常见的单细胞轨迹研究方法包括拟时序分析及RNA 速率分析等,广泛应用于发育研究,干细胞分化及肿瘤微环境免疫细胞的动态变化研究等。
参考:github.com/AndrejOrsula/ign_moveit2 ros2 launch ign_moveit2 example_throw.launch.py 📷 📷 github ign moveit2 案例越来越全。gazebo webots 等都支持。 cpp示例:example_ign_moveit2.cpp /// C++ MoveIt2 interface for Ignition Gazebo that utilises move_group API to generate J
在ROS industrial介绍中,给出了ROS和常用机械臂的连接方式。具体信息可以参考:http://wiki.ros.org/Industrial
前面我们简单了解了buffer相关初始化及内存分布情况,这篇文章来讲一下我目前遇到过buffer相关的一些问题及定位手段。没有阅读过前面2节内容的,需要先熟悉一下,链接如下:
这篇文章分享了一个视频防抖的策略,这个方法同样可以应用到其他领域,比如常见的关键点检测,当使用视频测试时,效果就没有demo那么好,此时可以考虑本文的方法去优化。 分享这些demo并不一定所有人都会用到,但是在解决实际问题的时候,可以提供一个思路去解决问题。希望能给我一个三连,鼓励一下哈
PID控制算法是一个在工业控制应用中常见的反馈回路算法,它把收集到的数据和一个参考值进行比较,然后把这个差别用于计算新的输入值,从而使得整个系统更加准确而稳定。
我们实施了一个模型预测控制来驱动赛道上的赛车。但是这一次我们没有交叉错误,我们必须自己计算。另外,在连接延迟之上的执行命令之间有100毫秒的延迟。 这篇文章从非常简单的P,PD和PID实现开始,到一个复杂的模型预测控制: 用Python实现的P,PD和PID控制器 模型预测控制在C ++中实现 用Python实现的P,PD和PID控制器 比例积分微分控制器(PID控制器或三项控制器)是广泛用于工业控制系统和各种其他需要连续调节控制的应用的控制回路反馈机构。一个PID控制器连续计算一个误差值e(t),作为所需
能做拟时序分析的方法实在是太多了,这个SCORPIUS方法也是2016丢在预印本的, 文章标题是:《SCORPIUS improves trajectory inference and identifies novel modules in dendritic cell development》,有意思的是它直到现在也没有在任何期刊上面正式发表,但是都有了54个引用(截止至2022-02-02),预印本链接是:https://www.biorxiv.org/content/10.1101/079509v2
中文译著已经出版,详情请参考:http://blog.csdn.net/ZhangRelay/article/category/6506865
在自动驾驶车辆的路径跟踪技术中,Pure Pursuit算法以其对低速至中速行驶环境的适应性而著称。该算法采用后轴跟踪策略,通过精心选择一个预瞄点,从而精确计算出所需的前轮转向角,以实现对预定路径的稳定跟踪。然而,Pure Pursuit算法的后轴响应特性在面对路径变化时可能稍显迟缓,这是因为它依赖于前轮的转向动作来间接引导后轮的行驶路径。
笔者阅读的是中文书籍,所提到的公式,笔者将给出其在英文书籍上的页码。英文书籍见 Sutton 个人主页:http://incompleteideas.net/book/the-book.html
其实实现起来非常的简单,我觉得本质上仍然是对每个环节的R包的对象的熟悉程度。其实我一直强调,大家的基础课程学完后需要完成作业:单细胞基础视频课程结业考核20题 , 也就是熟练掌握5个R包,分别是: scater,monocle,Seurat,scran,M3Drop 需要熟练掌握它们的对象,而且分析流程也大同小异:
空间转录组学是一种新兴的技术,它将空间信息和组织形态以及表达量融合成空间表达数据。整合这三种类型的数据极大地丰富了人们的想象力,寄希破译细胞类型在其原生背景下的新状态。在这里我们向大家演示stLearn:一个综合分析以上三种数据类型的python库,stLearn首先像分析单细胞转录组一样识别细胞类型,不同的是stLearn可以在空间中重建组织内的细胞类型演变(Spatial trajectory inference ),并识别具有细胞间相互作用(Spatial cell-cell interaction)的区域。
在 Gazebo 模拟器中进行 SLAM 时,可以在虚拟世界中选择或创建各种环境和机器人模型。SLAM 模拟与实际 TurtleBot3 的 SLAM 非常相似。
空间信息在空间转录组中的运用 Giotto|| 空间表达数据分析工具箱 SPOTlight || 用NMF解卷积空间表达数据 Seurat新版教程:分析空间转录组数据(上) Seurat新版教程:分析空间转录组数据(下) scanpy教程:空间转录组数据分析 10X Visium:空间转录组样本制备到数据分析 定量免疫浸润在单细胞研究中的应用
