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bioRxiv | 破译疾病基因功能的单核跨组织分子参考图谱

本文介绍由麻省理工学院和哈佛大学布罗德研究所的Gokcen Eraslan等人发表于bioRxiv的研究成果:本文作者通过在单细胞水平上使用单核RNA-Seq (snRNA-seq) 技术对来自16个供体的25个样本中的每一个应用四种snRNA-seq方法,生成了209,126个核的跨组织图谱,并将它们与新鲜组织的scRNA-seq进行了基准测试。本文作者使用条件式变换自编码机 (cVAE) 来整合跨组织、个体和实验室方法的图谱。通过该图谱本文作者识别罕见的单基因肌肉疾病的基础细胞类型,对于常见复杂疾病识别了可能构成疾病机制的细胞类型和基因模块。本文描述的实验和分析框架将能够对细胞和分子过程如何在个体和群体之间变化展开大规模研究。

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科学家发明可弯曲电池,推动可弯曲智能设备研发 | 黑科技

据报道,科学家日前宣布发明可折叠电池,将为研发可弯曲智能设备的到来铺平道路。 据英国《每日邮报》2月1日报道,科学家日前宣布发明可折叠电池,将为研发可弯曲智能设备的到来铺平道路。这种高效的电池能够在任意弯曲的同时储存大量的电荷。科学家称,这项技术未来有一天能够带来可弯曲的极薄智能手机以及能够让你连接网络的智能外衣。 这种可弯曲的电池也能够与智能手表等可穿戴装备相结合,极大提升它们的电池寿命。虽然目前的原型产品只能够存储正常电池85%的电量,但来自纽约哥伦比亚大学的研究人员表示,他们正在努力改善这一问题。科学

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数据手套的设计与实现

摘要 : 数据手套在人机交互中提供了一种有效的人机交互手段,从数据手套的理论出发,本论文利用一些硬件设备以及软件开发环境,设计了一款可以与机械臂、虚拟手等终端交互的数据手套。硬件设备包括弯曲度传感器、MPU6050六轴传感器、HC-05蓝牙串口通信模块、TFT显示屏、STM32F103最小系统开发板,数据手套软件开发平台为Keil uVision5,所用的开发语言为C语言,在系统调试的时候用到了匿名四轴上位机和串口调试助手,用来对MPU6050六轴传感器和弯曲度传感器进行调试,此外在整个系统中移植了UCOS-II嵌入式实时操作系统,保证了数据在传输时的实时性和高效性。实现了数据手套对五轴机械臂的控制以及人手到虚拟手的动作映射。

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弯曲文字检测之SPCNet

文字检测在深度学习的推动下,最近几年取得了长足的进步。由于多媒体检索,工业自动化,视力障碍人士辅助设备等应用的需求日益增长,场景文本检测是的计算机视觉的热门研究话题之一。给定一张自然场景图像,定位出图中的所有文字的位置,即场景文本检测的目标。过去的大多数文章主要集中于检测水平文字和倾斜文字,主要数据集也是基于水平文字和倾斜文字的,然而,自然场景中大量存在弯曲文本。因此本文提出一种方法,不仅可以检测水平和多方向文字,同时可以检测弯曲文字,对各种形状的文字检测都十分鲁棒。同时,本文还提出两个模块,可以有效抑制错误样本的检测。该文章被AAAI2019收录。

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