XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System障碍物
移动机器人障碍物检测和避免NAV ...
摘要 - 智能机器人技术在维护，维修和大修（MRO）机库操作方面具有重要意义，其中移动机器人可以在其中导航复杂而动态的环境，以进行飞机视觉检查。飞机机库通常忙碌而变化，形状和尺寸各不相同，呈现出严格的障碍物和条件，可能导致潜在的碰撞和安全危害。这使得障碍物检测和避免对安全有效的机器人导航任务至关重要。常规方法已在计算问题上应用，而基于学习的方法的检测准确性受到限制。本文提出了一个基于视觉的导航模型，该模型将预训练的Yolov5对象检测模型集成到机器人操作系统（ROS）导航堆栈中，以优化复杂环境中的障碍物检测和避免。该实验在ROS-Gazebo模拟和Turtlebot3 Waffle-Pi机器人平台中进行了验证和评估。结果表明，机器人可以越来越多地检测并避免障碍物，而无需碰撞，同时通过不同的检查点导航到目标位置。关键字 - 自主导航，对象检测，避免障碍物，移动机器人，深度学习
大数据选项远离障碍物跟踪
摘要 - 我们的研究在多代理网络中分发了大数据非convex优化。我们考虑平滑（可能）非凸功能的总和的（受约束的）最小化，即代理的总和，以及凸（可能）的凸（可能）非平滑正常器。我们的兴趣是大数据问题，其中有大量变量需要优化。如果通过标准分布式优化算法进行处理，则这些大规模问题可能会因为每个节点的局部计算和通信负担过高，因此可能会棘手。我们提出了一种新颖的分布式解决方案方法，在每种迭代中，代理以不协调的方式更新整个决策向量的一个块。为了处理成本函数的非概念性，新型方案取决于连续的凸近似（SCA）技术，结合了一种新颖的块驱动的推动力共识方案，该方案对执行局部扩展的块状操作和梯度平均跟踪非常有用。建立了渐近收敛到非凸问题的固定溶液。最后，数值结果显示了提出的算法的有效性，并突出了块维度如何影响通信开销和实际收敛速度。
比较电磁性障碍物和手性诱导的自旋选择性
手性在许多物理，化学和生物学领域至关重要，那里有两种不可感染的形式（对映异构体），其中一个是另一种镜像。自巴斯德时代以来，手性和磁性之间的相互作用一直引起了人们的关注，这是新兴的媒介的来源。基本的对称性论点表明，当将手性系统置于磁场中时，允许使用磁性效果的全新效果系列（MCHA）（MCHA）（有关最近的综述，请参见1）。该家族的第一个成员要在实验中报告，光学MCHA，cor-响应于在吸收和折射的非极化光的吸收和折射中，并平行或与fine field eeld平行，2。3最初在可见的波长范围内观察到4、5、6的存在，后来在整个电磁频谱中确定了从78到X射线，910和Photochem-Istry中的整个电磁谱。11电MCHA（EMCHA），在Bismuth螺旋，12个碳纳米管的电阻中观察到，13碳纳米管，14个散装的导体，15个金属，15，16 16半导体17和超导体18作为电阻和电气的抗性i的电阻，并取决于电气的抗药性。 b通过（bI）=0（1 +b·i）（1）
RNA：Okazaki片段的DNA杂交造成了ku介导的障碍物的复制效果
非同源最终连接（NHEJ）因素在复制叉保护，重新启动和维修中。在这里，我们确定了一种与RNA相关的机制：在裂变酵母中建立NHEJ因子KU介导的障碍物的DNA杂种。rNase H活性促进新生的链降解和复制重新开始，RNase H2在处理RNA中的重要作用：DNA杂种以克服新生链降解的KU级杂种。rNase H2与MRN-CTP1轴合作，以KU的方式维持对复制应激的抗性。从机械上讲，新生链降解中RNAseH2的需求需要培养基活性，该活动允许建立KU级驻射击器exo1，而损害Okazaki碎片的成熟会加强KU驻式甲壳。最后，复制应力以原始酶依赖性方式诱导KU灶，并有利于KU结合与RNA：DNA杂交。我们提出了RNA的功能：DNA杂交源自冈崎片段的DNA杂交，以控制KU驻式核能指定核酸酶的要求，以使分叉切除。
直磷酸监测的倾斜和阅读障碍物电化学传感器
DNA2VEC载体。单词嵌入被广泛用于自然语言处理（NLP），可使用固定长度向量有效地将单词映射到高维空间中[19]。这个概念也已应用于DNA序列[20]。在这项研究中，我们利用了预训练的单词向量来嵌入DNA序列。我们通过窗口大小m（m = 3）和步长s（s = 1）进行长度n的DNA样本，然后获得长度m xi∈{x 1，x 2，x 3，...，x n-2}的N-2 DNA序列。每个X I可以在衍生自DNA2VEC的预训练的DNA载体基质中找到[21]。我们使用ei∈Rk来表达缝隙I序列的k（k = 100）维矢量，然后将我们的序列x i转换为e ei∈{e 1，e 2，e 3，...，e n-2}。最后，对于每个长度n的样本，它可以嵌入为：e 1：n -2 = e1⊕e2 e 2 e 2⊕e n -2（1），其中⊕表示串联算子。
通过MECOM抑制Cebpa抑制障碍物的区别以驱动侵略性白血病
