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World File Search System分米级
利用商用现成设备补充地球同步轨道碎片调查
地球同步 (GSO) 区域的光学勘测通常需要在天空覆盖范围、勘测深度和成本之间取得平衡。使用商用现货 (COTS) 组件可以合理的成本实现大面积勘测，但这些系统的孔径仅限于 30 厘米左右。孔径超过 1 米的大型望远镜可以探测微弱碎片群以发现分米级的物体，但通常视野较小（约 1 平方度）并且无法大规模商业化使用。因此，尝试使用大型望远镜探测微弱碎片群的勘测通常仅限于对已知碎裂事件的目标观测。否则，视野较小再加上想要覆盖更多天空会导致检测到的物体的位置信息非常稀疏或有限。
提高移动激光扫描仪的定位精度...
在GPS正常工作条件下，MLS系统可以达到厘米级的定位精度。然而，在无GPS环境下，由于MLS的观测模式误差和视轴对准误差无法通过GPS信号进行标定或修正，定位精度可能降低到分米甚至米级。针对这一研究空白，本文提出一种新技术，适当结合稳健加权最小二乘（RWTLS）和全信息最大似然最优估计（FIMLOE），提高无GPS环境下MLS系统的定位精度。首先，建立MLS系统的坐标转换关系和观测参数向量。其次，利用RWTLS算法对三维点观测模型进行修正；然后利用FIMLOE标定激光扫描仪框架与IMU框架之间的不确定度传播参数向量和视轴对准误差。最后，在室内场景中进行实验研究，以评估所提方法的有效性。实验结果表明，所提方法能够显著提高 MLS 系统在 GPS 拒绝环境中的定位精度。
Microsoft Word - 地面、移动和机载 LiDAR 的精度和误差评估.doc
检查三角网格时，这种方法的弱点立即显现出来。典型点间距沿任何轴在 0.25 到 1.5 米之间。这使得 ALS 数据的水平精度报告不超过 0.125-0.75 米，因为在任何计算中假设优于最大不确定度在统计上是不合理的。在此示例中，水平点间距为 0.25 米的 ALS 数据的最大不确定度为 0.125 米（此评估网格的任何三角形最短边的 1/2 为 0.125 米）。由于 ALS 点在现实世界中的水平定位范围从几毫米到超过一米，每个 ALS 点的水平定位误差变得更加重要，因为只有少数 ALS 点用于定义整个数据集的定位。实际上，这意味着通过这种方法可以实现的唯一实际调整可以在图 1 中以图形方式显示的示例中找到。当由 ALS 点形成的三角形相差分米时，垂直调整和精度评估不应优于分米级。使用当代的孤立 GCP 方法，可以声明不符合位置精度的位置精度。换句话说，空间频率高于所述精度。一个适合比较的例子是用于信号处理领域中频率确定的 Nyquest 采样定理。作为此应用的粗略简化近似，Nyquest 定理要求必须采用大约四倍于 ALS 空间频率的采样率。对于 ALS 数据，这意味着除非使用四倍于 ALS 数据的点密度进行评估，否则不应说明准确度。这就需要一种更先进、更完善的 ALS 调整和准确度报告方法。
Q3 HCPCS I级和II级更新（2024年7月1日）
mepolizumab是白介素5（IL-5）拮抗剂（IgG1 kappa）。il-5是负责嗜酸性粒细胞生长和分化，募集，激活和存活的主要细胞因子。mepolizumab以100 pm的解离常数与IL-5结合，通过阻断在嗜酸性细胞表面表达的IL-5受体复合物的Alpha链的结合来抑制IL-5的生物活性。炎症是哮喘和嗜酸性肉芽肿的发病机理（EGPA）的重要组成部分。多种细胞类型（例如，肥大细胞，嗜酸性粒细胞，中性粒细胞，巨噬细胞，淋巴细胞）和介质（例如组胺，eicosanoids，白细胞素，细胞因子）参与炎症。mepolizumab，通过抑制IL-5信号传导，降低了嗜酸性粒细胞的产生和存活。但是，尚未确定哮喘和EGPA中的巨脂单抗作用的机制。
