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Pentir电池储能系统（Bess）噪声影响...
上面的标准反映了与人类对声音感知有关的关键基准。通常认为3 dB（a）的变化是人耳可感知的环境噪声的最小变化。噪声的10 dB（a）变化代表了主观响度的一倍或减半。最小可感知的变化与响度的加倍或减半之间的差异被拆分，以更大的定义噪声水平的变化。被认为表1中指定的标准提供了良好的指示，表明在这种情况下，噪声水平变化的可能性可能有意义，可用于告知发生声音的上下文，以评估拟议开发中噪声的影响。
气候预测中的信号到噪声悖论
基于模型的气候预测中的信号到噪声悖论（SNP）是指违反直觉的情况，在这种情况下，合奏平均预测的时间序列与对现实世界的观察更好，而不是与模型预测合奏的各个成员。这意味着现实世界的可预测性超过了模型世界内的可预测性。观测值与预测集合平均值的预期相关性与单调但非线性方式的预测系统的信噪比有关（Kumar 2009）。在此，“信号”是指集合平均值的时间变异性，而“噪声”是指合奏成员对集合平均值的可变性。考虑到预测系统的信噪比，集合均值预测与观测之间的相关性大于预期时发生SNP。SNP通常通过真实世界和模型世界之间可预测组件（RPC）的比率进行量化。观测值的可预测组成部分是根据集合均值信号与观测值之间的相关系数估算的，并且模型的（平方）可预测组件是从信号方差的分数到总模型方差的估计。后一个部分与集合均值信号与单个集合成员之间的（平方）相关系数相同。如果RPC明显大于1，则观测值比构成SNP的模型集成实现更可预测。（2014）和Eade等。（2014）。Scaife等人首先提出了支持SNP在季节性和十年气候预测中存在的证据。他们描述了北大西洋上冬季大气循环的可预测组成部分有时在模型中低于观测值。尽管自Scaife和Smith（2018）进行全面评论以来，许多研究探讨了SNP的不同方面，但尚未解决该问题的最终解决方案。牛津车间提供了一个专门的平台，不仅是为了向专家的受众介绍我们当前的理解，而且更重要的是，批判性地讨论了我们知识状态的差距和问题。研讨会的主要目标是实现对悖论的更好，更完整的理解，并确定有关其解决方案的建议。在研讨会期间，很明显，我们的社区，包括本报告的作者，对该问题进行了一系列观点，我们的会议报告反映了会议上提供的思想和证据的多样性。
气候预测中的信号到噪声悖论
基于模型的气候预测中的信号到噪声悖论（SNP）是指违反直觉的情况，在这种情况下，合奏平均预测的时间序列与对现实世界的观察更好，而不是与模型预测合奏的各个成员。这意味着现实世界的可预测性超过了模型世界内的可预测性。观测值与预测集合平均值的预期相关性与单调但非线性方式的预测系统的信噪比有关（Kumar 2009）。在此，“信号”是指集合平均值的时间变异性，而“噪声”是指合奏成员对集合平均值的可变性。考虑到预测系统的信噪比，集合均值预测与观测之间的相关性大于预期时发生SNP。SNP通常通过真实世界和模型世界之间可预测组件（RPC）的比率进行量化。观测值的可预测组成部分是根据集合均值信号与观测值之间的相关系数估算的，并且模型的（平方）可预测组件是从信号方差的分数到总模型方差的估计。后一个部分与集合均值信号与单个集合成员之间的（平方）相关系数相同。如果RPC明显大于1，则观测值比构成SNP的模型集成实现更可预测。（2014）和Eade等。（2014）。Scaife等人首先提出了支持SNP在季节性和十年气候预测中存在的证据。他们描述了北大西洋上冬季大气循环的可预测组成部分有时在模型中低于观测值。