XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System校正值
利用激光雷达数据呈现农业区数字地形模型
数据记录接收器、惯性导航系统 (INS)、定位飞行轨迹系统 (GPS)、摄像机、飞行计划和管理系统以及地面参考站 GPS 和数据处理站。测距系统、GPS 和 INS 的集成和相互配合允许获得足够密集的“点云”（具有已知坐标 X、Y、Z 的空间点），以获得代表地形表面及其覆盖物的三维空间。使用摄像机记录扫描区域可以在激光雷达数据的后处理过程中简化“点云”过滤过程。为了消除系统误差，建议使用坐标 X、Y、Z 的校正值，这些校正值是使用具有至少三倍更精确空间坐标的控制点计算的，例如：运动场表面（Tarek，2002 年）。
EUROMET.MD-K4 - 国家物理实验室
� 要求参与的实验室在刻度盘的四个刻度标记处校准指定的比重计，并为每个比重计计算 20°C 下的校正值 C。预先说明每个比重计所用液体的测试点和表面张力值。
六方氮化硼中量子发射器的双光子干涉
最近在二维材料中发现的量子发射器为量子信息集成光子器件开辟了新的前景。这些应用中的大多数都要求发射的光子是不可区分的，而这在二维材料中仍然难以实现。在这里，我们研究了利用电子束在六方氮化硼中产生的量子发射器的双光子干涉。我们在非共振激发下测量了 Hong-Ou-Mandel 干涉仪中零声子线光子的相关性。我们发现发射的光子在 3 纳秒的时间窗口内表现出 0.44 ± 0.11 的部分不可区分性，这对应于考虑不完美发射器纯度后的校正值 0.56 ± 0.11。 Hong-Ou-Mandel 可见度与后选择时间窗口宽度的相关性使我们能够估计发射器的失相时间约为 1.5 纳秒，约为自发辐射设定的极限的一半。使用 Purcell 效应和当前的 2D 材料光子学，可见度可达到 90% 以上。
性能的物理知情的机器学习方法
重型燃气轮机由于发电率较低，灵活性和热效率而在发电中发挥了越来越重要的作用。在严格的环境条件下，燃气轮机的主要子系统（如压缩机，燃烧器和涡轮机）在运行时间内降低，这在很大程度上影响了系统的效率和生产力。因此，开发有效方法以监测重型燃气轮机的性能降解以进行系统预测性维护，从而提高机器的效率和生产率至关重要。本文提出了一种新的物理知情的机器学习方法，以通过无缝整合热力学热平衡机制，组件特征，多源数据和人工神经网络模型来预测燃气轮机的降解。考虑到流量，质量和能量平衡，建立了基于机制的热力学模型，然后将其集成到系统水平，以在不同条件下对燃气轮机进行性能模拟。系统模型能够有效地模拟那些无法测量的参数的值（例如gt排气流）或不准确测量（例如燃油流）。基于机器学习的数据清洁方法用于预处理燃气轮机的多元原始数据。使用ISO条件下的物理信息模型获得的设计性能数据和校正值之间的差异用于评估性能降解。从
在鼠感染模型中发现具有功效的SARS-COV-2蛋白酶样蛋白酶（PLPRO）抑制剂
图4。AFUPMV-1M感染的A. fumigatus的蛋白质组改变了。在生理和氧化应激条件下，使用质谱法（MS）表征了Fumigatus AF293和环己酰亚胺病毒（VC）的蛋白质含量。a。通过其存在/不存在鉴定蛋白的分布。只有每组3个三分之一（n = 3）中出现的蛋白质出现在最终列表中。b。通过方差分析（ANOVA）的未校正值<0.05（ANOVA），总共有117种蛋白质在菌株和生长条件下具有差异性丰富。c。在对照条件下以及通过QRT-PCR分析的对照条件下以及氧化挑战（5 mM H 2 O 2，4H）下，AF293与VC和RI的相对mRNA水平。分析的基因：BRF1，pol III transcranced Genes：U6 snRNA（U6），tRNA-arg（arg），tRNA-phe（phe）和tRNA-phe（phe）和tRNA-tyr（tyr），pol i-pol i-transciped procyclin（proc）。数据是平均 + s.e.m.，n = 3。** = 0.0085，*** = 0.0002，**** <0.0001。d。通过QRT-PCR分析，AF293与VC和RI的相对MIS6水平相对于VC和RI（5 mM H 2 O 2，4H）。数据是平均 + s.e.m，n = 3。e。 5天后，在使用10 mM羟基脲的固体GMM培养基上抑制生长。gmm用作对照。f-g。有丝分裂测定。分生孢子5小时，然后在指定的时间段内在YG培养基中再次洗涤并再次孵育。**** <0.0001。通过Hoechst染色和光学显微镜评估每个分生孢子（F）和分生孢子直径（G）中核的数量（每次重复计数50种生殖，这是三个独立实验±SD的平均值）。分生孢子悬浮液，以说明每个实验之前的分生孢子生存力差异。