滑膜肉瘤（Synovial Sarcoma, SS）是一种侵袭性的软组织肉瘤，可在任何年龄发生，但通常在年轻人中更为常见，尤其是在四肢。滑膜肉瘤占所有软组织肉瘤的10%。根据是否存在成熟的腺体上皮细胞，滑膜肉瘤主要分为两种组织学类型：单相型和双相型。尽管目前的治疗方法已经相当进步，但超过四分之一的患者在诊断后的五年内仍然不幸因病去世。 染色体上，超过95%的滑膜肉瘤特征为t(X;18)(p11.2;q11.2)易位，这种易位通常表示为SYT与SSX1、SSX2或更罕见的SSX4的融合基因。在滑膜肉瘤中，SYT-SSX1和SYT-SSX2基因融合似乎是互斥的，即它们不会在同一患者体内同时出现。融合基因在原发性和转移性肿瘤中的类型是一致的，且在整个疾病发展过程中保持恒定。 本研究的主要目的是评估在中国滑膜肉瘤患者中，SS18-SSX融合基因的分布及其对临床预后的影响。通过收集和分析88例患者的临床数据，并利用单变量和多变量生存分析方法，研究人员发现SS18-SSX2病例的总体存活率明显更高。在单变量和多变量生存分析中，FNCLCC二级病例和UICC第一或第二阶段的存活率也显著更好。通过使用HEK293T和NIH 3T3细胞系转染SS18-SSX1或SS18-SSX2基因，研究人员确定了这些融合基因在细胞增殖和侵袭性中的相关作用。结果表明，SS18-SSX1阳性细胞比SS18-SSX2阳性细胞更具增殖性和侵袭性。因此，可以得出结论，SS18-SSX融合类型是滑膜肉瘤患者的一个重要预后因素。 研究使用了逆转录聚合酶链反应（RT-PCR）检测SYT-SSX融合基因，这已成为一种敏感的诊断方法。尽管SYT-SSX融合基因的作用尚不完全明确，但其在滑膜肉瘤的诊断和预后评估中的重要性已得到初步认可。 本研究不仅揭示了SS18-SSX1和SS18-SSX2融合基因与细胞增殖和侵袭性的关系，而且对于理解滑膜肉瘤的分子机制、提高诊断水平、以及探索新的治疗策略提供了重要的科学依据。这些发现对于改善患者的治疗结果、延长生存期以及提高生活质量都具有重要的临床意义。同时，也为进一步研究滑膜肉瘤的病理生物学特性提供了新的视角和方法。

适用于 Mac 的 VMware Desktop Hypervisor 应用，功能强大，简单易用。内置 Arm 版 Windows 11 支持、3D 硬件加速 DirectX 11 图形、超快文件共享等功能。 VMware-Fusion 是一款针对 Mac 平台开发的虚拟化软件，它允许用户在 Mac 上运行各种操作系统，如 Windows、Linux 等。该软件提供了桌面虚拟化环境，使得用户能够在 Mac 操作系统中创建和运行多个虚拟机。VMware-Fusion 的最新版本提供了对 Arm 架构处理器的支持，这意味着它可以兼容运行在基于 Arm 架构处理器的 Windows 11 操作系统。 VMware-Fusion 的功能包括硬件加速、文件共享、虚拟网络等。其中，硬件加速功能允许虚拟机利用宿主计算机的处理器性能，从而获得更加流畅的运行体验。在图形处理方面，VMware-Fusion 支持 DirectX 11，为虚拟机内的应用程序和游戏提供了更加先进的图形渲染能力。 文件共享功能则提供了一种快速简便的方法，让用户能够轻松地在虚拟机和宿主机之间共享文件。这极大地便利了数据的交换和处理，特别是在需要在不同系统间进行频繁文件交互的场合。 该软件的易用性是其受到广泛欢迎的另一大特点。它提供了一个用户友好的界面，让用户可以方便地管理和控制虚拟机。即便是对于没有太多技术背景的用户来说，也能够通过简单的操作来安装和运行多种操作系统。 此外，VMware-Fusion 的应用范围非常广泛，它不仅适用于个人用户，也适用于企业用户。对于开发人员来说，它提供了一个强大的平台，可以在不同的操作系统之间进行测试和开发。对于企业用户，VMware-Fusion 可以帮助他们部署和测试应用程序，以确保其在不同系统间的兼容性和功能性。 由于其强大的功能和易用性，VMware-Fusion 在虚拟化领域内得到了广泛的应用。它被众多企业和个人用户所青睐，成为了 Mac 平台上最受欢迎的虚拟化解决方案之一。随着技术的发展，VMware-Fusion 也在不断地进行更新，以满足用户日益增长的需求和挑战。 VMware-Fusion 的发布，进一步巩固了 VMware 在虚拟化技术领域的领导地位。它不仅展示了 VMware 在软件虚拟化方面的深厚实力，还为用户带来了更加丰富的体验。随着软件技术的不断进步，相信 VMware-Fusion 将继续引领虚拟化技术的发展，为用户带来更加高效、便捷的虚拟化解决方案。 任何时候，VMware-Fusion 都体现了虚拟化技术在提高工作效率、降低硬件成本和优化资源管理方面的重要作用。无论是对于专业技术人员，还是普通用户，VMware-Fusion 都提供了一个强大的工具，使其能够在多样化的计算环境中自由地工作和创造。