尽管自Scaife和Smith（2018）进行全面评论以来，许多研究探讨了SNP的不同方面，但尚未解决该问题的最终解决方案。牛津车间提供了一个专门的平台，不仅是为了向专家的受众介绍我们当前的理解，而且更重要的是，批判性地讨论了我们知识状态的差距和问题。研讨会的主要目标是实现对悖论的更好，更完整的理解，并确定有关其解决方案的建议。在研讨会期间，很明显，我们的社区，包括本报告的作者，对该问题进行了一系列观点，我们的会议报告反映了会议上提供的思想和证据的多样性。
具有机器学习噪声缓解的非平面图大规模量子近似优化
量子计算机的尺寸和质量正在提高，但噪声仍然很大。误差缓解扩展了噪声设备可以有意义地执行的量子电路的大小。然而，最先进的误差缓解方法很难实现，超导量子比特设备中有限的量子比特连接将大多数应用限制在硬件的原生拓扑中。在这里，我们展示了一种基于机器学习的误差缓解技术，该技术在非平面随机正则图上具有多达 40 个节点的量子近似优化算法 (QAOA)。我们使用具有仔细的决策变量到量子比特映射的交换网络和前馈神经网络来优化多达 40 个量子比特的深度二 QAOA。我们观察到最大图的有意义的参数优化，这需要运行具有 958 个双量子比特门的量子电路。我们的论文强调了在量子近似优化中缓解样本而不仅仅是期望值的必要性。这些结果是朝着在经典模拟无法实现的规模上执行量子近似优化迈出的一步。达到这样的系统规模是正确理解 QAOA 等启发式算法的真正潜力的关键。
苏莱曼尼省金属行业工人职业性噪声性听力损失的患病率
职业性噪声性听力损失 (ONIHL) 是一种普遍的职业健康问题，尤其是在噪音水平高的行业。本研究的目的是确定总噪声暴露时间与噪声引起的听力损失 (NIHL) 严重程度之间的关联。这项横断面研究于 2021 年至 2023 年在苏莱曼尼省进行。共有 503 人参与了这项研究。评估了人口统计特征、主观听力状况和工作以外的噪声暴露。NIHL 严重程度分为五类，并确定了 NIHL 工人受影响的频率范围。进行了统计分析以确定噪声损伤最敏感的频率以及该人群中暴露时间与 NIHL 严重程度之间的关系。大多数工人（434 人）属于成年早期年龄组（19-45 岁），其中 500 人为男性。394 名工人报告听力正常，而 109 名工人报告听力受损。总噪音暴露时间与 NIHL 严重程度之间存在显著关联，其中 4 kHz 是受影响最频繁的频率（p<0.05）。听力损失严重程度越高，噪音暴露时间越长。研究显示，金属行业工人中 ONIHL 患病率很高，大多数工人的听力损失程度为轻度至中度。研究结果强调，迫切需要制定全面的职业健康和安全政策和干预措施，以预防和管理此类人群的 ONIHL。
机器学习辅助构建用于噪声量子硬件的浅深度动态假设
门保真度。然而，这些方法中的大多数通常需要大量的预电路测量，这会显著增加计算开销。此外，NISQ 架构的噪声可以从根本上改变动态电路的设计。从池中选择运算符和由此产生的幺正运算可能会与最佳结果有显著偏差，因为它的构造高度依赖于测量（当使用 NISQ 硬件时会产生误差）。因此，在构建动态假设时，减少量子资源的利用至关重要。在这方面，我们应该优先使用基于第一性原理或借助机器学习的方法。这些方法有可能绕过 NISQ 架构带来的任何挑战，避免潜在的陷阱。在这项工作中，我们介绍了一种新方法，它将无监督机器学习 (ML) 技术与基于多体微扰理论的第一性原理策略相结合。最终成果是一个动态构建的假设，它在紧凑性和表现力之间取得了非凡的平衡，所有这些都是在没有大量预电路测量负担的情况下实现的。这个紧凑的假设让我们能够获得分子能量和波函数，这对于准确评估各种分子特性至关重要。它使我们能够探索目前传统计算机无法触及的新化合物和现象。