1美国波士顿儿童医院血液学/肿瘤学的分工，美国马萨诸塞州波士顿，美国马萨诸塞州02115。2美国马萨诸塞州波士顿的哈佛医学院Dana-Farber癌症研究所儿科肿瘤学系，美国马萨诸塞州02115。 3美国马萨诸塞州波士顿霍华德·休斯医学院，美国02115。 4美国麻省理工学院和哈佛大学的广泛研究所，美国马萨诸塞州02142，美国。 5美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院细胞生物学系02115，美国。 6，美国马萨诸塞州波士顿，哈佛医学院生物化学和分子药理学系，美国02115，美国。 7血管生物学计划，波士顿儿童医院，波士顿，马萨诸塞州02115，美国。 8美国马萨诸塞州波士顿的波士顿儿童医院手术系，美国马萨诸塞州02115。 9加拿大多伦多大学健康网络玛格丽特癌症中心公主。 10号医学生物物理学系，加拿大多伦多多伦多大学。 11哈佛干细胞研究所，剑桥，马萨诸塞州02142，美国。 12现在的地址：美国德克萨斯州达拉斯西南医疗中心，美国德克萨斯州75390。 13这些作者为这项工作做出了同样的贡献。 14铅接触。 *通信：sankaran@broadinstitute.org，tfleming@broadinstitute.org，richard.voit@utsouthwestern.edu急性髓性白血病（AML）的预后不佳，许多高风险的病例病例调节性调节性程序仍然很糟糕，但仍然可以理解这一机构，这是该机构的范围。 增加了干细胞转录因子MECOM的表达，这是一个主要无法治愈的AML中的一个关键驱动器机制。 MECOM如何导致这种侵略性的AML表型仍然未知。2美国马萨诸塞州波士顿的哈佛医学院Dana-Farber癌症研究所儿科肿瘤学系，美国马萨诸塞州02115。3美国马萨诸塞州波士顿霍华德·休斯医学院，美国02115。4美国麻省理工学院和哈佛大学的广泛研究所，美国马萨诸塞州02142，美国。 5美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院细胞生物学系02115，美国。 6，美国马萨诸塞州波士顿，哈佛医学院生物化学和分子药理学系，美国02115，美国。 7血管生物学计划，波士顿儿童医院，波士顿，马萨诸塞州02115，美国。 8美国马萨诸塞州波士顿的波士顿儿童医院手术系，美国马萨诸塞州02115。 9加拿大多伦多大学健康网络玛格丽特癌症中心公主。 10号医学生物物理学系，加拿大多伦多多伦多大学。 11哈佛干细胞研究所，剑桥，马萨诸塞州02142，美国。 12现在的地址：美国德克萨斯州达拉斯西南医疗中心，美国德克萨斯州75390。 13这些作者为这项工作做出了同样的贡献。 14铅接触。 *通信：sankaran@broadinstitute.org，tfleming@broadinstitute.org，richard.voit@utsouthwestern.edu急性髓性白血病（AML）的预后不佳，许多高风险的病例病例调节性调节性程序仍然很糟糕，但仍然可以理解这一机构，这是该机构的范围。 增加了干细胞转录因子MECOM的表达，这是一个主要无法治愈的AML中的一个关键驱动器机制。 MECOM如何导致这种侵略性的AML表型仍然未知。4美国麻省理工学院和哈佛大学的广泛研究所，美国马萨诸塞州02142，美国。5美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院细胞生物学系02115，美国。 6，美国马萨诸塞州波士顿，哈佛医学院生物化学和分子药理学系，美国02115，美国。 7血管生物学计划，波士顿儿童医院，波士顿，马萨诸塞州02115，美国。 8美国马萨诸塞州波士顿的波士顿儿童医院手术系，美国马萨诸塞州02115。 9加拿大多伦多大学健康网络玛格丽特癌症中心公主。 10号医学生物物理学系，加拿大多伦多多伦多大学。 11哈佛干细胞研究所，剑桥，马萨诸塞州02142，美国。 12现在的地址：美国德克萨斯州达拉斯西南医疗中心，美国德克萨斯州75390。 13这些作者为这项工作做出了同样的贡献。 14铅接触。 *通信：sankaran@broadinstitute.org，tfleming@broadinstitute.org，richard.voit@utsouthwestern.edu急性髓性白血病（AML）的预后不佳，许多高风险的病例病例调节性调节性程序仍然很糟糕，但仍然可以理解这一机构，这是该机构的范围。 增加了干细胞转录因子MECOM的表达，这是一个主要无法治愈的AML中的一个关键驱动器机制。 MECOM如何导致这种侵略性的AML表型仍然未知。5美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院细胞生物学系02115，美国。6，美国马萨诸塞州波士顿，哈佛医学院生物化学和分子药理学系，美国02115，美国。 7血管生物学计划，波士顿儿童医院，波士顿，马萨诸塞州02115，美国。 8美国马萨诸塞州波士顿的波士顿儿童医院手术系，美国马萨诸塞州02115。 9加拿大多伦多大学健康网络玛格丽特癌症中心公主。 10号医学生物物理学系，加拿大多伦多多伦多大学。 