VMware Fusion (for Intel-based and Apple silicon Macs) VMware-Fusion-13.6.1-24319021_universal.dmg(539.78 MB) Build Number: 24319021 Oct 10, 2024 Oct 08, 2024 SHA2:6a9faee5c0a2573598704a09864d6072a0685269707c186dfc8ebde4551ee5c3 MD5:13304cbc30a0849a34cf1f7ea4065978

VMware Fusion for Mac 13安装包

【豪威878采集卡驱动】是一款专为豪威878-2采集卡设计的驱动程序，它主要用于确保该采集卡与计算机系统之间的稳定通信和高效数据传输。驱动程序在计算机硬件与操作系统之间起着桥梁的作用，使得操作系统能够识别并控制硬件设备，使其发挥应有的功能。 该驱动的核心是CONEXANT FUSION 878A芯片，这是一款广泛应用在电视调谐器、视频捕获卡以及各种多媒体设备中的集成芯片。CONEXANT FUSION 878A集成了模拟视频解码、编码和数字信号处理功能，可以处理多种视频输入源，如模拟电视信号、VHS录像机或摄像机等。通过这款芯片，采集卡能够将模拟视频信号转换为数字格式，以便于在电脑上进行编辑、存储或播放。 驱动程序的安装通常包括以下几个关键步骤： 1. **下载与验证**：你需要从可靠来源下载“878a采集卡驱动”压缩包文件，确保文件的完整性和安全性。在下载完成后，通过检查文件的MD5或SHA校验和来验证文件是否被篡改。 2. **解压与安装**：解压缩文件后，通常会有一个可执行的安装程序。运行这个程序，按照向导的提示进行操作，选择合适的安装路径，并确认驱动程序的版本是否与你的采集卡型号匹配。 3. **设备连接与识别**：在安装驱动之前，确保豪威878-2采集卡已正确连接到计算机的PCI插槽。安装过程中，操作系统会自动识别新硬件，并加载驱动程序。如果操作系统未能自动识别，你可能需要手动在设备管理器中更新驱动。 4. **驱动配置**：安装完成后，驱动程序会提供必要的设置选项，如视频输入源、分辨率、帧率等。根据你的需求调整这些设置，以优化采集卡的性能。 5. **测试与应用**：安装并配置好驱动后，你可以通过专门的视频处理软件（如VirtualDub、Adobe Premiere等）测试采集卡的功能，确保视频捕获和播放正常。 6. **维护与更新**：为了保持最佳性能，定期检查并更新驱动程序至关重要。制造商可能会发布新的驱动版本以修复已知问题或增加新特性，所以保持关注官方更新是必要的。 CONEXANT FUSION 878A芯片的驱动程序对于使用豪威878-2采集卡的用户来说是至关重要的。一个稳定的驱动可以保证视频信号的清晰度和流畅性，让用户的视频采集和编辑工作更加得心应手。同时，理解驱动的工作原理和安装流程，也有助于解决可能出现的硬件兼容性问题，提高工作效率。