用算法思维链理解 LLM 训练数据中噪声的影响
在预训练和微调期间，大型语言模型 (LLM) 都会在质量参差不齐的数万亿个文本标记上进行训练。这两个训练阶段通常都涉及启发式地滤除“低质量”或嘈杂的训练样本，但对于噪声的类型或强度如何影响下游性能，人们知之甚少。在这项工作中，我们研究了思路链 (CoT) 中的噪声如何影响算法可解任务的高度受控设置中的任务性能。首先，我们开发了跟踪整数 (TInt) 框架来为整数列表上的任何算术函数生成高度可定制的带噪声执行跟踪。然后，我们定义了两种类型的噪声：静态噪声，一种在计算 CoT 跟踪后应用的局部形式的噪声，以及动态噪声，一种在计算跟踪时传播错误的全局形式的噪声。然后，我们评估了在不同数据集污染程度和强度的噪声数据集上，提示和微调预训练模型的测试性能。我们发现，微调模型对高水平静态噪声具有极强的鲁棒性，但在较低水平的动态噪声下则表现得更加糟糕。相比之下，少样本提示模型似乎对静态噪声也更加敏感。最后，我们讨论了我们的研究结果如何影响噪声过滤的最佳实践，并特别强调了去除包含具有全局误差的破坏性动态噪声的样本的重要性。
跟进2024.EC9.5：噪声章程的实施审查 - 汽车和摩托车的固定分贝水平
2024年1月11日，经济和社区发展委员会通过了修正案，2024.EC9.5：噪声法规的实施审查。工作人员报告中的一个关键建议是实施理事会指示，以增加固定机动车的噪声分贝限制，此外，当前摩托车目前的摩托车限制外。建议的限制与行业标准和相关的测试程序保持一致，并建议与声学工程公司协商。委员会将此具体变更转交给委员会，并要求工作人员报告回到2024年2月20日，经济和社区发展委员会会议，涉及减少摩托车和机动车分贝水平的选择。本补充报告为委员会提供了有关拟议摩托车和机动车噪声分贝限制的更多信息，包括有关测量分贝限制的更多详细信息，以及进行测量的距离的重要性（随着声音级别而变化，取决于与噪声源的距离的不同）。额外考虑后，工作人员建议按照2024.EC9.5提议的分贝限制。拟议的限制是声音工程师确定实施的最低分贝限制范围，响应理事会的指导，以实施汽车工程师协会（SAE）标准，并且与在其他安大略省其他城市中实施和执行的限制。此外，拟议的方法已得到多伦多警察局（TPS）的工作人员的认可，董事会要求MLS考虑在闲置之上可执行的分贝限制。如果批准更新的限制，TPS工作人员已经确认了他们的支持，以与MLS进行周期性的联合执法计划，以解决过度的车辆噪声和非法修改的车辆。为摩托车和机动车实施分贝限制的目的是针对具有改良排放系统的过度嘈杂的车辆，而不是无意间
从噪声中创建：使用扩散模型进行侧通道攻击
摘要。在侧通道分析（SCA）中，攻击的成功在很大程度上取决于数据集大小以及每个类中的实例数。合成痕迹的产生可以帮助改善诸如分析攻击之类的问题。但是，从实际痕迹中手动创建合成迹线很难。因此，迫切需要自动化这一过程的人造痕迹。最近，在创建逼真的图像中击败了另一个称为生成对抗网络（GAN）的生成模型后，扩散模型获得了很多认识。我们探讨了SCA领域中扩散模型的用法。我们为已知的掩码设置和未知掩模设置提供了框架，其中可以应用扩散模型。在已知的面具设置下，我们表明在拟议的框架下生成的痕迹保留了原始泄漏。接下来，我们证明了在未知掩码设置中创建的分析数据可以减少所需的攻击痕迹以进行分析攻击。这表明，从训练有素的扩散模型中创建的艺术品创建的分析数据包含要利用的有用泄漏。