Q1 HCPCS I级和II级更新（2025年1月1日）
‹×ustekinumab是一种人类单克隆抗体，与促炎细胞因子，白介素（IL）-12和IL-23结合并干扰。IL-12和IL-23的生物学效应包括天然杀伤（NK）细胞激活，CD4+ T细胞分化和激活。 ustekinumab还干扰了单核细胞趋化蛋白-1（MCP-1），肿瘤坏死因子-Alpha（TNF-α），干扰素诱导蛋白-10（IP-10）（IP-10）和介体-8（IL-8）的表达。 牛皮癣和银屑病关节炎患者的临床改善与这些促炎信号者的减少有关。››IL-12和IL-23的生物学效应包括天然杀伤（NK）细胞激活，CD4+ T细胞分化和激活。ustekinumab还干扰了单核细胞趋化蛋白-1（MCP-1），肿瘤坏死因子-Alpha（TNF-α），干扰素诱导蛋白-10（IP-10）（IP-10）和介体-8（IL-8）的表达。牛皮癣和银屑病关节炎患者的临床改善与这些促炎信号者的减少有关。››
Q1 HCPCS I级和II级更新（2024年1月1日）
C1酯酶抑制剂是人血的正常成分，是丝氨酸蛋白酶抑制剂（SERPINS）之一。C1酯酶抑制剂的主要功能是调节补体和内在凝结（接触系统）途径的激活。C1抑制剂还调节纤溶系统。这些系统的调节是通过蛋白酶和抑制剂之间的复合物形成进行的，从而导致C1抑制剂的消耗和消耗。
量子级人工智能计算
量子计算 (QC) 正在迅速普及。它的适应性吸引了足够的关注，以帮助它成长。来自世界各地的顶尖企业、研究机构、初创公司和拥有足够资源的组织都为这个非凡领域的进步做出了贡献。虽然许多人对其实现其声称的卓越成果的能力持怀疑态度，但其他人对它可以为传统经典计算 (CC) 无法应对的现代挑战提供的解决方案感到兴奋。必须注意的是，QC 本身并不是一种征服或抑制 CC 的技术或范例，而是用于加快 CC 可能落后的步伐。量子机器学习 (QML) 是一个不断发展的课题，它将量子信息（算法）与机器学习 (ML) [ 1 ] 或应用于量子设备的经典机器学习算法相融合，是 QC 中的模型之一。我们希望利用这个混合区域来解决问题，提高性能，就复杂性理论而言，我们应该能够减少运行时间和内存空间。在量子计算机上，量子算法是逐步操作 [ 2 ]：这些操作使用量子力学概念，例如叠加和纠缠，可以提高速度、优化和其他传统计算机上无法执行的高效计算。虽然这是一个发展中的课题，但已经做了很多工作来设计在不久的将来可以与量子设备一起运行的算法。参考文献[ 3 ] 提供了可访问的量子算法的完整列表。
ISO 3 级 – 7 BCR® CleaNotes®
BCR ® CleaNotes ® 采用 104 g/m 2 (28#) 重量洁净室白/蓝证券纸制成。特殊的粘合剂背衬使 CleaNotes ® 能够轻松粘贴在任何表面上，撕下纸条时不会留下任何残留物。
应用人工智能（SCQF 8 级）
这个专业单元向学习者介绍人工智能 (AI) 的应用。它为与机器学习和数据科学相关的更多技术单元奠定了基础，但对于对科学、技术、工程和数学 (STEM) 感兴趣的任何学习者都很有用。学习者不需要具备 AI 的先前知识，但他们必须具有良好的计算方法概念知识。这可以通过完成 SCQF 7 级或 8 级的计算机科学来证明。该单元介绍了智能系统背后的概念，包括机器学习和神经网络学习。它涵盖了机器学习的算法基础，学习者使用软件工具从数据中获取学习，使用标准机器学习方法和深度学习（神经网络）。该单元还介绍了一系列类型的 AI，例如生成 AI，以及它们在现实世界中的应用。学习者还探索了这些 AI 应用的法律、道德和社会影响。完成该单元后，学习者可以进入 SCQF 8 级及更高级别的机器学习或人工智能的更多技术单元。