一种新型导弹无人机将于2024年飞上天空,这种装满导弹的无人机就像一个三层空中嵌套娃娃,在飞行时从轰炸机的腹部释放出来。
这种无人驾驶飞机是由能源和国防公司通用原子公司(General Atomics)开发的,是美国国防高级研究计划局长枪计划的一部分,今年将进行飞行测试,以证明其在空基作战中的可行性。
其目标是在引进新飞机的同时,扩大空对空导弹和现有战斗机的射程和效能。
患有长期慢性疲劳症的哈里·利明开发一款名为“可见”(Visible)的应用程序,帮助用户监控活动,避免过度劳累。
据介绍,今年Visible 将推出一个高级版本的应用程序,使用专门的心率监测器。虽然大多数可穿戴设备都是为锻炼而设计的,但这些臂带式监测器针对较低的心率进行了优化,以帮助人们解决长新冠和疲劳的问题。
该应用程序还将从同意的用户那里收集数据,以帮助研究这些病症。
亚马逊预计将于2024年底通过“柯伊伯计划”(Project Kuiper)提供太空互联网服务。该项目耗资100亿美元,通过向低地球轨道发射由3000多颗卫星组成的星座,将可靠的宽带互联网接入扩展到全球农村地区。
虽然该项目需要数年时间才能全部完成,但亚马逊将于今年晚些时候开始对客户进行测试。如果成功,“柯伊伯计划”将被整合到亚马逊网络服务套件中。
与此同时,SpaceX的Starlink自2019年起开始行动,目前已有5000颗卫星在轨道上运行。
你买的下一辆车可能是由太阳能驱动的。初创公司Aptera Motors表示,潜在客户期待已久的太阳能电动汽车(SEVs)将于2024年上路。
最新版本的车辆将插电式功能与覆盖车顶的太阳能电池板相结合,一次充电可行驶1600公里,利用太阳能每天可行驶65公里。
Aptera Motors表示,其目标是在2024年开始早期生产,首批2000辆汽车将交付给投资者。
今年在巴黎举行的夏季奥运会上,观众可以乘坐电动垂直起降飞行器(eVTOL)在城市中穿梭。位于德国布鲁赫萨尔的 Volocopter 公司希望在比赛期间为体育爱好者和游客提供空中出租车服务。
尽管该公司仍在等待欧盟航空安全局的认证,但 Volocopter 计划在城市各处之间提供三条航线,并为游客提供两条往返航线。
Volocopter 的空中出租车将使巴黎成为欧洲第一个提供电子空中巴士服务的城市。
Boom Technology 公司正在开发一种名为“序曲”(Overture)的客机,其飞行速度将超过音速。
这家美国公司称,它将于2024年完成北卡罗来纳州“超级工厂”的建设。Boom公司计划每年生产多达33架这种飞机,并声称这将是世界上速度最快的客机。
Overture的设计飞行速度是目前商用飞机的两倍,Boom公司表示,预计飞机将使用可持续航空燃料。该公司表示,它已经获得了商业航空公司的订单,目标是在 2027 年实现首飞。
2023年12月20日,西班牙《机密报》网站报道说,欧洲药品管理局人用药品委员会刚刚建议批准欧洲第一例使用CRISPR基因编辑技术的药物。这种名为Casgevy的疗法适用于治疗两种罕见的遗传性疾病:β地中海贫血和镰刀型细胞贫血。
基本原理是通过序列特异性的DNA结合结构域和非特异性的DNA修饰结构域组合而成的序列特异性核酸内切酶,识别染色体上的DNA靶位点,进行切割并产生DNA双链断裂,诱导DNA的损伤修复,从而实现对指定基因组的定向编辑。
现在都在使用煤气来做饭,但国外消费者已经掀起转向基于电磁的炉灶和烤箱的风潮,以解决与燃气灶相关的环境问题和健康风险。
虽然这种电器非常节能,但大多数型号都需要改装电源插座,安装成本高达数百美元。
Channing Street Copper和Impulse Labs这样的初创公司正在通过添加内置电池,来补充常规的墙上插座电源,使电磁炉和电烤箱更易于安装。Channing Street Copper计划在2024年 初推出电池增压设备。
在美国的网络安全政策中,“信任但要核实”已成为过去式。到2024财年9月底,所有美国政府机构都将被要求改用零信任安全架构。
所有用户都必须验证自己的身份和设备,即使他们已经连接到了政府网络和 VPN。这是通过多因素身份验证和其他访问控制等方法实现的。
为了发掘地热能源的兆瓦级潜力,麻省理工学院初创公司Quaise Energy将于2024年测试一种深层钻井设备,该设备将使用高功率毫米波熔化10至20公里深的岩柱。
该公司的“更深、更热、更快”战略将从旧的石油天然气钻井结构开始,通过从回旋加速器发射辐射来蒸发地下的坚硬岩石。
在这样的深度,地球温度达到500摄氏度。Quaise高管表示,利用这种超热地热能可能是到2050年实现净零排放目标的关键举措。
2024年,科技将如火如荼,大热门趋势让我们感受到未来的惊喜,这不仅仅是一场革命,更是一种机会!
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这项研究提出了ORV(占用中心机器人视频生成)框架,利用4D语义占用作为中间表示来生成高质量的机器人操作视频。与传统方法相比,ORV能提供更精确的语义和几何指导,实现更高的时间一致性和控制精度。该框架还支持多视角视频生成(ORV-MV)和模拟到真实的转换(ORV-S2R),有效弥合了虚拟与现实之间的差距。实验结果表明,ORV在多个数据集上的表现始终优于现有方法,为机器人学习和模拟提供了强大工具。
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