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一种稳健且模块化的多传感器融合方法应用...
摘要 — 人们早已知道，融合来自多个传感器的信息用于机器人导航可以提高稳健性和准确性。然而，在现场部署之前对传感器组合进行精确校准以及应对传感器中断、不同的测量速率和延迟，使多传感器融合成为一项挑战。因此，大多数情况下，系统不会为了简单而利用所有可用的传感器信息。例如，在需要机器人从室内过渡到室外的任务中，通常会忽略一旦在室外就可以免费获得的全球定位系统 (GPS) 信号，而是仅依靠在整个任务期间持续可用的传感器馈送（例如，视觉和激光）。当然，这是以牺牲实际部署中的稳健性和准确性为代价的。本文提出了一个通用框架，称为多传感器融合扩展卡尔曼滤波器 (MSF-EKF)，能够处理来自理论上无限数量的不同传感器和传感器类型的延迟、相对和绝对测量，同时允许在线对传感器套件进行自我校准。MSF-EKF 的模块化允许在操作期间无缝处理额外/丢失的传感器信号，同时采用状态缓冲方案并增强迭代 EKF (IEKF) 更新，以允许有效地重新线性化预测，以接近绝对和相对状态更新的最佳线性化点。我们使用配备 GPS 接收器以及视觉、惯性和压力传感器的微型飞行器 (MAV) 在户外导航实验中展示了我们的方法。
EPIC 最终报告
在极度干燥、炎热和多风的天气下，在发现野火时检测烟雾和雾之间的差异对于太平洋天然气和电力公司 (PG&E) 危险意识和预警中心 (HAWC) 和消防机构的分析师来说非常有价值。加利福尼亚州和其他西部各州遭遇了历史性干旱，野火风险持续增加，野火季节也越来越长。我们正在努力探索每一种新工具和合理的技术，以提高态势感知能力，帮助减轻和防止野火。PG&E 的管辖范围约为 70,000 平方英里，HAWC 使用了许多不同的工具，一些是内部的，一些是公共来源的。这些工具包括急救调度工具和无线电馈送、卫星探测、航班追踪器、众包和野火摄像机。尤其是野火摄像机，PG&E 赞助了超过 600 台，是关键资产。在加州北部和中部不断增长的 PG&E 高清摄像头网络中测试人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 功能可能能够增强火灾监测和响应能力。HAWC 的专家人员、外部机构和急救人员使用火灾监测摄像头来监测、检测、评估威胁并应对野火。数据接收得越快，急救人员和 PG&E 就能越快确认火灾并将正确的资源转移到正确的地方。因此，这可以帮助我们避免灾难性事件。
文章肿瘤衍生的IL-6和肿瘤，脂肪和肌肉之间的反式信号介导胰腺癌cachexia
大多数患有胰腺腺癌（PDAC）的患者患有恶病质；有些没有。建模异质性，我们使用了患者来源的原始异种移植物。这些表供体减肥。此外，肌肉浪费与死亡率和鼠IL-6相关，而人类IL-6与最大的鼠缓存相关。在细胞培养和小鼠中，PDAC细胞在肌细胞和血液中引起脂肪细胞IL-6表达和IL-6和IL-6受体（IL6R）。PDAC诱导脂肪细胞脂肪分解和肌肉脂肪变性，医疗代谢和浪费。从恶性细胞中耗尽IL-6，使脂肪浪费减少了一半，并废除了肌动症，甲代谢和萎缩。在培养中，脂肪细胞脂解需要可溶性（S）IL6R，而IL-6，SIL6R或棕榈酸酯诱导肌管萎缩。PDAC细胞激活脂肪细胞，诱导肌管浪费并激活肌管以诱导脂肪细胞脂肪分解。因此，PDAC缓存通过馈送，IL-6反式信号环从组织串扰引起。恶性细胞通过IL-6发出肌肉和脂肪的信号，通过SIL6R脂肪向脂肪发出信号，以及通过脂质和IL-6向肌肉发出脂肪，所有这些都是可靶向的机制，用于治疗恶病质。
势能环境中的运动过渡...
