XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System校准数据
关强博士是俄亥俄州肯特州立大学计算机科学系的助理教授。关博士是 G
机器学习、数值科学模拟和金融等许多领域对量子计算机的需求不断增长，这促使量子计算机产生更稳定、更不容易出错的结果。然而，减轻每个量子设备内部噪声的影响仍然是当前的挑战。在这个项目中，我们利用从现有 IBMQ 机器收集的系统校准数据，应用保真度退化检测来生成保真度退化矩阵。基于保真度退化矩阵，我们定义了多个新的评估指标来比较量子机的量子比特拓扑之间的保真度（相同拓扑上的量子比特保真度），并搜索最具有错误鲁棒性的机器，以便用户可以期待最准确的结果，并研究量子比特之间相关性的洞察力，这可能会进一步激发量子比特映射的量子编译器设计。此外，我们构建了一个可视化系统 VACSEN 来说明量子计算后端的错误和可靠性。
CAL200技术参考手册
当麦克风和仪器处于室温附近的温度或不接近海平面的静态压力以外的其他温度时，则需要在环境温度和现行的静态压力下添加校正。使用CAL200检查从Larson Davis运送的校准数据，以获取这些校正。可以将校正添加到上一段中获得的级别，以获取CAL200的实际级别。麦克风的灵敏度随静压而变化。如果仪器在一个环境中校准并移动到另一种环境，则灵敏度将根据温度和压力的变化而变化（稳定后）。静压系数通常为-0.013 dB/kpa，用于PCB®½英寸自由场麦克风。例如，如果系统在85 kPa下进行校准，那么在海平面上，该系统的灵敏度降低了0.21db。麦克风的灵敏度也随温度而变化略有不同。PCB½“自由场麦克风的温度系数通常为-0.009 dB/°C。如果在18°C下校准了系统，则在23°C下的敏感性降低了0.05 dB。
威斯康星州大田、蔬菜和水果作物营养施用指南 (A2809)
威斯康星州土壤测试计划和养分施用指南最初是在 20 世纪 60 年代初制定的。此后，指南经过多次修订，以反映研究进展、额外的相关性和校准数据以及哲学观点的转变。最新修订纳入了额外的研究数据，包括对玉米 N 施用率指南的最大氮回报 (MRTN) 理念的更新，以及使用美国农业部自然资源保护局 (USDA-NRCS) 数据库的数据定义土壤组和土壤产量潜力的新方法。威斯康星州常规农场土壤 (RFS) 计算机程序已被威斯康星州农业、贸易和消费者保护部 (WDATCP) 认证的土壤测试实验室用来生成养分和石灰建议，该程序已更新以反映本文档中的更改。本出版物中的指南已纳入营养管理规划软件 SnapPlus ( http://snapplus.wisc.edu/ )。
使用具有联合分布自适应和流形正则化的在线选择性传输 TSK 模糊分类器根据 EEG 信号对癫痫发作进行分类
为了识别癫痫患者的异常脑电图 (EEG) 信号，在本研究中，我们提出了一种基于联合分布自适应和流形正则化的在线选择性转移 TSK 模糊分类器。与大多数现有的转移分类器相比，我们的分类器有自己的特点：（1）来自源域的标记 EEG 时期不能准确表示目标域中的原始 EEG 时期。我们的分类器可以利用目标域中很少的校准数据来诱导目标预测函数。（2）联合分布自适应用于最小化源域和目标域之间的边缘分布距离和条件分布距离。（3）使用聚类技术选择源域，从而降低分类器的计算复杂度。我们根据波恩大学提供的原始 EEG 信号构建了六种传输场景来验证我们分类器的性能，并引入四个基线和一个传输支持向量机 (SVM) 进行基准研究。实验结果表明，我们的分类器获得了最佳性能并且对其参数不太敏感。
风速计校准与...的比较
摘要 本文报告了 EURAMET 项目编号 1431 的首批成果，该项目于 2017 年启动，目标是通过实验确定由于不同风洞中各种边界条件导致的叶轮和风杯风速计校准结果的系统偏差，尤其是在缺乏理论模型的开放式测试段风洞中。为此，在 14 个风洞中校准了 3 个不同尺寸的叶轮风速计和 2 个风杯风速计，这些风洞的测试段类型和尺寸从直径 15 厘米到 100 厘米不等。本文首次展示了最近完成的测量中的校准数据。最重要的是，测量了 5 个测试风速计前方的速度扰动场，以避免边界条件的影响与因将参考仪表放置在受测试仪表影响的区域而导致的其他偏差源混合。本文报告的速度扰动场可用于所有空速校准实验室，使其了解这些偏差有多大，以及参考仪表的最佳位置和距离是多少。
与视觉模型识别人类作用识别的共形预测
