，计算成像系统记录和处理大量人类无法看到的数据，而是由基于人工智能 (AI) 的算法进行解释。在这些应用中，深度神经网络 (DNN) 正迅速成为视觉数据处理的标准算法方法 1-3。这主要是因为 DNN 在所有领域都取得了最先进的结果，而且往往领先优势很大。深度学习的最新突破得益于现代图形处理单元 (GPU) 的巨大处理能力和并行性，以及海量视觉数据集的可用性，这些数据集使得 DNN 能够使用监督机器学习策略进行高效训练。然而，运行日益复杂的神经网络的高端 GPU 和其他加速器对功率和带宽的需求巨大；它们需要大量的处理时间和笨重的外形尺寸。这些限制使得在边缘设备（如摄像头、自动驾驶汽车、机器人或物联网外设）中采用 DNN 具有挑战性。以自动驾驶汽车中的视觉系统为例，它们必须使用有限的计算资源即时做出稳健的决策。高速行驶时，瞬间的决策可以决定生死。事实上，几乎所有边缘设备都会受益于更精简的计算成像系统，提供更低的延迟和尺寸、重量和功率的改进。DNN 的两个阶段（训练和推理）的计算要求非常不同。在训练阶段，DNN 被输入大量标记示例，并使用迭代方法，其参数针对特定任务进行优化。训练完成后，DNN 用于推理，其中某些输入数据（例如图像）在前馈过程中通过网络发送一次，以计算所需的结果。在某些应用中，GPU 用于推理，但由于上述原因，对于许多边缘设备而言，这是不切实际的。
“Wall Hack AR”：基于 LiDAR 和 VPS 的 AR 透视系统
在有许多障碍物的地方工作的一个常见例子是驾驶车辆。驾驶员的视线被车辆的墙壁和座椅遮挡。Tachi 等人 [2] 通过将外部摄像机拍摄的图像投射到覆盖有回射材料的内墙上，使内墙看起来透明。“F-35 Lightning II 驾驶舱视觉” [3] 通过将战斗机外部红外摄像机的图像拼接在一起，在飞行员头盔内投射全景图像，使飞行员可以从驾驶舱透过飞机墙壁看到外面。2004 年，有人提出了一种使用移动 AR 设备的建筑物透视系统 [4]，并指出需要一种机制来跟踪 AR 设备的位置。此外，olde Scholtenhuis 等人 [5] 和 Ortega 等人 [6] 使用 AR 透视系统研究地下基础设施的可视化。Zhang 等人 [7] 使用他们的透视系统提高了工业环境中视觉盲区 (VBA) 中手动装配的性能。该系统使用数据手套和 HoloLens 来可视化 VBA 中人手和机器零件的位置。正如 Bane 和 Hollerer [4] 所观察到的，要实现 AR 透视系统，必须有一种机制来跟踪设备的位置。这是因为除非可以确定和对齐扫描数据和 AR 设备的空间位置，否则扫描数据无法显示在 AR 设备上。olde Scholtenhuis 等人 [5] 和 Ortega 等人 [6] 的研究
和太空透视合作伙伴要启动新的刮擦票...
TexasLottery®和太空透视合作伙伴推出新的Scratch Ticket Game促销活动，以将获奖者送往太空 /第2页。“许多美国人只梦想着太空旅行。我们很自豪地与德克萨斯彩票合作
靶向DNA脱甲基化：载体，效应子和透视
摘要：在特定基因的调节顺式元素处异常的DNA高甲基化在许多病理状况中，包括心血管，神经系统，免疫学，胃肠道和肾脏疾病以及癌症，糖尿病等。因此，实验和治疗性DNA脱甲基化的方法具有表现机械意义，甚至表观遗传改变的因素的巨大潜力，并且可能为表观遗传治疗方案打开新的途径。然而，基于DNA甲基转移酶抑制剂的现有方法不适合于具有特定序列的疾病治疗疾病并提供有限的实验价值。因此，基因特异性表观遗传编辑是对沉默基因表观遗传重新激活的关键方法。可以通过利用序列依赖性的DNA结合分子（例如锌纤维蛋白阵列（ZFA），转录激活剂（TALE）和定期散布的短palindromic的短palindromic重复重复的死亡cas9（CRISPR/DCAS9）来实现脱甲基化。 合成蛋白，其中这些DNA结合结构域与DNA脱甲基酶（例如十个时期易位（TET）和胸腺胺DNA糖基化酶（TDG）酶融合，成功诱导或增强了目标位点的转录反应性。 但是，许多挑战，包括对融合构建体传递的转基因的依赖，仍然需要解决。 在这篇综述中，我们详细介绍了基因特异性DNA去甲基化的当前和潜在方法，作为一种新型的基于表观遗传编辑的治疗策略。脱甲基化。合成蛋白，其中这些DNA结合结构域与DNA脱甲基酶（例如十个时期易位（TET）和胸腺胺DNA糖基化酶（TDG）酶融合，成功诱导或增强了目标位点的转录反应性。但是，许多挑战，包括对融合构建体传递的转基因的依赖，仍然需要解决。在这篇综述中，我们详细介绍了基因特异性DNA去甲基化的当前和潜在方法，作为一种新型的基于表观遗传编辑的治疗策略。
光学透视显示器对增强现实中自我化身外观的影响