11哈佛干细胞研究所，剑桥，马萨诸塞州02142，美国。 12现在的地址：美国德克萨斯州达拉斯西南医疗中心，美国德克萨斯州75390。 13这些作者为这项工作做出了同样的贡献。 14铅接触。 *通信：sankaran@broadinstitute.org，tfleming@broadinstitute.org，richard.voit@utsouthwestern.edu急性髓性白血病（AML）的预后不佳，许多高风险的病例病例调节性调节性程序仍然很糟糕，但仍然可以理解这一机构，这是该机构的范围。 增加了干细胞转录因子MECOM的表达，这是一个主要无法治愈的AML中的一个关键驱动器机制。 MECOM如何导致这种侵略性的AML表型仍然未知。6，美国马萨诸塞州波士顿，哈佛医学院生物化学和分子药理学系，美国02115，美国。7血管生物学计划，波士顿儿童医院，波士顿，马萨诸塞州02115，美国。8美国马萨诸塞州波士顿的波士顿儿童医院手术系，美国马萨诸塞州02115。 9加拿大多伦多大学健康网络玛格丽特癌症中心公主。 10号医学生物物理学系，加拿大多伦多多伦多大学。 11哈佛干细胞研究所，剑桥，马萨诸塞州02142，美国。 12现在的地址：美国德克萨斯州达拉斯西南医疗中心，美国德克萨斯州75390。 13这些作者为这项工作做出了同样的贡献。 14铅接触。 *通信：sankaran@broadinstitute.org，tfleming@broadinstitute.org，richard.voit@utsouthwestern.edu急性髓性白血病（AML）的预后不佳，许多高风险的病例病例调节性调节性程序仍然很糟糕，但仍然可以理解这一机构，这是该机构的范围。 增加了干细胞转录因子MECOM的表达，这是一个主要无法治愈的AML中的一个关键驱动器机制。 MECOM如何导致这种侵略性的AML表型仍然未知。8美国马萨诸塞州波士顿的波士顿儿童医院手术系，美国马萨诸塞州02115。9加拿大多伦多大学健康网络玛格丽特癌症中心公主。10号医学生物物理学系，加拿大多伦多多伦多大学。 11哈佛干细胞研究所，剑桥，马萨诸塞州02142，美国。 12现在的地址：美国德克萨斯州达拉斯西南医疗中心，美国德克萨斯州75390。 13这些作者为这项工作做出了同样的贡献。 14铅接触。 *通信：sankaran@broadinstitute.org，tfleming@broadinstitute.org，richard.voit@utsouthwestern.edu急性髓性白血病（AML）的预后不佳，许多高风险的病例病例调节性调节性程序仍然很糟糕，但仍然可以理解这一机构，这是该机构的范围。 增加了干细胞转录因子MECOM的表达，这是一个主要无法治愈的AML中的一个关键驱动器机制。 MECOM如何导致这种侵略性的AML表型仍然未知。10号医学生物物理学系，加拿大多伦多多伦多大学。11哈佛干细胞研究所，剑桥，马萨诸塞州02142，美国。12现在的地址：美国德克萨斯州达拉斯西南医疗中心，美国德克萨斯州75390。13这些作者为这项工作做出了同样的贡献。14铅接触。*通信：sankaran@broadinstitute.org，tfleming@broadinstitute.org，richard.voit@utsouthwestern.edu急性髓性白血病（AML）的预后不佳，许多高风险的病例病例调节性调节性程序仍然很糟糕，但仍然可以理解这一机构，这是该机构的范围。增加了干细胞转录因子MECOM的表达，这是一个主要无法治愈的AML中的一个关键驱动器机制。MECOM如何导致这种侵略性的AML表型仍然未知。为了解决现有的实验局限性，我们通过功能性基因组读数进行了靶向蛋白质降解，以证明MECOM通过直接抑制促分化的基因调节程序来促进恶性干细胞状状态。非常出乎意料的是，该网络中的一个节点是髓样分化调节剂CEBPA的42 KB的MECOM结合的顺式调节元件，对于维持MECOM驱动的白血病是必要且足够的。重要的是，该调节元件的有针对性激活促进了这些积极的AML的分化，并减轻了体内的白血病负担，这表明一种广泛适用的基于分化的方法来改善治疗。
Arduino障碍物避免蓝牙控制机器人
蓝牙控制的基于Arduino的障碍物避免了机器人摘要 - 本文是关于避免机器人的障碍物的设计和实现，该机器人由无线蓝牙控制。这是通过将自引导的导航系统结合起来并具有远程操作的能力，以使其对许多领域有用，包括监视，危险环境或教育。该机器人由最突出的Arduino MicroController组成，该机器人最突出地通过超声传感器捕获输入器，以检测到前部的近距离易位。使用此传感器数据，机器人可以做出实时决策并调整其防止碰撞的路径，最终导致无冲突导航。[1]允许其安全地导航环境，而似乎没有什么是此功能。设计包括一个蓝牙模块，允许用户使用智能手机或计算机从远处控制机器人。
基于点云处理的仿人机器人楼梯障碍物识别与剔除方法
