定量生物学领域的大神和研究机构

系统生物学领域的顶尖研究者
本文聚焦于系统生物学领域内的知名研究者,包括Uri Alon、Trey Ideker、Leroy Hood等,他们分别在Weizmann Institute of Science、University of California, San Diego、Institutefor Systems Biology等地进行前沿探索。
定量生物学包括生物数学、生物物理、生物信息学、系统生物学、合成生物学、计算神经科学
等BIO-X学科,在21世纪必定会得到大发展。
本人主要关注系统生物学。

1.  Uri Alon,  Weizmann Institute of Science

2.  Trey Ideker,    University of California, San Diego (UCSD)

3.  Leroy Hood,   Institute for Systems Biology  (Seattle, WA, USA).

4. Hiroaki Kitano,   the Systems Biology Institute (SBI)  

5.  Chao Tang,   University of California, San Francisco (UCSF)
                          Peking University (PKU), Center for Quantitative Biology (CQB)

6. Michael B Elowitz,   California Institute of Technology (CalTech)

7.  Albert- László Barabási,    Northeastern University's Center for Complex Network Research (CCNR) 
       the Center of Cancer Systems Biology (CCSB) at the Dana Farber Cancer Institute, Harvard University.

8.  Marc Kirschner,     the Department of Systems Biology at Harvard Medical School.

9.  James Collins,    Biomedical Engineering at Boston University, Howard Hughes Medical Institute. 

10.    Bernhard Ø. Palsson,      University of California, San Diego (UCSD).

11.  Alexander van Oudenaarden,   MIT.

12.   Ruedi  Aebersold,    Eidgenössische Technische Hochschule Zürich ( ETH  Zurich).

13.  Ernst Hafen,      ETH.

14.  Markus Stoffel,      ETH.

15.   Uwe Sauer,     ETH.

16.  Xiaole (Shirley) Liu,     Harvard

17.   Martin Nowak, Harvard
      (哈佛大学数学系的,也是哈佛进化动力学中心的主任,一个搞理论的,
       能在Nature和Science上发那么多文章,古今中外估计就他一个人能做到。
       但我认为他的成果就对人类社会的影响而言, 远不如Albert- László Barabási. )

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内容概要:本文围绕新一代传感器产品在汽车电子电气架构中的关键作用展开分析,重点探讨了智能汽车向高阶智能化演进背景下,传统传感器无法满足感知需求的问题。文章系统阐述了自动驾驶、智能座舱、电动化与网联化三大趋势对传感器技术提出的更高要求,并深入剖析了激光雷达、4D毫米波雷达3D-ToF摄像头三类核心新型传感器的技术原理、性能优势与现存短板。激光雷达凭借高精度三维点云成为高阶智驾的“眼睛”,4D毫米波雷达通过增加高度维度提升环境感知能力,3D-ToF摄像头则在智能座舱中实现人体姿态识别与交互功能。文章还指出传感器正从单一数据采集向智能决策升级,强调车规级可靠性、多模态融合与成本控制是未来发展方向。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶、传感器研发等相关领域的工程师技术管理人员,具备一定专业背景的研发人员;; 使用场景及目标:①理解新一代传感器在智能汽车系统中的定位与技术差异;②掌握激光雷达、4D毫米波雷达、3D-ToF摄像头的核心参数、应用场景及选型依据;③为智能驾驶感知层设计、多传感器融合方案提供理论支持与技术参考; 阅读建议:建议结合实际项目需求对比各类传感器性能指标,关注其在复杂工况下的鲁棒性表现,并重视传感器与整车系统的集成适配问题,同时跟踪芯片化、固态化等技术演进趋势。
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