摘要 - 人类在循环（HITL）框架上是许多现实世界中的计算机视觉系统的特征，使人类操作员能够在AI帮助的情况下做出明智的决定。共形预测（CP）为标签集提供了严格的基于地面真相包容概率的保证，最近已成为HITL设置中有价值的工具。一个关键的应用领域是视频监视，与人类行动识别（HAR）紧密相关。这项研究探讨了CP在使用广泛预先训练的视觉模型（VLMS）的最先进的方法上的应用。我们的发现表明，CP可以显着减少候选类别的平均数量，而无需修改基础VLM。但是，这些减少通常会导致长尾巴的分布。为了解决这个问题，我们引入了一种基于调整VLM的温度参数以最小化这些尾巴的方法而无需其他校准数据的方法。我们的代码可在github上通过地址https://github.com/tbary/cp4vlm提供。索引项 - 符合预测，温度调整，视觉语言模型，人类行动识别。
产品信息ZHN-S - 用于行业和研究应用中的质量控制和标准测试任务的强大纳米Indententer
优点和功能•在测试准备和测试性能期间，Inspectorx中的动画和预定义应用程序支持操作员。这减少了操作错误，并确保短期培训期。•受过训练的专业人员，而不仅仅是科学和研究员工，可以操作该工具并评估结果，从而降低了测试的总体成本。•与市场上的任何其他仪器相比，最简单，最强大的尖端变化，而无需再现：校准数据明确分配给了测量提示。•出色的动力学模块可以特别准确，快速校准测量尖端以及涂料所需的深度分辨测量值。•带有18百万像素颜色相机的光学元件允许4倍缩放，而不会损害分辨率。这涵盖了多达三个经典左轮手枪镜头的放大范围，从而消除了更换镜头的需求。•由于自动拟合功能和测量数据分析的范围选择，对图层的测量值非常容易评估。•Zwickroell根据ISO 14577：2015在Inspectorx中实施了标准符合标准的径向位移校正。•刚性轴的刚性框架设计正好在运动轴中（无倾斜矩）•光学和凹痕器之间的高定位精度，大于1µm。
跨主体辅助：间和主体内最大相关性，以增强基于SSVEP的BCIS
摘要 - 目的：通过使用单个校准数据，当前的最新方法显着提高了稳态诱发电位（SSVEP）的检测性能。但是，耗时的校准会限制了培训试验的数量，并可能导致视觉疲劳，从而削弱了单个培训数据的效率。为解决此问题，本研究提出了一种新型的受试者间和受试者内最大相关性（IISMC）方法，以通过采用跨主体间和受试者的相似性和可变性来增强SSVEP识别的鲁棒性。通过有效的转移学习，在相同任务下的类似经验在主题之间共享。方法：IISMC从自己和其他受试者中提取主题的特定信息和与任务相关的相似信息，通过最大化和内部对象内相关性来执行相同任务。多个弱分类器是由几个现有主题构建的，然后集成以通过平均加权来构建强晶格。最后，为目标识别获得了强大的融合预测指标。结果：在35个受试者的基准数据集上验证了所提出的框架，实验结果表明，IISMC获得的性能要比与TART与任务相关的成分分析（TRCA）的状态更好。明显：所提出的方法具有开发高速BCI的巨大潜力。
摄氏度（°c）疫苗冰箱温度记录...
1. 使用便携式冰箱或预认证冰箱运输疫苗。 2. 使用带有缓冲探头的校准数据记录器温度计运输疫苗。 3. 将缓冲探头放在冰箱中数小时以冷却后再使用。 4. 将运输的疫苗剂量限制为所需的量。 5. 记录从冰箱中取出疫苗的时间。 6. 记录运输的疫苗类型和剂量。 7. 每小时记录上表上的温度。 8. 疫苗运输总时间不应超过 8 小时。 9. 如果温度超出范围，请在提供的栏中记录准确的超出范围的温度。 10. 请勿将疫苗放在车辆的后备箱中，而应将其放在乘客座位上。 11. 记录退回的疫苗剂量和类型以及退回的时间。 12. 在疫苗运输结束时下载数据记录器。 13. 如果在疫苗运输过程中温度超标超过 15 分钟，请勿使用该疫苗。14. 对于温度超标，请按照 https://www.hhs.nd.gov/storage-and-handling 提供的故障排除指南进行操作。
摄氏（°C）运输的冰柜温度日志 -
1。使用便携式冰箱或预先资格的冰箱进行疫苗运输。2。使用带有缓冲探针的校准数据记录器温度计进行疫苗传输。3。在使用之前，将缓冲探头放在冰箱中几个小时，以冷却。4。极限剂量的疫苗仅运送到所需的量。5。记录从冰箱中除去疫苗的时间。6。记录疫苗的类型和运输剂量的数量。7。每小时图表上的文档温度。8。总疫苗运输时间不应超过8小时。9。如果温度在范围外，请记录所提供的列中的精确范围的温度。10。不要将疫苗放在车辆的后备箱中，请将其放在乘客座椅上。11。记录剂量和剂量类型和疫苗的类型的量以及返回的时间。12。在疫苗传输结束时下载数据记录仪。13。如果在疫苗运输过程中发生了超过15分钟的偏移，请不要使用疫苗。14。对于温度偏移，请遵循https://www.hhs.nd.gov/storage-andling可用的故障拍摄指南。