要遍历具有较大障碍的三维地形，必须跨不同模式过渡。但是，对陆地运动的大多数机械理解都涉及如何生成和稳定近态状态的单模运动（例如步行，跑步）。我们对如何使用物理互动来实现强大的运动转变了解一无所知。在这里，我们使用简化的模型系统来审查我们通过发现多腿运动过渡的巨大原理来填补这一空白的进展，这些模型系统代表了复杂的三维领域的独特挑战。非常明显的是，通过使用势能景观方法对运动型 - 地形相互作用进行建模，从不同的模型系统中出现了一般的物理原理。动物和机器人的刻板运动模式受到物理相互作用的约束。运动过渡是随机的，在景观上的稳定，障碍物的横断过渡。可以通过馈送前进的自我启动来诱导它们，并通过反馈控制的主动调整来促进。我们系统研究的一般物理原理和策略已经在简单模型系统中提高机器人性能。仍在更好地了解运动转变的智能方面以及如何从抽象的Challenges的简单景观中构成复杂三维地形的大规模势能景观。这将阐明神经力学控制系统如何介导物理相互作用以产生多条纹运动转变并导致生物学，物理，机器人和动态系统理论的进步。
使用有机电化学晶体管阵列和脉冲神经模拟进行神经形态信号分类
摘要 — 神经形态计算是一个令人兴奋且发展迅速的领域，旨在创建能够复制人类大脑复杂动态行为的计算系统。有机电化学晶体管 (OECT) 因其独特的生物电子特性而成为开发此类系统的有前途的工具。在本文中，我们提出了一种使用 OECT 阵列进行信号分类的新方法，该方法表现出类似于通过全局介质连接的神经元和突触的多功能生物电子功能。我们的方法利用 OECT 的固有设备可变性来创建具有可变神经元时间常数和突触强度的储存器网络。我们通过将表面肌电图 (sEMG) 信号分为三个手势类别来证明我们方法的有效性。OECT 阵列通过多个门馈送信号并测量对具有全局液体介质的一组 OECT 的响应来执行有效的信号采集。我们比较了在有和没有将输入投射到 OECT 上的情况下我们的方法的性能，并观察到分类准确率显著提高，从 40% 提高到 68%。我们还研究了不同的选择策略和使用的 OECT 数量对分类性能的影响。最后，我们开发了一种基于脉冲神经网络的模拟，该模拟模仿了 OECT 阵列，并发现基于 OECT 的分类与基于脉冲神经网络的方法相当。我们的工作为下一代低功耗、实时和智能生物医学传感系统铺平了道路。
在主动与不平衡激发/ ... div>中设计分区
摘要 - 海马中的数据存储在巨大的取决于齿状回的有效设计部门。在我们的演示中，结合了有关内嗅皮层，齿状回和海马解剖结构的最新数据以及设计划分中的功能。构建了三层馈送尖峰神经网络。具有简化的突触和分子过程，从啮齿动物的海马中汲取灵感。构建尖峰神经网络，该网络可以区分各种刺激或网络损害带来的激发模式和抑制比率失衡是该项目的目标。这项研究对齿状回神经元背后的分子过程的独特想法提出了对突触和连接的损害的抵抗力，这导致了神经元的不平衡刺激抑制活性。这种简化的分子和细胞推定的基于机制的尖峰神经网络在各种程度的刺激下显示出有效的知识存储，可用于认知机器人。关键字：齿状回，模式分离，不平衡网络，后传播和海马都与内存有关。I.创建尖端人工系统的简介，计算科学家采用了神经科学领域的知识。这项研究的基本问题是缺乏有关脑系统涉及的参数和认知活动的神经生物学的知识。人工智能是啮齿动物的认知过程，包括它们的各种记忆能力，在批评其神经系统的结构以及有关神经元结构及其电特征的介绍信息。工程师创建了智能设备和认知架构，这是由于动物大脑的化学，细胞和网络结构及其认知过程的能力[1，2]。
安装手册
1。初步备注3 1.1图标3 1.2产品标识3 2。安全4 2.1一般安全4 2.4网格操作安全6 3。产品概述8 3.1一般说明8 3.1产品外观8 3.1.1储能系统8 3.2电池模块9 3.2.1电池模块接线端口9 3.2.2 CAN CAN CAN接口（CAN1＆CAN2）10 3.2.3 LED指示器10 3.3功能方案11 3.3可靠性和认证13 4。安装13 4.1安装工具13 4.2安装材料13 4.3电线规格13 4.4安装位置14 4.4.1选择安装站点14 4.5拆箱和包装内容14 4.6机械和电气安装15 PV连接18网格和负载连接19 4.7警告20 5。操作20 5.1操作AEG电池组20 5.2打开/关闭AEG存储系统21 5.3操作LCD触摸屏21 LCD位置21 5.3.1一般备注21 5.3.2主菜单22 5.3.3状态菜单中的检查系统信息22 5.3.4检查和调整设置菜单中的设置23在设置菜单23中选择功率来源;设置充电 /馈送时间 - 间隔和速度23选择如何使用存储能量24设置语言和时间24检查产品信息24 < / div>
