Underwater vehicles heavily depend on the integration of inertial navigation with Doppler Velocity Log (DVL) for fusion-based localization. Given the constraints imposed by sensor costs, ensuring the optimization ability and robustness of fusion algorithms is of paramount importance. While filtering-based techniques such as Extended Kalman Filter (EKF) offer mature solutions to nonlinear problems, their reliance on linearization approximation may compromise final accuracy. Recently, Invariant EKF (IEKF) methods based on the concept of smooth manifolds have emerged to address this limitation. However, the optimization by matrix Lie groups must satisfy the “group affine” property to ensure state independence, which constrains the applicability of IEKF to high-precision positioning of underwater multi-sensor fusion. In this study, an alternative state-independent underwater fusion invariant filtering approach based on a two-frame group utilizing DVL, Inertial Measurement Unit (IMU), and Earth-Centered Earth-Fixed (ECEF) configuration is proposed. This methodology circumvents the necessity for group affine in the presence of biases. We account for inertial biases and DVL pole-arm effects, achieving convergence in an imperfect IEKF by either fixed observation or body observation information. Through simulations and real datasets that are time-synchronized, we demonstrate the effectiveness and robustness of the proposed algorithm.

Abstract Adoptive cellular immunotherapy as a promising and alternative cancer therapy platform is critical for future clinical applications. Natural killer (NK) cells have attracted attention as an important type of innate immune regulatory cells that can rapidly kill multiple adjacent cancer cells. However, these cells are significantly less effective in treating solid tumors than in treating hematological tumors. Herein, we report the synthesis of a Fe 3 O 4 -PEG-CD56/Avastin@Ce6 nanoprobe labeled with NK-92 cells that can be used for adoptive cellular immunotherapy, photodynamic therapy and dual-modality imaging-based in vivo fate tracking. The labeled NK-92 cells specifically target the tumor cells, which increases the amount of cancer cell apoptosis in vitro. Furthermore, the in vivo results indicate that the labeled NK-92 cells can be used for tumor magnetic resonance imaging and fluorescence imaging, adoptive cellular immunotherapy, and photodynamic therapy after tail vein injection. These data show that the developed multifunctional nanostructure is a promising platform for efficient innate immunotherapy, photodynamic treatment and noninvasive therapeutic evaluation of breast cancer.

Against the backdrop of the "carbon neutrality and carbon peak" dual carbon goals, as mentioned in relevant studies, the importance of green bonds to the sustainable development of commercial banks has become increasingly prominent and has become a key financial means to promote their green development. This is an important feature of the green finance field at the current stage of development. However, there are certain risks in using green bonds as a green financial tool at present, and these risks may stem from various factors such as market uncertainty and project complexity. Therefore, research on the risk management of commercial bank green bonds is not only an inevitable choice for commercial banks to achieve sustainable development but also a key link in ensuring China's social and economic development. The research results will have a profound impact on the financial industry and the overall economic situation. The proposal of the dual carbon goals has not only provided new opportunities for the development of green bonds, such as attracting more social capital to invest in green projects, but also provided a new direction for the risk management of commercial banks, prompting banks to shift from traditional risk assessment to comprehensive risk management that combines environmental and social factors. This paper aims to analyze the new development opportunities for commercial banks under the dual carbon goals, explore the significance of commercial bank-issued green bonds in promoting the achievement of the dual carbon goals, as well as their mutual effects, and elaborate on the specific paths through which green bonds empower the risk management of commercial banks. Meanwhile, this paper will put forward relevant development suggestions for commercial bank risk management, with the expectation of providing references for commercial banks to build exchange rate risk management systems.

Adaptive filtering plays a pivotal role in modern electronic information and communication systems, particularly in dynamic and complex environments. While traditional adaptive algorithms work well in many scenarios, they do not fully exploit the sparsity of the system, which restricts their performance in the presence of varying noise conditions. To overcome these limitations, this paper proposes a variable-step-size generalized maximum correntropy affine projection algorithm (C-APGMC) with a sparse regularization term. The algorithm leverages the system’s sparsity by using a correlated entropy-inducing metric (CIM), which approximates the l0 norm of the norms, assigning stronger zero-attraction to smaller coefficients at each iteration. Moreover, the algorithm employs a variable-step-size approach guided by the mean square deviation (MSD) criterion. This design seeks to optimize both convergence speed and steady-state performance, improving its adaptability in dynamic environments. The simulation results demonstrate that the algorithm outperforms others in echo cancellation tasks, even in the presence of various noise disturbances.