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无人机类脑吸引子神经网络导航技术 总被引:1,自引:0,他引:1
当前无人机在非结构化或未知环境下飞行主要采用SLAM进行导航与定位,存在如下突出问题:依赖高精度昂贵激光雷达等环境感知传感器;需要建立准确世界和无人机物理模型;受环境影响较大;自主智能水平较低,无法较好地满足无人机对导航系统的要求,需要发展自主智能的导航方式。基于吸引子神经网络的类脑导航技术,无需训练模型参数,不依赖高精度传感器,无需精确建模,且复杂环境下鲁棒性较强,具有解决上述问题的潜力。简要阐述了动物大脑导航机理,分析了吸引子神经网络和基于吸引子神经网络的类脑导航关键技术,最后讨论了吸引子类脑导航技术在无人机应用中的挑战。 相似文献
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生物样品的分离纯化是生命科学研究中的重要环节。在常规地面分离方法中,往往用到离心、萃取等操作,然而在空间微重力条件下,常规的方法无法进行,需要采用特定的方法和技术进行研究。以实现空间环境下细胞内生物大分子的分离为目标,研制了一种可以自动化一体化的装置,其先对细胞样品进行清洗、裂解并释放内溶物,然后在超滤分离池中将生物大分子和小分子化合物进行分离。通过对分离获得的大分子物质如蛋白质的回收率来优化仪器装置的最佳运行条件。结果表明,所研制的装置通过泵在一定频率下的切换,可使裂解体系在膜上进行反复的往返振动,从而使裂解液与细胞进行充分的接触,有效提高了细胞裂解的程度,提高了大分子蛋白的回收率,并通过条件优化确定了装置的最佳运行条件。 相似文献
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介绍一种通过去除数字化乳腺x线照片中的无病变区域(TNR)间接地获取感兴趣区域(ROI)的方法。该方法可通过3个步骤来实现:(1)将图像划分为若干个不重合的相等大小块,并为每块计算5个特征;(2)通过域值法进行粗分析,排除肯定不含有病变的块;(3)使用代价敏感的支持向量分类器作更精细的分析,以进一步排除肯定不含有病变的块。在真实的数字化X线乳腺照片上的实验表明:该方法可以有效地去除高达81.71%的无病变区域。 相似文献
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近年来,随着微流控芯片技术的快速发展,微流控芯片在生物医学研究领域得到了广泛关注。由于其具有高通量、高灵敏度、集成化、低消耗及可控化等诸多特点,为在多细胞水平研究细胞迁移和分选动力学提供了新的技术平台。利用微流控芯片微通道结构设计灵活的特点,可在实验条件下模拟正常的生理和病理条件下的复杂血管;其微米尺寸的微通道也适于单细胞引入、操纵及检测。因此,用微流控芯片技术在单细胞层面对细胞生物力学性能表征也引起了广泛关注。以健康和疾病中的血细胞为例,从单细胞变形、流动、黏附、机械疲劳等力学性能表征到多细胞迁移及分离动力学等方面归纳目前微流控芯片技术在细胞力学分析和表征方面的研究进展。 相似文献