讨论了多个位置重复实验的优势,并讨论了标准的分析方法。该方法假设在每个实验中使用相同的治疗方法。本文讨论了一种用于合并分析的方法时,当治疗代表定量因素的水平,但在实验之间有所不同。该方法利用多元回归分析,其中连续变量代表治疗水平,分类变量代表实验,而连续变量和分类变量的产物表示实验之间的差异。该方法在一系列实验的数据上进行了说明,该实验旨在研究受杂草种丝绒密度影响的大豆的晶粒产量的关系。分析确定产量损失与杂草密度线性相关,但这种关系的斜率在几年之间有所不同。斜率差异与八月的降雨相关,并提出了一个模型,该模型是由于杂草密度和由于八月降雨而导致的经验可变性所致。
随着共同的19日大流行的结束,政府发现自己面临着新的挑战:激励公民恢复经济活动。这样做是什么有效的方法?我们使用在城市Covid-19锁定结束后立即在中国郑州市进行的领域实验调查了这个问题。使用参与者手机的自我报告和GPS轨迹数据,我们评估了提供有关恢复经济活动的参与者邻居比例的信息的效果。我们发现,在那些低估了恢复经济活动的邻居比例的参与者中,向个人访问餐厅的计划通知个人访问餐厅的计划将访问餐厅的比例增加12个百分点(37%)。那些高估的人没有通过减少餐厅出勤而做出回应,因此干预措施没有“ Boomerang”影响。我们探索主持人,风险感知和公园的安慰剂干预。所有这些分析都表明,我们的干预措施通过减少去餐馆的风险来进行。
第二次量子革命不仅促进了量子科学和技术的研究,也促进了如何最好地教育可能进入这一新兴领域的学生的研究。关于量子科学教育的大部分讨论都集中在学生的概念学习或潜在雇主所期望的技能上;缺乏对实验课程和实验如何促进本科量子教育的研究。为了开始了解量子实验可能发挥的作用,我们对在本科实验课程中使用单光子和纠缠光子进行实验的教师进行了调查,发现最重要的学习目标之一是“在现实生活中看到量子力学”。为了更好地理解这一目标,我们采访了 15 位接受调查的教师,询问他们了解量子力学对他们意味着什么,以及他们为什么认为这是学生教育的重要组成部分。我们从对这些访谈的定性编码分析中提出了新主题,这些主题开始阐明教师如何看待了解量子力学,以及教师希望了解量子力学(以及更广泛地进行量子实验)将帮助学生实现哪些学习目标。
如今,机器学习被用来解决各个研究领域的多个问题,软件工程研究人员是机器学习机制中最活跃的用户之一。最近的进步介绍了量子机学习的使用,该学习有望撤销程序计算并促进软件系统解决问题的能力。但是,使用量子计算技术并不是微不足道的,需要跨学科的技能和专业知识。由于原因,我们提出了一个基于社区的低代码平台量子灯,它使研究人员和从业人员可以配置和实验Quanma-Tum机器学习管道,将它们与经典的机器学习算法进行比较,并分享经验教训和经验丰富的报告。我们展示了量子光的架构和主要特征,除了解散其对研究和实践的影响。
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PyBaMM 包含一个可互换模型库,允许用户测试不同的方法。没有用于交换电池数据处理方法的等效方法,导致研究人员的工作重复。因此,需要一个开源数据处理包,研究人员可以在一个框架内开发新的分析工具。PyProBE 的分析模块编写为模块化和直观的,具有一致的数据结构和内置的 Pydantic 数据验证(Colvin 等人,2024 年)。随着新方法的开发,可以添加它们并立即与现有方法进行比较。
摘要:我们考虑了相对论潮汐对时钟比较实验频率偏移的影响。在潮汐、轴对称和旋转的地球引力场中,推导出频率偏移和时间传递的相对论公式。借助描述固体地球潮汐响应的洛夫数,我们建立了地面时钟比较实验的潮汐效应与重力仪的局部重力潮汐之间的数学联系,这反过来又为我们提供了一种利用局部重力潮汐数据消除潮汐对时钟比较影响的方法。此外,我们开发了一种受扰开普勒轨道的方法来确定太空任务时钟比较的相对论效应,与传统的未受扰开普勒轨道方法相比,该方法可以进行更精确的计算。利用这种摄动方法,可以给出由于潮汐力、地球扁率等影响而引起的轨道变化对相对论效应的摄动。另外,作为结果的应用,我们模拟了地面时钟比较中频移的潮汐效应,并对天琴任务和 GPS 给出了一些估计。
摘要 - 基于激光技术的免费空间光学(FSO)通信是下一代超高数据速率链接从卫星到地面和反之亦然的有前途的机会。为了调查并证明空间对地面激光链路的可行性,我们在慕尼黑大学的研究中心空间(UNIBW M)进行了一个小型卫星任务。此任务的核心是非对位轨道(NGSO)中的卫星雅典娜1。除其他有效载荷外,该卫星配备了光学激光终端,用于高速数据向上和下行链路。地面段将在德国Neubiberg的Unibw M校园内组成一个光学地面站(OGS)。在本文中,我们提供了计划的FSO通信实验的概述,尤其是介绍和描述OGS的设置。OGS目前正在建设中,计划全面运营能力为2023年底。索引术语 - 激光通讯,光学地面站,自由空间光学通信,小型卫星任务
使用两个摄像机记录流动可视化的粒子,从而连续照亮整个测量体积。摄像机的照明时间被设置为最大可能值(约 1/帧速率),从而产生一系列图像,其中移动粒子创建复合段的连续路径。利用两个摄像机的粒子轨迹,重建三维粒子轨迹。为了改善弱对比度,从当前图像中减去参考图像,然后对图像进行滤波以抑制噪声,并用阈值算子进行分割。路径段是根据路径连续的事实来识别的,也就是说,每个后续段都必须准确地在前一个图像中同一段结束的位置找到。提取已识别线段的端点,并针对镜头和 CCD 芯片造成的失真校正线段的边缘像素坐标。一旦找不到所讨论路径的新段,就用三次样条函数来近似路径的中心线。根据应用于端点的极线条件确定两个摄像机的相应路径。找到两条对应路径后,在三维空间中逐点重建粒子轨迹。采用三维三次样条函数描述粒子轨迹。可以根据段长度和曝光时间计算出粒子速度。为了获得有关粒子轨迹形状的信息,需要额外的