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DWELT系統（動態加權進化的路徑追蹤技術）首先基于環境的地磁信號、無線信號、視覺信號等，應用機器學習算法進行特征學習與分類，從而實現對于位置、行為、網絡、環境的認知；系統基于手機所收集的地磁信號、無線信號、傳感器信號、用戶狀態信息等，結合機器學習算法與認知模型進行多維融合，進而獲得用戶的準確位置。 系統對硬件依賴性極低，不需部署額外設備，可直接利用場景內的固有信息進行定位。 根據微軟室內定位技術大賽和 EvAAL 定位大賽兩大權威大賽2011-2018年公開評測數據，DWELT技術全球領先。

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成果與項目的背景及主要用途： 基于最大整體相似性的超像素網格，隨著當今拍照設備像素不斷提高，同時 照片數量成幾何級數增長，在圖像中進行語義級別的快速目標定位已是當下熱門 問題。 技術原理與工藝流程簡介： 快速的在輸入圖像里找到事先定義的目標物體，也是當今圖像檢索領域里面 的一個核心技術。 如下圖所示： (a) 圖中人偶為用戶定義的查詢目標 (b) 圖為待查詢圖像 (e)~(h) 目前現有方法的目標定位的結果及所用時間 (i) 我們的技術的圖像定位效果和所用時間 （注：紅色框出的部分為算法定位并分割出的結果） 算法在圖像快速目標定位上：快！準！狠！ 

在工廠中工作臺最常用的分度角度為180°和90°，用以保證零件孔加工的同軸度（如掉頭鏜孔）垂直度，平面間的平行度，垂直度以及鍵槽加工的對稱度等，具有高定位精度的機床如坐標鏜床，加工中心等的分度工作臺在2×180°，4×90°位置的定位精度一般都比其他位置的定位精度要高，且直徑稍大（如1m）并在2×180°，4×90°位置達到秒級（5″左右）的工作轉臺價格十分昂貴。 本系列技術從原理上區別于傳統的分度方法，它是利用多個小范圍高精度傳感器進行分度定位，其定位精度僅取決于小范圍高精度傳感器的精度，即本技術是將小范圍測量的高精度沿展至整個大范圍測量，從而使分度系統的絕對測量精度得以極大地提高。 本系列技術在理論研究階段得到了包括國家自然科學基金、北京市自然科學基金在內的多項基金資助，研發推廣過程中，獲得了多項國家發明專利。

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指導價格：588元

軸突導向因子受體Robo3在調控軸突導向過程中發揮著重要作用。Robo3有兩個選擇性剪接體，Robo3.1和Robo3.2；它們分別在連合神經元穿越脊髓底板前和后的軸突中特異表達，從而分別控制軸突穿越底板。姬生健在美國工作期間參與的研究表明，Robo3.2可以在穿越后的軸突中局部翻譯并受無義介導的RNA衰減（NMD）通路的調控（Colak, Ji et al., Cell）。 姬生健課題組接著對Robo3.1在連合神經元的穿越前軸突內高表達而在穿越后突觸內消失這一現象進行了深入的機制研究。課題組首次發現Robo3.1蛋白質的半衰期非常短，其蛋白水平的維持需要持續性的翻譯。接著，課題組發現Robo3.1的mRNA被m6A修飾，并可以和m6A閱讀器蛋白YTHDF1結合。小鼠的體外和體內實驗研究表明，Robo3.1的翻譯受YTHDF1調控，從而控制連合神經元的軸突導向。