通过神经元对阿尔茨海默氏病的因果遗传生物标志物揭示神经结构中的基因回溯：一种突破性的反向 - 片上尖峰分类，有效的中位数... 基于闩锁的快速下垂响应的设计 llmcarbon
摘要阿尔茨海默氏病（AD）影响了全球超过5500万人，但关键的遗传贡献者仍然没有尚未确定。利用基因组元素模型的最新进展，我们提出了创新的反向基因发现技术，这是一种神经网络结构中一种突破性的神经元到基因的回溯方法，以阐明新型的因果关系遗传生物标志物推动了AD套装。逆向基因 - 包括三个关键创新。首先，我们利用这样的观察结果，即引起AD的概率最高的基因（定义为最有因果基因（MCG））必须具有激活那些引起AD的最高可能性的神经元的最高可能性，该神经元被引起AD的可能性最高，被罚款为最大的神经元（MCNS）。其次，我们在输入层处取代基因令牌表示，以允许每个基因（已知或新颖的AD）表示为输入空间中的疾病和独特的实体。最后，与现有的神经网络体系结构相反，该架构以馈送方式跟踪从输入层到输出层的神经激活，我们开发了一种创新的回溯方法，可以跟踪从MCNS到输入层的向后进行识别，从而识别最引起的代币（MCTS）和Corre-McGs。逆向基因 - 高度解释性，可推广和适应性，为在其他疾病情景中应用提供了有希望的方法。
需要冗余表示形式才能同时消除歧义的复杂刺激
在高峰时段，一名行人穿过一条街道，经常看起来并听潜在的危险。当他们听到几个不同的角时，他们将鸣喇叭的汽车定位，并决定是否需要修改其运动计划。行人如何使用此听觉信息在视觉空间中挑选相应的汽车？这样的分布式表示形式的集成称为分配问题，必须解决它以在跨感觉模态范围内整合不同的表示形式。在这里，我们识别并分析了分配问题的解决方案：在相关大脑区域成对的一个或多个常见刺激特征（例如，在视觉和听觉系统中都表示对汽车空间位置的估计。我们表明该解决方案的可靠性如何取决于刺激集的不同特征（例如，集合的大小和刺激的复杂性）以及分裂代表的细节（例如，每个刺激表示的精度和重叠信息的量和重叠信息的量）。接下来，我们在生物学上合理的接收场代码中实现了该解决方案，并显示该代码使用的神经元和尖峰数量的约束迫使大脑在局部和灾难性错误之间进行权衡。我们表明，当有许多尖峰和神经元可用时，尽管有分配错误的风险，但在多个大脑区域中代表单个感觉方式的刺激可以更可靠地完成。最后，我们表明，即使以两种不同的表示格式接收输入，馈送神经网络也可以学习对分配问题的最佳解决方案。我们还讨论了有关人类工作记忆文献中分配错误的相关结果，并表明我们理论的几个关键预测已经得到支持。
无人机辅助的Visual Slam生成重建的3D场景图
摘要 - 空中机器人在各种应用中起着至关重要的作用，在各种应用中，机器人对环境的意识是基本需求。作为一种用例，在受GPS贬低的环境中的无人机需要配备不同的传感器（例如，视觉传感器），这些传感器在执行姿势估计和本地化时提供了可靠的传感结果。在本文中，针对了安装在无人机上的摄像头，重建室内环境的地图，以生成3D场景图，以进行高级表示。因此，建造并使用配备了配套计算机和RGB-D相机的空中机器人与作者提出的同时定位和映射（VSLAM）框架合适地集成在一起。在重建地图，各种结构元素（包括门和墙壁）的同时提高机器人的情境意识，上面标有印刷的信托标记，其中拓扑关系的词典被馈送到了系统中。VSLAM系统检测标记并重建室内区域的地图，并具有更高级别的语义实体，包括走廊和房间。另一个成就是生成基于多层视力的情境图，其中包含室内环境的增强分层表示。在这方面，将VSLAM集成到所采用的无人机中是本文为GPS污染环境提供端到端机器人应用程序的主要目标。为了显示系统的实用性，已经在具有不同结构布局的室内场景中进行了各种现实状况实验。评估表明，提议的无人机应用程序可以进行足够的W.R.T.地面真相数据及其基线。