引用本文: 于乃功, 谢秋生, 李洪政.基于点云处理的仿人机器人楼梯障碍物识别与剔除方法[J].北科大：工程科学学报 , 2025, 47(2): 339-350. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2024.05.10.001 YU Naigong, XIE Qiusheng, LI Hongzheng.Obstacle recognition and elimination method for humanoid robots based on point cloud processing[J].Chinese Journal of Engineering , 2025, 47(2): 339-350. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2024.05.10.001
铁路的基于激光痛的障碍物检测框架
摘要。铁路上的障碍物检测是一个至关重要的操作安全问题，是一项复杂的任务，涵盖了许多挑战。当机器学习（ML）算法通常用于类似的应用中，例如自动驾驶驾驶[1] [2]，但由于可用数据的稀缺（尤其是图像），铁路领域面临着重大障碍，因此使常规ML方法不当。应对这一挑战，本研究提出并评估了一个使用LiDAR（光检测和范围）数据进行铁路障碍物检测的框架。该框架旨在解决图像数据稀缺性所带来的局限性，同时增强铁路环境中的操作安全性。开发的方法结合了能够在高达500米处检测障碍物的远距离激光雷达，以及火车的GPS（全球定位系统）坐标，以准确地确定其相对于检测到的障碍物的位置。使用数据融合方法处理LiDAR数据，其中有关轨道地形的预先存在的知识与聚类算法相结合，特别是DBSCAN（基于密度的基于密度的空间聚类，具有噪声的应用程序），以识别和分类在预定范围的距离处。在移动机车的范围内，特别是CP 2600-2620系列的测试，沿着Contumil-Leix基线的指定部分进行。 这些测试有助于验证实际操作条件下该方法的有效性和可行性。测试，沿着Contumil-Leix基线的指定部分进行。这些测试有助于验证实际操作条件下该方法的有效性和可行性。总体而言，LiDAR数据的利用与高级算法相结合，提出了增强铁路操作中障碍物检测能力的有前途的途径。通过克服与数据稀缺性相关的挑战，该框架有可能显着提高铁路网络内的运营安全性和效率。有必要进行进一步的研究和测试，以验证框架在各种铁路环境和运营条件下的性能。
定量均质化障碍物问题及其自由边界
1。简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2 1.1。主要结果摘要。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 1.2。手稿的组织。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 2。背景理论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 2.1。符号。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 2.1.1功能空间。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 2.2。有用的不平等。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 2.3。均质理论，假设和已知估计值。。。。。。。12 2.3.1周期均质化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 2.3.2几乎是周期性的均质化。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 2.3.3随机均质化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 2.4。经典障碍物问题。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 2.4.1与可测量的系数17 3。障碍问题的均质化。。。。。。。。。。。。。。。18 3.1。两个障碍问题的紧密感。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 3.2。惩罚障碍问题。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 3.3。惩罚障碍问题的均质化。。。。。。。。。。。。22 4。大规模C 1，1-溶液的常规性。。。。。。。。。。。。。。27 5。自由边界的同质化和大规模规律性。。31 5.1。自由边界的定性平坦度。。。。。。。。。。。。。。。。。33 5.2。改善平坦度。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。38附录A.尺寸一中的示例。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。44