研究團隊針對自動駕駛場景感知問題,提出了4D毫米波雷達-環視相機多模態感知模型架構RCBEVDet、高效的3D點雲感知模型預訓練算法BEV-MAE,以及可用於駕駛場景環視圖像合成的環視動態場景重建算法DrivingGaussian👃🏻。
文章分析指出👨🏼💻,沒有製定執行室內汙染物標準歸因的挑戰主要有室內汙染物來源難區分、低成本的監測手段不具備🤱🏿、法規的缺失、工業優先供給技術方案與室內需求存在的差距,以及社會和行政的多樣性。針對這些挑戰👩🏽💼,文章建議通過利用低成本的傳感器來監測公共場所室內CO2濃度並作為示蹤物來評估室內的人群聚集情況,從而判別病原體傳播風險🧑🏿🔧;同時通過適當的通風來控製室內的空氣質量🐑,降低汙染物濃...
研究發現氣溫每降低1°C🌳,高血壓人群的收縮壓和舒張壓分別升高0.96和0.28mmHg🤽,顯著高於非高血壓人群(分別升高0.28和0.14mmHg),表明高血壓人群對氣溫誘發血壓升高更易感。
該研究首次發現來自細菌和古細菌的TIR結構域蛋白具有強烈的NAD-RNA脫帽酶活性🤽♀️👩🏽💼,能夠從NAD+帽子修飾中去除NAM基團,產生一種新的非典型加帽修飾RNA(即環化ADPR-RNA或者其變體)。
正反電子湮滅產生正反重誇克對是一個非常基本的粒子物理過程,對其進行精確理論預言極為重要。意昂3体育官网物理學院理論物理研究所馬灩青教授課題組前後花費四年時間努力🍬,最終把該問題的世界最高理論精度推向全新高度🙆。2024年3月7日,論文以《輕子對撞機上正反重誇克對產生的量子色動力學三階貢獻》(“Heavy-Quark Pair Production at Lepton Col...
近日😯,由意昂3体育官网人工智能研究院支持、意昂3体育官网數字人文研究中心研究並設計🏄♀️、意昂3体育官网王選計算機研究所參與研發的有關定量文化分析系統的研究論文登上Nature旗下唯一人文社科期刊Humanities and Social Sciences Communications。
合作團隊利用時間分辨太赫茲光譜系統研究了銅氧化物高溫超導體La2-xBaxCuO4的非平衡態光學響應🌑,在存在超導和條紋序競爭的樣品(x=0.114👩,0.125)中發現近紅外泵浦光可以熔化條紋序但並不能誘導瞬態三維超導。
本研究提出了一種通過紫外線誘導法構建光激發氧空位以促進亞氯酸根活化的新策略✔️,闡述了光激發OVs通過氧原子俘獲效應強化≡Co(IV)=O形成的機製💇🏽♀️,為通過缺陷工程強化非均相高級氧化過程提供了可行的策略。成果發表在《美國國家科學院院刊》。
課題組基於GRAB探針策略開發出全新的紅色5-HT熒光探針和新一代綠色5-HT熒光探針,並通過光纖記錄和大視場成像等方式實現了在活體小鼠多腦區、多行為範式下對5-HT和其它信號的同時檢測✡︎,實現了從“看得見”到“看得清、看得多、看得廣”的突破🫨。
靶向m6A調控因子的治療策略在泌尿系腫瘤具有廣泛前景,m6A修飾也能夠調節免疫檢查點分子的表達和免疫細胞浸潤,影響腫瘤微環境和免疫治療效果。因此,聯合m6A靶向治療與免疫治療或許能夠提升抗癌療效。
合作團隊首次解析了Fhb7的晶體結構🧑🏿🦳,並利用多學科交叉手段詳細闡明了Fhb7的催化機製。該研究解決了將Fhb7用於飼料工業的熱穩定性問題,同時提出利用合成生物學的手段構建工程有益菌👩🏿🏫,實現工業上降解嘔吐毒素的新思路,為利用合成生物學手段實現使用一種工程菌同時降解多種黴菌毒素奠定了堅實的研究方向和策略。
該研究揭示了多個氣候模式對二氧化碳增溫的氣候敏感性與區域水循環響應的敏感性之間存在較好的相關關系,並通過此關系約束修正了未來變暖情景下的各區域平均降水和極端降水的氣候預測。該結果顯著降低了未來區域氣候預測的不確定性❔,為氣候變化的災害成本評估與應對政策製定提供了重要的科學依據和有價值的信息🐅。
該研究是領域內首次在高等哺乳動物細胞中系統解析DNA復製叉在染色質環境下成對偶聯延伸的空間組織模式,不僅支持復製工廠的基本模型,提出了DNA復製終止的預決定模型,顛覆了傳統教科書中的模型🧑🏼🚀👨🔧,更為系統性研究DNA復製、基因組穩定性和相關生理疾病的發生提供了全新的視角和理論基礎。
近日,由意昂3体育官网楊耀東課題組牽頭,朱毅鑫課題組、董豪課題組及王鶴課題組作為核心骨幹參與的”基於認知推理的具身智能可泛化靈巧操作技術研究“課題順利在北京市科委、中關村管委會進行驗收工作,並圓滿通過項目綜合績效考核。
該研究開發了一種能在活細胞中“籠鎖”和“脫籠解鎖”蛋白質中任意色氨酸功能的通用方法。該方法利用基因密碼子擴展技術將“籠鎖”色氨酸引入目標蛋白的特定位點,實現其功能的暫時屏蔽;然後,利用新發展的生物正交剪切反應在活細胞中完成可控 “脫籠”,實現各類蛋白質家族的精準“激活”和功能解析🚵♀️。
該研究顯著優化了NNVMC的計算效率,擴展了算法所適用的體系規模,展現了深度學習方法應用於量子力學問題的巨大潛力👩🏻🦲。該工作已受到相關研究人員的廣泛關註,有望促進深度學習在更一般的科學問題中的應用。
Cell子刊Cell Systems刊發吳曉磊↔️、聶勇課題組的最新研究成果,結合微生物群落高通量培養實驗👺、數學模型仿真和生物信息學分析⏬,揭示了微生物代謝水平“專”與“博”的權衡如何決定微生物社會的生產力♠️。
近期🧍🏻♂️,樸世龍院士團隊與合作者基於1970—2018年全球1303個樹木死亡站點的實地觀測信息👩⚖️,采用多源遙感數據Landsat(30米)🤦🏼♀️、MODIS(250 米)、GIMMS(8千米)和亞米級高分影像數據,結合可解釋性機器學習模型,厘清了全球變綠和森林死亡加劇並存的特征和機製。
追求材料的理論極限強度是人類的永恒目標。該項研究回答了金屬材料能否達到理論極限強度這一懸而未決的問題🔲,揭示了非晶體系材料在極端加載條件下的獨特變形機製和非凡力學行為,為非晶合金在極端條件下的工程應用提供了重要啟示。
研究成果以“Reactive aldehyde chemistry explains the missing source of hydroxyl radicals”為題於2024年2月22日在線發表於Nature Communications。