A BSTRACT 虚拟和增强现实领域的显示技术会根据用户当前的观看条件影响人类表征的外观，例如远程呈现或娱乐应用中使用的化身。随着观看条件的变化，感知到的化身外观可能会发生意想不到或不受欢迎的变化，这可能会改变用户对这些化身的行为并导致使用 AR 显示器时的挫败感。在本文中，我们描述了一项用户研究（N=20），其中参与者通过使用 HoloLens 2 光学透视头戴式显示器在镜子中看到自己站在自己的化身旁边。参与者的任务是在两种环境照明条件（200 勒克斯和 2,000 勒克斯）下将他们的化身的外观与他们自己的进行匹配。我们的结果表明，环境光的强度对参与者选择的虚拟形象的肤色有显著影响，肤色较深的参与者倾向于将虚拟形象的肤色调得较浅，几乎与肤色较浅的参与者的肤色相同。此外，尤其是女性参与者在环境光较亮的情况下会将虚拟形象的头发颜色调得较深。我们从技术限制和对光学透视显示器上虚拟形象多样性的影响的角度讨论了我们的结果。
基于MOSFET的吸收剂，用于5G大型MIMO基站的反射信号 - 电路透视
摘要 - 损耗的传播对基站子系统的整体性能和效率具有负面影响。与4G技术相比，5G技术的一个关键特征提高了效率。5G巨大的MIMO基站结构可能会遭受这些损失，这会影响基本变电站的包容性能和效率。此外，在5G技术中，由于接收器（R X）分支的信号反映了与5G Mimo基站的循环器相连的信号。这种反射损失是由于R X分支的不匹配的负载阻抗和发射机（T X）分支的源阻抗。这项研究的主要目的是使用MOSFET吸收T X和R X之间阻抗不匹配而导致的反射信号。之后，每当基本站的R X分支反射时，就可以通过数学上的MOSFET的源电流和排水电流进行了两个比较。此外，通过将T X分支，天线，R X分支和MOSFET连接到四端口循环器的每个端口，提出了提出的电路模型。在1.4 V峰值处的13 dbm的反射RF功率纠正到其等效的直流值1.004 V。然而，使用LC滤波器，这些电流和电压的这些值在整流器的输出端进行脉动和过滤。索引术语 - 基线站，循环器，MOSFET，收发器，微波设备，纳米技术，5G，VLSI
高级锂金属电池的功能性聚合物材料：评论和透视
摘要：锂金属电池（LMB）是具有高能量密度的下一代电池技术。然而，充电/放电期间锂树突生长会导致严重的安全问题和循环性能差，从而阻碍了其广泛的应用。功能性聚合物材料在LMB中的合理设计和应用对于提高其电化学性能，尤其是循环稳定性至关重要。在这篇综述中，检查了晚期聚合物材料的最新进展，以提高LMB的稳定性和循环寿命为不同的组件，包括人工固体电解质界面（SEI）以及分离器和锂金属阳极之间的功能夹层。此后，将分析LMB的晚期聚合物电解质设计的研究进度。最后，将讨论有关LMB功能聚合物的未来开发的主要挑战和关键观点。
空间中的伤口和皮肤愈合：3D生物打印透视
新的育种技术不仅彻底改变了生物科学，而且还被用于生成无转基因产品。基因组编辑是一种强大的技术，已用于修改几种重要作物的基因组。本综述描述了基因组编辑系统（例如ZFN，Talens和CRISPR/CAS）的基本机制，优势和缺点。其次，我们详细总结了应用于土豆和其他块茎作物的CRISPR/CAS系统的所有研究，例如红薯，木薯，山药和胡萝卜。与自我不相容性，非生物生物耐药性，营养 - 抗营养素含量以及利用CRISPR/CAS系统靶向的收获后因子相关的基因。我们希望这篇综述提供基本信息，这些信息对于将来的块茎作物繁殖以开发新颖的品种很有用。
神经炎症疾病建模的透视性晚期脑官
尽管用小鼠组织完成了脑器官的第一项工作，但它代表了基于细胞培养的人脑建模之前和之后（Lancaster等，2013）。脑类器官具有高细胞异质性，许多细胞类型都集成到同一系统中。类器官不仅代表了研究健康中神经过程的优势，而且更重要的是在患病的环境中，尤其是那些具有复杂遗传方面的那些在动物中构成挑战的遗传方面。对人类神经系统疾病的临时研究意味着由于遗传背景的多样性，在遗传疾病的情况下，中枢神经系统的结构复杂性（CNS），动物模型缺乏可重复性以及在获得人脑活检方面的困难。大脑器官系统的发展在模仿中枢神经系统的复杂性并克服所有这些缺点方面取得了突破。由各种神经元细胞类型组成的脑器官的细胞异质性，可以彼此连接和相互作用是一个很大的优势。获得患者样品，将其重新编程为干细胞的简单性，并将其用于神经退行性疾病建模，增强其翻译价值和更个性化的方法。IPSC衍生的人脑器官已用于研究脑感染（Qian等，2016），神经系统疾病和神经退行性疾病，例如阿尔茨海默氏病（Chen等，2021）。IPSC衍生的人脑器官已用于研究脑感染（Qian等，2016），神经系统疾病和神经退行性疾病，例如阿尔茨海默氏病（Chen等，2021）。