Spatial and temporal variations of pressure, temperature, and water vapor content in the atmosphere introduce significant confounding delays in interferometric synthetic aperture radar (InSAR) observations of ground deformation and bias estimates of regional strain rates. Producing robust estimates of tropospheric delays remains one of the key challenges in increasing the accuracy of ground deformation measurements using InSAR. Recent studies revealed the efficiency of global atmospheric reanalysis to mitigate the impact of tropospheric delays, motivating further exploration of their potential. Here we explore the effectiveness of these models in several geographic and tectonic settings on both single interferograms and time series analysis products. Both hydrostatic and wet contributions to the phase delay are important to account for. We validate these path delay corrections by comparing with estimates of vertically integrated atmospheric water vapor content derived from the passive multispectral imager Medium‐Resolution Imaging Spectrometer, onboard the Envisat satellite. Generally, the performance of the prediction depends on the vigor of atmospheric turbulence. We discuss (1) how separating atmospheric and orbital contributions allows one to better measure long‐wavelength deformation and (2) how atmospheric delays affect measurements of surface deformation following earthquakes, and (3) how such a method allows us to reduce biases in multiyear strain rate estimates by reducing the influence of unevenly sampled seasonal oscillations of the tropospheric delay.

The optimization of crop harvesting processes for commonly cultivated crops is of great importance in the aim of agricultural industrialization. Nowadays, the utilization of machine vision has enabled the automated identification of crops, leading to the enhancement of harvesting efficiency, but challenges still exist. This study presents a new framework that combines two separate architectures of Convolutional Neural Networks (CNNs) in order to simultaneously accomplish the tasks of crop detection and harvesting (robotic manipulation) inside a simulated environment. Crop images in the simulated environment are subjected to random rotations, cropping, brightness, and contrast adjustments to create augmented images for dataset generation. The You Only Look Once(YOLO) algorithmic framework is employed with traditional Rectangular Bounding Boxes (R-Bbox) for crop localization. The proposed method subsequently utilises the acquired image data via a visual geometry group model in order to reveal the grasping positions for the robotic manipulation.

The manual assembly of objects characterized by intricate geometry and materials, such as concentrator photo-voltaics solar panel units, often results in suboptimal accuracy, efficiency, and throughput. This paper responds to a genuine industrial imperative by proposing the development of a robotic system for the automated assembly of precision industrial components. To realize this goal, a dual robotic system is employed as the manipulation subsystem, complemented by the camera serving as computer vision (CV) subsystem. To address the crucial need for precise object 3D localization during assembly, an enhanced pose estimation algorithm grounded in convolutional neural networks (CNN) is proposed. By incorporating shallow information into the feature fusion network, precise object pose estimation is guaranteed. In instances of inevitable occlusion, a process planning scheme is founded on cooperative manipulation, leveraging the unique characteristics of different robots for pose refinement and flexible operation. Taking the solar-cell of the concentrator as an example object, customized datasets are established and experiments are conducted within a predefined workspace. The calibration accuracy, offline and online performance of the proposed pose estimation algorithm and practical robotic gripping capability are evaluated. Results underscore the effectiveness of the developed robotic system and its potential for industrial precision assembly.

Although lots of efforts have been devoted on new less hygroscopic dopants to address problems in hole transport materials (HTM), the long-time post-oxidation and the volatilization of 4-tert-butylpyridine (tBP) are still issues. A new doping mechanism for spiro-OMeTAD by disulfiram (TETD) is revealed in this work. Owing to its disulfide bond, TETD can be activated easily to produce reactive sulfur for the rapid oxidation of spiro-OMeTAD in the absence of oxygen with formation of [spiro-OMeTAD•]+[SC(S)N(C2H5)2]-. Thus, in this situation, the Li+ ion has the opportunity to coordinate tBP and fix each other in HTM film. DFT calculations suggest that the resulting favorable energy (with a ΔE of -1.29 eV) must come from the mutual interactions among Li+, TFSI−, and tBP, which is different from the well-known doping process that tBP would not participate in the doping reaction. As a result, the introduction of a new radical into the HTM greatly reduce device performance fluctuations due to the environmental dependence and inhibit tBP volatilizing for enhanced long-term stability.

Migration and contraction of activated hepatic stellate cell (HSC) are essential factors for cirrhosis formation and development. Nonmuscle myosin II (NMMII) inhibitor and mammalian target of rapamycin (mTOR) signaling pathway were involved in these key factors. In the currently study, we used LV-RNAi to specifically attenuate mTOR and NMMII in rat HSC. We aimed to examine the effect of mTOR LV-RNAi on the migration and contraction of HSC and explore the crosslink between mTOR cell signal and NMMII. Using real-time PCR and western blot, we found that mTOR and the downstream factors including S6K and 4EBP1 all up-regulated with the activation of HSC. mTOR and NMMII LV-RNAi were transfected into activated HSC, the expression of mTOR can be down-regulated by NMMII LV-RNAi significantly, as well as the expression of S6K, 4EBP1, α-SMA and collagen I, but the level of AKT was up-regulated. Then we used Transwell and collagen lattices to examine the NMMII and mTOR LV-RNAi efficiency on HSC migration and contraction, as we hypothesized, both of the LV-RNAi could inhibit HSC migration and contraction significantly. These results indicated that nonmuscle myosin II shRNA inhibit migration and contraction in rat hepatic stellate cells through the regulation of mTOR/S6K/4EBP1 signaling pathway.

In this paper, the general situation of integrated simulation test of aircraft electrical system is described, and the latest progress and practice in the field of integrated simulation test at home and abroad are summarized. This paper focuses on the definition, purpose, project, environmental conditions, process, model construction and control requirements of integrated simulation test, and explores and practices in many aspects such as model definition system/product, virtual simulation test, virtual system operation and flexible simulation architecture. The traditional simulation is promoted to the system integration simulation, and the new scope of simulation application is defined, so that the simulation can play a greater role and change the application limitations of the traditional simulation.