Fusion 360的3D模型| PLEN Project Company Inc. PLEN 3D模型 * .stl ：用于3D打印 * .f3d ：Fusion 360的可编辑文件 如何导入Fusion360 点击Fusion360左上方的“上传”按钮 选择文件[* .f3d] 目录说明 /f3d ：用于PLNE2 /f3d-5stack ：用于PLEN5Stack /f3d-bit ：用于PLEN：bit /stl ：用于PLEN2 /stl-5stack ：用于PLEN5Stack /stl-bit ：用于PLEN：bit /stl-mini ：用于PLEN2mini PLEN：位组件 /stl head.stl chin.stl body_middle.stl body_rear.stl servo_bracket.stl servo_bracket_

Oracle RAC（Real Application Clusters）是Oracle公司推出的一种数据库集群技术，它能够使多个数据库服务器共同工作，共享访问同一数据库存储，同时提供高可用性和可扩展性。Cache-Fusion是RAC中的一种机制，用于处理缓存中数据块的一致性问题，当多个实例同时需要操作同一个数据块时，Cache-Fusion能够保证数据块的最终一致性。 RAC资源管理算法是RAC为了有效地管理资源分配而设计的一种机制。它通过Master节点来控制资源的分配，确保资源利用的合理性和系统的稳定性。在RAC中，资源主要分为PCM（Parallel Cache Management）资源和Non-PCM资源。PCM资源涉及到数据块和重做日志块，而Non-PCM资源包括表、数据文件、系统更改号(SCN)、事务等需要全局同步的资源。 RAC的脑裂检测是为了确保集群中各个实例之间保持同步，避免出现集群分裂成几个独立的小集群，造成数据不一致的情况。脑裂检测分为操作系统层面和Oracle层面两个层次。操作系统层面通过每秒向Voting Disk写入计数来检测实例间通讯是否正常。Oracle层面通过Network Heartbeat和File-based Heartbeat来检测实例间的连通性。如果集群的多数节点失去了对Voting Disk的控制权，或者无法通过心跳检测到其他节点的存在，集群将进入脑裂状态，此时系统会采取措施进行恢复。 RAC资源分配算法通过物理节点和逻辑节点的概念来实现资源的映射和调度。物理节点实际上就是运行中的数据库实例，而逻辑节点是对物理节点在RAC内部的索引方式。逻辑节点本身是一个hash链表结构，链表中的每一项保存的是对应的物理节点号。资源到逻辑节点的映射通过hash算法来完成，计算出资源应映射到的逻辑节点。 在RAC中，资源是通过Master节点进行管理的。Master节点相当于资源调度的中心，当集群中的一个节点需要访问某一资源时，首先需要访问此资源的Master节点，以此判断资源是否可以获得以及是否正被其他节点独占访问。Non-PCM资源在所有RAC节点中平均分配，而PCM资源则根据节点的数据缓冲池（databuffer）大小不同而有所区别，即缓冲池越大的节点，管理的PCM资源也越多。 RAC通讯机制是集群内各个节点之间进行交互的方式，包括网络心跳和文件心跳两种方式。网络心跳由LMON（Lock Monitor）进程负责，而文件心跳则由CKPT（Checkpoint）进程负责，它每3秒更新一次Control File中的信息。 Cache-Fusion的实现主要涉及三种锁状态：R/R（Read/Read），W/R（Write/Read），W/W（Write/Write）。R/R指的是两个节点都在读取同一个数据块，不会产生冲突。W/R指的是一个节点在写入数据块，而另一个节点在读取，需要进行数据块的合并。W/W指的是两个节点都在尝试写入同一个数据块，此时需要通过Cache-Fusion技术来解决数据块的一致性问题，确保最终写入的数据是准确且一致的。 Cache-Fusion恢复是当出现节点间通信故障时，RAC集群如何通过Cache-Fusion技术恢复数据一致性的过程。RAC集群通过Cache-Fusion能够有效地同步缓存中的数据块，即使在多个实例中缓存了相同的数据块，也能保证这些数据块的内容最终是一致的，从而保证了数据的准确性和可用性。 总结来说，Oracle RAC通过其资源管理算法和Cache-Fusion机制，确保了在一个集群环境中，多个数据库实例能够高效且一致地访问和操作共享存储中的数据，同时在发生节点故障或脑裂的情况下，通过有效的资源调度和数据块同步机制，保证数据库的高可用性和数据的一致性。这些机制使得Oracle RAC特别适合于需要高吞吐量和高容错能力的关键业务应用场景。

