“科研女神”颜宁当选美国科学院外籍院士

4月30日美科学院新院士名单公布
当地时间4月30日,美国科学院公布最新院士及外籍院士名单。高福、颜宁当选外籍院士,Jue Chen、锁志刚当选院士。此次入选女性数目创新高,还介绍了几位院士的主要研究方向。

当地时间4月30日,美国科学院公布了最新一批院士及外籍院士名单。

我们很高兴地看到中国疾病预防控制中心主任、中国科学院微生物研究所的高福教授与普林斯顿大学Shirley M. Tilghman分子生物学教授颜宁当选为美国科学院外籍院士,洛克菲勒大学的Jue Chen教授与哈佛大学的锁志刚教授当选美国科学院院士。

值得关注的是,入选本次最新院士名单的女性数目,也是一个历史新高。

▲高福院士

中国疾病预防控制中心、中国科学院大学、中国科学院微生物研究所

简介:高福院士的主要研究方向为病原微生物跨种间传播机制与结构免疫学,尤其是有关T细胞识别、艾滋病病毒等囊膜病毒侵入的分子机制、禽流感等动物源性病原跨种间传递的机制的研究(简介来自中国科学院微生物研究所)。

▲颜宁院士

普林斯顿大学

简介:颜宁院士是一名结构生物学家。使用冷冻电镜(cryo-EM),她的团队能够在原子层面揭示关键膜蛋白的结构,从而揭示参与跨膜传递(包括细胞吸收葡萄糖、产生动作电位等)的生理学和细胞学进程。

▲Jue Chen院士

霍华德·休斯医学研究所、洛克菲勒大学

简介:Jue Chen院士主要研究能够利用能量,传递溶质的蛋白结构。这些蛋白对于跨膜传输营养物质,或是传输身体所不需要的毒质有着重要作用。理解这些蛋白如何运作,能够帮助我们理解主动转运过程的基本机理。

▲锁志刚院士

哈佛大学

简介:锁志刚院士已是美国工程院的院士。他的团队通过建立多种模型,主要研究材料与结构的机械行为。关于纳米制造和自组装的研究,有望带来材料机械领域的进一步发展。

再次祝贺这几位学者入选美国科学院院士及外籍院士名单,期望未来能听到来自他们更多好消息!

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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