由于自动驾驶和服务机器人等人工智能新兴应用的需求不断增长,拥挤场景中的轨迹预测已成为近年来的一个重要话题。轨迹预测的一项重要挑战是有效地建模社交互动。在过去的几年中,已经提出了几种新颖的方法。然而,这些方法已经在可用数据的不同子集上进行了评估,因此很难客观地比较结果。 TrajNet++,是一个大规模的以交互为中心的基于轨迹的基准测试。不仅包含适当的轨迹采样数据,而且提供统一的广泛评估系统来测试收集的方法以进行公平比较。
这个纯粹就是生物信息学领域的“马太效应”,大家都用monocle2做拟时序,所以后来者就简单的追随即可,而且绝大部分人其实并不关心算法细节,仅仅是为了做拟时序而做,那么就无所谓选择哪个软件了。我们也简单的展示了目前的可以做拟时序分析的软件的测评,详见:拟时序的多种算法大比拼(拟时序一本通03) 。但是,测评归测评,最终大家还是得使用monocle2做拟时序分析,所以不得不把重点放它的细节剖析上面,我们后面也会介绍一下其它软件和方法:
拟时(pseudotime)分析,又称细胞轨迹(cell trajectory)分析,根据不同细胞亚群基因表达量随时间的变化情况通过拟时分析可以来推断发育过程细胞的分化轨迹或细胞亚型的演化过程。并非一定要不同时间段做实验的结果,因为细胞本身存在拟时序变化,细胞是有变化的,可以做拟时序分析。
理论上来说, 规划的算法应该具有时间一致性, 即如同数学当中的函数的概念一样, 只要输入一致, 输出是确定并且可重复的。然而由于现实中存在输入的噪声, 执行端出现误差或者延迟, 甚至是算法本身的选择, 会导致车辆执行的实际输出与规划结果差别很大,最终导致不同时刻规划的车辆轨迹有差异。
Pure Pursuit是一种几何跟踪控制算法,也被称为纯跟踪控制算法。他的思想就是基于当前车辆的后轮中心的位置,在参考路径上寻找一个预瞄点,假设车辆可按照一定转弯半径下行驶到该目标点,然后根据车辆当前位置到预瞄点距离、转弯半径和预瞄点与车头朝向夹角的几何关系来计算车辆的前轮转角,即控制车辆的横向跟踪误差。
1写在前面 本期我们介绍一下CellMarker 2.0上更新的6个网页工具,主要是用于scRNA-seq数据的分析与可视化。🥰 网址如下:👇 📍http://bio-bigdata.hrbmu.edu.cn/CellMarker/index.html 📷 2Single cell web tools 概览 作者通过搜索GEO(https://www.ncbi.nlm.nih. gov/geo/)数据库的scRNA-seq数据,整合了108个scRNA-seq数据,38种疾病,1,467,748个细胞。🥳
PID是一种常见的控制算法,全称为Proportional-Integral-Derivative,即比例-积分-微分控制器。PID控制器是一种线性控制器,它将设定值与实际值进行比较,根据误差的大小,控制器会相应地调整系统的比例、积分和微分系数,以减小误差。
git clone https://gitcode.net/ZhangRelay/cpp_robotics.git
创建仿真环境: roslaunch mbot_gazebo mbot_laser_nav_gazebo.launch
很多小伙伴在后台表示对单细胞数据分析里面的拟时序分析不理解,恰好最近看到了一个超级清晰明了的展现拟时序分析的作用的文献,分享给大家。它完美的展现了差异分析为什么不够,为什么拟时序分析就是差异分析的细节剖析。
分子动力学模拟(Molecule Dynamics Simulation,MD),本质上是一门采样技术。通过配置力场参数、拓扑结构和积分器,对一个给定的体系不断的采样,最终得到一系列的轨迹。那么得到分子动力学模拟的轨迹之后,如何使用后分析工具进行轨迹分析,也是一项很重要的工作。目前来说,基于Python的开源工具MDAnalysis(简称mda)是一个比较常用的MD后分析工具。本文主要介绍基于MindSponge分子动力学模拟框架生成了相应的轨迹之后,如何使用MDAnalysis工具进行分析。
当你的才华还撑不起你的野心时,请潜下心来,脚踏实地,跟着我们慢慢进步。不知不觉在单细胞转录组领域做知识分析也快两年了,通过文献速递这个栏目很幸运聚集了一些小伙伴携手共进,一起成长。
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量化投资与机器学习微信公众号,是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者,连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 量化投资与机器学公众号在2022年又双叒叕开启了一个全新系列: QIML汇集了来自全球顶尖对冲基金、互联网大厂的真实面试题目。希望给各位读者带来不一样的求职与学习体验! 往期回顾:第一期、第二期 第三期 ▌题目难度:Medium 题目 If your Time-Serie