《多传感器数据融合与MATLAB》是一本专精于多传感器信息融合技术的书籍，它在信息技术领域中占据着重要地位。数据融合是现代科技发展中的关键环节，尤其是在物联网、智能系统、自动驾驶和机器人等领域。这本书深入探讨了如何有效地整合来自不同传感器的数据，以提高系统性能、准确性和可靠性。 多传感器数据融合是指将多个传感器获取的独立或互补信息进行整合，以产生比单个传感器更精确、全面的环境模型。这一过程涉及多个层次，包括低级的传感器信号处理到高级的情景理解和决策制定。在MATLAB环境下，该技术可以借助其强大的数学计算能力、可视化工具和丰富的库函数来实现。 书中可能涵盖了以下关键知识点： 1. **数据融合的基本概念**：介绍数据融合的定义、重要性以及在不同领域的应用案例，如军事、航空、医疗等。 2. **传感器模型和误差分析**：详细阐述各种传感器的工作原理，包括它们的特性、局限性以及可能出现的测量误差。 3. **信息融合层次**：包括传感器级、特征级、决策级和知识级融合，解释每种层次的融合策略和适用场景。 4. **融合算法**：探讨多种数据融合方法，如卡尔曼滤波、贝叶斯更新、粒子滤波、模糊逻辑、神经网络和深度学习等，以及如何在MATLAB中实现这些算法。 5. **MATLAB工具箱**：介绍如何利用MATLAB的Signal Processing Toolbox、Control System Toolbox和Statistics and Machine Learning Toolbox来进行数据预处理、滤波和模式识别。 6. **实例分析**：通过具体的工程实例，展示如何应用MATLAB进行多传感器数据融合设计，包括数据处理、融合算法的选择和优化。 7. **系统集成与评估**：讨论如何将融合系统集成到实际应用中，以及如何评估和验证融合系统的性能。 8. **未来趋势与挑战**：展望多传感器数据融合技术的未来发展，讨论可能遇到的技术挑战和解决方案。 通过学习这本书，读者不仅可以掌握多传感器数据融合的基本理论，还能获得使用MATLAB解决实际问题的能力。对于从事相关研究和开发的工程师、科研人员以及学生来说，这是一份宝贵的学习资源。

在 Ubuntu 20.04 系统下搭建 XTDrone 环境并集成 VINS-Fusion 时，我遇到了一系列与 C++ 库相关的报错问题。XTDrone 作为一个用于无人机开发的综合性平台，需要与 Mavros（用于无人机通信的中间件）以及 PX4（开源的无人机飞控软件）协同工作，而 VINS-Fusion 则为系统提供视觉惯性导航解决方案。 在编译和运行过程中，频繁出现错误。这些问题主要源于不同组件对 C++ 库的依赖不一致，以及部分库路径配置不当。例如，某些组件依赖较新的 C++ 标准库特性，而系统默认安装的库版本较低；或者在项目的 CMake 配置中，没有正确指定第三方库的路径，导致链接器无法找到所需的库文件。 为解决这些问题，我们首先对每个组件的依赖库进行了详细梳理。通过查阅 XTDrone、Mavros、PX4 和 VINS-Fusion 的官方文档，明确了各自所需的 C++ 库版本和依赖关系。

