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World File Search System障碍物
欧洲空中导航安全组织地形和障碍物数据手册
6.3.1 简介 ................................................................................................................ 120 6.3.2 数据产品规范 (DPS) ........................................................................................ 121 6.3.3 空间数据质量要素/子要素 ........................................................................ 122 6.3.4 数据质量评估程序 ........................................................................................ 123 6.3.5 数据质量报告/元数据 ................................................................................ 124 6.4 地理信息系统 ................................................................................................ 125 6.5 数据产品规范 ................................................................................................ 126 6.5.1 概述 ................................................................................................................ 127 6.5.2 产品的非正式描述 ........................................................................................ 128 6.5.3 规范范围 ........................................................................................................ 128 6.5.4 数据产品标识 ........................................................................................ 131 6.5.5 数据内容和结构 ........................................................................................ 132 6.5.6 参考系统 ................................................................................................ 134 6.5.7 数据质量要求 ................................................................................
欧洲空中导航安全组织地形和障碍物数据手册
数据产品标识 ................................................................................................ 129 7.1.4 数据内容和结构 .............................................................................................. 130 7.1.5 参考系统 .............................................................................................................. 133 7.1.6 数据质量要求 ...................................................................................................... 134 7.1.7 数据采集要求 ...................................................................................................... 136 7.1.8 数据产品交付 ...................................................................................................... 136 7.1.9 数据维护 ...................................................................................................... 138 7.1.10 元数据 ............................................................................................................. 139 7.1.11 7.2 数据收集 ............................................................................................................. 139 简介 ............................................................................................................................. 139 7.2.1 可用技术 ............................................................................................................. 139 7.2.2 数据处理 ............................................................................................................. 141 7.2.3 地形数据收集技术 ................................................................................ 145 7.2.4 观测数据收集技术
基于扩展现实和人工智能的沉浸式漫游者控制和障碍物检测
1近几十年来，由于技术和科学的进步以及人类扩展到外太空的目标，对月球的太空任务变得无关紧要。随着太空机构和私人秘书的兴趣日益增长，需要使用流浪者来探索更多敌对和未开发的环境，例如位于月球远侧或南极的环境。然而，在这种不利地形中运营的挑战显着，尤其是在识别可能对任务构成风险的资源和障碍（如岩石或地层）时。一个小错误，例如与未发现的岩石发生碰撞，不仅会损害流动站的完整性，而且会损害整个任务。传统上，流动站的监视和远程操作是基于对地形的2D图像的解释以及各种流动站参数和环境数据的可视化[6]。但是，根据场景，该系统可能无法提供足够的细节或直觉来防止事故或准确识别感兴趣的对象。在这种情况下，建议为流浪者配备先进的技术，以确保未来的任务中的安全性和成功，旨在监视和控制距离更近距离的流浪者，例如，在月球网关或月球基地[1,3]，延迟将比地球较低。
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
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。
物联网深度学习无人机系统自主障碍物检测和防撞综述
摘要：无人驾驶飞行器 (UAV)（也称为无人机）的进步为推动各种大规模物联网 (IoT) 应用提供了前所未有的机会。然而，无人机平台仍然面临主要与自主性和重量相关的重要限制，这些限制会影响其在捕获和处理开发自主和强大的实时障碍物检测和避障系统所需的数据时的遥感能力。在这方面，深度学习 (DL) 技术已成为一种有前途的替代方案，可改善高度自主的无人机的实时障碍物检测和防撞能力。本文回顾了 DL 无人机系统 (UAS) 的最新发展，并详细解释了主要的 DL 技术。此外，研究了最新的 DL-UAV 通信架构并分析了它们最常见的硬件。此外，本文列举了当前 DL-UAV 解决方案最相关的开放挑战，从而使未来的研究人员能够定义设计新一代经济实惠的自主 DL-UAV IoT 解决方案的路线图。
MIL 1013/10，安全围栏、大门、障碍物和警卫设施的设计指南
相关标准 . . . . . . . . . . . . . . . . . 初始屏障设计 . . . . . . . . . . . . . . . 链环栅栏 . . . . . . . . . . . . . . . 柱子和支撑 . . . . . . . . . . . . . . 链环栅栏织物 . . . . . . . . . . . . . 支腿 . . . . . . . . . . . . . . . 配件 . . . . . . . . . . . . . . . . 安装要求. . . . . . . . 栅栏放置. . . . . . . . . . . . 立柱、顶部横杆和支撑. . . . . . . . . 链环栅栏织物安装. . . . . . . . . . . . 支腿. . . . . . . . . . . . . 配件. . . . . . . . . . . . . 特殊安全功能. . . . . . . . . . 清理区域. . . . . . . . . 巡逻道路. . . . . . . . . 标志. . . . . . . . . . 排水涵洞和公用设施开口. . . . 排水交叉口. . . . . . . . . . . 隧道施工. . . . . . . . . . . 维护注意事项. . . . . . . . . . . . . 侵蚀控制. . . . . . . . . . . . . . . . . 接地. . . . . . . . . . . . . . . . .
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。
增强了对障碍物交叉路口自动驾驶汽车的看法：实施基础设施（V2I）协作
摘要：在城市交叉点中，自动驾驶汽车（AV）的感觉能力通常受到视觉障碍的阻碍，对其稳健且安全的操作构成了重大挑战。本文介绍了一项实施研究，旨在在城市交叉点被遮挡的情况下，在情况下增强连接的自动化车辆（CAVS）的安全性和鲁棒性。为路边传感建立了一种新颖的LIDAR基础设施系统，并结合Baidu Apollo的自动驾驶系统（ADS）和Cohda Wireless V2X通信硬件，并建立了一个集成平台，以增强自主驱动的路边知觉。现场测试是在新加坡Cetran（自动驾驶汽车测试和研究卓越中心 - NTU）自动驾驶测试轨道上进行的，并遵守SAE J2735 V2X通信标准。沟通延迟和数据包输送率分析为评估指标。测试结果表明，该系统可以帮助CAV在城市阻塞的情况下提前检测障碍。
基于转移学习的脑机界面，用于检测外骨骼辅助步行期间障碍物的出现
结果和讨论：使用两个连续网络的方法与仅在交叉验证伪在线分析中的第一个方法时，结果是优越的。每分钟（FP/min）的假阳性从31.8降低至3.9 fp/min，重复数量没有误报和真正的阳性（TP）从34.9％提高到60.3％的NOFP/TP。在用外骨骼的闭环实验中测试了这种方法，其中脑机接口（BMI）检测到障碍物，并将命令发送到外骨骼以停止。使用三个健康受试者测试了这种方法，在线结果为3.8 fp/min，NOFP/TP进行了49.3％。使该模型适用于具有缩短且可管理的时间范围的不可能的身体患者，在先前的测试中应用和验证了转移学习技术，然后将其应用于患者。两名不完全的脊髓损伤（ISCI）患者的结果为37.9％NOFP/TP和7.7 fp/min。