Doxygen是一个代码文档生成工具。它从代码文件中提取注释并可生成多种文档形式。如:网页文档HTML,RTF (MS-Word),PDF等等。同时也可生成函数之间的调用和文件的依赖关系图表。
【历史故事】似乎Python从诞生起就是各种传奇,Django 从一个非常实际的需求成长而来:World Web 是一家新闻网站,负责在新闻截止期限内建立密集的 Web 应用程序。 在快节奏的新闻编辑室,World Online 往往需要几个小时内将一个复杂的 Web 应用程序从概念推向发布上线。
Couresa上的Multi-Sensors Fusion Project效果如下:
Pure Pursuit是一种几何跟踪控制算法,也被称为纯跟踪控制算法。他的思想就是基于当前车辆的后轮中心的位置,在参考路径上寻找一个预瞄点,假设车辆可按照一定转弯半径下行驶到该目标点,然后根据车辆当前位置到预瞄点距离、转弯半径和预瞄点与车头朝向夹角的几何关系来计算车辆的前轮转角,进而得到车辆的横向输入
昨晚程序又出现buffer泄漏了,导致业务中断了,采集了一下基本的信息及手动生成vpp的core文件,就重启了程序。
介绍 步骤 step 1 使用pdbfixer来处理蛋白 step 2.1 溶剂化以及使用TIP3P进行模拟 step 2.2 溶剂化以及使用TIP4P-Ew进行模拟 step 3 导出文件
在最先进的大模型成为具身机器人感知世界的「大脑」之后,机器人的进化速度取得了远超想象的进步。
SPATA - SPAtial Transcriptomic Analysis : 空间转录组分析-提供了一个R函数和交互应用的工具,使空间转录数据的分析更容易。SPATA提供易于使用的界面、易于可视化数据的简单函数,也为有经验的R用户提供的更复杂的和自由的函数。我们知道,高通量转录组数据分析落脚点往往是一个基因集,有了这个基因集我们可以富集出通路,查看调控关系等。以往的分析往往是用一种方法先得到一个基因集再用下一个工具来研究基因集,为什么不直接把基因集的背景知识放到空间转录组的数据分析框架之中呢?SPATA就是在做这样的一个探索。
authors:: Song Yang, Jiamou Liu, Kaiqi Zhao container:: Proceedings of the 45th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval year:: 2022 DOI:: 10.1145/3477495.3531983 rating:: ⭐⭐️⭐️ share:: false comment:: 论文的主干网络仍然是 Transformer,通过构建 POI 之间的转移权重图(trajectory flow map)并通过 GCN 进行 POI Embedding;最后,又同时预测 POI、时间、类别,加强了损失函数。
前面已经是介绍了单个样品的单细胞转录组表达量矩阵的monocle分析,接下来分享一下多样品的时候如何注意个体差异因素。
所以要从bdata获得pd,adata.var作为fd,adata.X作为count信息
我这里不能拿学员真实项目数据来演示,所以还是用我们的老朋友,拿scRNAseq包的表达矩阵测试,见:使用monocle做拟时序分析(单细胞谱系发育)
https://mp.weixin.qq.com/s/UsDC-t1j7NHaLTnI6xCATQ
做拟时序分析通常不是拿全部的细胞,而是拿感兴趣的一部分。用subset提取子集即可。因为要使用差异基因来排序,所以要两类及以上细胞。例如下面选择NK和CD8 T细胞;如果只做一类细,就需要二次分群(后面介绍)
Policy gradient 定理作为现代深度强化学习的基石,同时也是actor-critic的基础,重要性不言而喻。但是它的推导和理解不是那么浅显,不同的资料中又有着众多形式,不禁令人困惑。本篇文章MyEncyclopedia试图总结众多资料背后的一些相通的地方,并写下自己的一些学习理解心得。
之前快手滑块看过一遍但是没做,前天突然接到任务,需要生成did,没办法只能动手搞了。
CVPR2022论文和代码整理:https://github.com/DWCTOD/CVPR2022-Papers-with-Code-Demo
Stanley横向控制就是我们常说的前轮反馈控制(Front wheel feedback),是一种基于横向跟踪误差的非线性反馈控制算法,其核心思想是根据车辆位姿与给定路径的相对几何关系来控制车辆方向盘转角。具体来说,Stanley横向控制算法将车辆的横向跟踪误差和航向跟踪误差作为反馈信号,通过非线性比例函数计算出前轮转向角,以减小横向跟踪误差并提高车辆的横向跟踪性能。
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