当使用一个新的开发板做为基板，使用现有软硬件资源，实现对 MEMS sensors 的评估 或工程演示时，往往需要快速地得到直观的评估效果。Unicleo-GUI 是针对运动 MEMS 和 环境传感器扩展软件的 GUI，主要功能是演示 MEMS 传感器和算法。LSM6DSO 是一款具 有 3D 数字加速计和 3D 数字陀螺仪的 MEMS Sensor。本文针对 NUCLEO-G474RE 平台搭 载 LSM6DSO 实现快速效果评估演示的过程进行阐述。 ### 应用笔记NUCLEO-G474RE+开发板扩展+LSM6SO+实现+Data+Fusion+演示 #### 1. 引言 随着物联网技术的发展，微机电系统（MEMS）传感器在各种领域中的应用越来越广泛。在进行MEMS传感器评估时，开发人员通常希望能够快速直观地验证其性能。为此，本应用笔记详细介绍了如何使用NUCLEO-G474RE开发板配合LSM6DSO传感器，并借助Unicleo-GUI工具来实现快速的数据融合演示。 #### 2. LSM6DSO MEMS Sensor概述 LSM6DSO是一款集成3轴数字加速度计和3轴数字陀螺仪的高性能MEMS传感器。该传感器具备低功耗特性，适合用于便携式设备及可穿戴产品中，能够提供高精度的位置追踪和姿态检测。它的工作范围广泛，包括但不限于消费电子、工业控制、医疗设备等领域。 #### 3. NUCLEO-G474RE开发板简介 NUCLEO-G474RE是一款基于STM32G474RE微控制器的低成本开发板。该MCU拥有丰富的外设接口，如USB、SPI、I2C等，以及高速的ARM Cortex-M4内核，非常适合进行复杂的信号处理任务。NUCLEO-G474RE开发板提供了易于使用的硬件资源和软件开发环境，非常适合进行原型设计和快速开发。 #### 4. Unicleo-GUI工具介绍 Unicleo-GUI是一款图形用户界面工具，专为STM32微控制器上的MEMS传感器设计。它允许用户通过简单的图形界面操作来测试和分析传感器数据，包括但不限于加速度、角速度、温度等参数。此外，Unicleo-GUI还支持高级特性，例如数据融合算法演示，这使得开发人员可以直观地评估传感器的性能，并进行进一步的算法优化。 #### 5. 实现过程详解 - **配置STM32CubeMX或STM32CUBEIDE**： - 选择NUCLEO-G474RE开发板作为目标平台。 - 保持默认配置设置，无需特别调整。 - **下载X-CUBE-MEMS1软件包**： - 该软件包包含了针对运动MEMS传感器的支持库，对于本例中的LSM6DSO来说尤其重要。 - **选择应用软件、扩展版型号和运动算法库**： - 选择IKS01A3扩展板的软件支持包，因为LSM6DSO传感器也集成在该扩展板上。 - 使能定时器，并配置中断以定时读取传感器数据并进行处理。 - **配置串口**： - 设置波特率为912600 bits/s，以便与Unicleo-GUI软件匹配。 - 启用DMA接收以提高数据传输效率。 - **配置I2C接口**： - 根据NUCLEO-G474RE开发板的实际原理图选择合适的I2C接口。 - LSM6DSO传感器通过I2C与MCU通信，确保正确配置以保证数据的准确传输。 #### 6. 数据融合演示 - **软件配置**： - 在STM32CubeIDE中完成上述步骤后，编译并下载程序到NUCLEO-G474RE开发板。 - 运行Unicleo-GUI工具，并连接至开发板的串口。 - **演示过程**： - 通过Unicleo-GUI观察到实时显示的加速度和角速度数据。 - 使用数据融合算法来进一步优化位置估计，提高整体精度。 - 观察并记录结果，评估算法的有效性。 #### 7. 结论 通过NUCLEO-G474RE开发板、LSM6DSO传感器以及Unicleo-GUI工具的结合使用，我们可以高效地进行MEMS传感器评估和数据融合算法演示。这种组合不仅简化了开发流程，还极大地提高了评估的效率和准确性。对于希望快速入门MEMS传感器应用的开发人员来说，这是一个非常有价值的参考案例。