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MADSCAN：用于表征回收聚合物的新热分析系统
目前，许多可回收的塑料都无法使用，因为它们的组成很难确定，因此在垃圾填埋场中被丢弃或燃烧。。当前的常规分析方法一次仅一次性塑料的量实际上只有很少的塑料（<0.1 g）。该样本量不足以代表大量的再生塑料，在这些塑料中，局部种类的聚合物可能会有很大差异，如图1.²Veridis所示，它开发了一种热分析方法，用于分析称为MADSCAN的聚合物（Massive DSC分析），该方法通过增加最高50 g的样本大小来解决此问题。当前的设置为30克。这项研究的目的是使用MADSCAN技术构建合适的数据库，该数据库可用于使用拟合分析来量化未知的聚合物样品。..图1：由局部不同聚合物组成的再生塑料示例。⁴
![arxiv：2302.06870v3 [Quant-ph] 2024年5月14日](/simg/g:\will\search\icon\source\2\2bdcf3e4077df3ab2011c6978b2332325df8ef44.webp)
arxiv：2302.06870v3 [Quant-ph] 2024年5月14日
嘈杂的中间量子量子（NISQ）时代的主要重要特征之一是正确评估和考虑错误。在本文中，我们分析了当前（IBM）量子计算机中误差的主要来源，并提出了一个有用的工具（TED-QC），旨在促进任何量子电路预期的总误差概率。我们将这种总误差概率作为估计NISQ时代富达的下限的最佳方法，避免了将量子计算与任何经典计算进行比较的必要性。为了对比我们的工具的鲁棒性，我们计算了三种不同的量子模型中可能发生的总误差概率：1）ISING模型，2）量子相估计（QPE）和3）Grover的算法。对于每个模型，对参考模拟器的结果进行计算和基准测试，这是代表性和统计上显着的样本大小的误差概率的函数。在99％的情况下，分析令人满意。此外，我们研究了误差缓解技术如何消除测量过程中引起的噪声。这些结果已经计算为IBM量子计算机，但是工具和分析都可以轻松地扩展到任何其他量子计算机。
无标题 - NPL 出版物
测量复杂的 S 参数时，需要进行多次重复测量。根据重复测量的统计数据计算出 S 参数的最佳估计值和椭圆不确定区域。特别是，实部和虚部 r(x,y) 之间的相关系数用于计算不确定区域。重复测量集可视为来自二元正态分布的样本。在本报告中，通过使用多元正态分布模拟器 MULTNORM 生成大量样本，研究了为来自二元正态分布的样本计算的相关系数 r(x,y) 的分布。研究了总体相关系数 p(x,y) 和样本大小 n 对分布的影响。对于小样本，发现分布是非正态的、宽的并且有时是倾斜的。这对基于少量重复测量得出的置信区域的可靠性有影响。还研究了 Fisher 的 z（以 r 定义的统计数据）的分布，发现它比 r 的分布更正态。此统计数据可用于估计 p 的 95% 置信区间。
数据驱动的知识转移在批处理Q学习
在营销，医疗保健和教育中以数据为导向的决策中，希望利用来自现有企业的大量数据来浏览高维度的高度特征空间，并解决新企业中的数据稀缺性。我们通过集中于批处理环境并通过马尔可夫决策过程（MDPS）正式定义任务差异来探索动态决策中的知识转移。我们提出了一个具有一般函数近似的传输拟合Q-材料算法的框架，从而可以使用目标和源数据直接估算最佳动作状态函数Q ∗。我们在筛分近似下建立了统计绩效与MDP任务差异之间的关系，阐明了源和目标样本大小的影响以及任务差异对知识传递效果的影响。我们表明，Q ∗函数的最终学习误差在理论上和经验上都从单个任务率方面显着提高。
核心收集和开发核心收集的方法
P.O. Box 2003，埃塞俄比亚的亚的斯亚贝巴摘要农业的特征是由于人类和自然事件而导致栽培植物的多样性急剧下降。 植物育种通过扩展遗传均质品种和促进少数广泛适应的品种而导致农作物多样性的减少。 种质收集的大小经常限制对它们的访问，因此它们在植物育种和研究中的使用。 因此，如果选择有限数量的遗传多样化的加入作为核心收集，则可以增强种质收集的管理和使用。 因此，本文旨在审查核心收集建立的方式及其在育种计划中的影响。 核心收集是大型种质收集的子集，该子集涉及选择代表收集遗传多样性的加入。 核心收集的目标是改善种质收集的使用和管理。 创建核心收集是具有挑战性的，并且可以花费时间来进行时间，并且可以为任何种质收集而完成。 通常，将配件分组，并在这些分组内部/内部进行选择以创建核心收集。 创建核心集合的基本过程可以分为四个步骤，其中包括域的定义，组中的划分，条目分配和登录选择。 核心集合提供了可管理的样本量，该样本大小是结构化的，并且比整个集合都小。P.O.Box 2003，埃塞俄比亚的亚的斯亚贝巴摘要农业的特征是由于人类和自然事件而导致栽培植物的多样性急剧下降。植物育种通过扩展遗传均质品种和促进少数广泛适应的品种而导致农作物多样性的减少。种质收集的大小经常限制对它们的访问，因此它们在植物育种和研究中的使用。因此，如果选择有限数量的遗传多样化的加入作为核心收集，则可以增强种质收集的管理和使用。本文旨在审查核心收集建立的方式及其在育种计划中的影响。核心收集是大型种质收集的子集，该子集涉及选择代表收集遗传多样性的加入。核心收集的目标是改善种质收集的使用和管理。创建核心收集是具有挑战性的，并且可以花费时间来进行时间，并且可以为任何种质收集而完成。通常，将配件分组，并在这些分组内部/内部进行选择以创建核心收集。创建核心集合的基本过程可以分为四个步骤，其中包括域的定义，组中的划分，条目分配和登录选择。核心集合提供了可管理的样本量，该样本大小是结构化的，并且比整个集合都小。通常，通过简化在基因库运营，基础研究和教育中的种质使用来改善作物的核心收集至关重要。关键词：核心收集，种质，种质收集，遗传资源，遗传多样性。
LD5204 技术手册.pdf
1.高精度模拟数字转换器（最大 550,000 个内部计数）。2.前面板带有 6 位数字、7 段、红色 LED（20 毫米）和 8 个报警器（LD 5204）或 6 位数字、7 段、黑色 LCD 显示屏（16 毫米）和 5 个报警器（LD 5206）8 个带触觉反馈的薄膜按键。3.用于系统参数和校准数据的非易失性存储器。4.用于存储 10,000 个重量的非易失性存储器（电子计数卷或 Alibi 存储器）。5.串行端口 RS232C 适配器用于在串行打印机或主机上打印称重数据。6.2 个设定点 24VDC/100mA 光电隔离和 1 个光电隔离输入。7.微控制器技术允许仪器在软件中执行所有测量功能、操作员输入输出、自动控制和称重系统操作所需的序列。8.通过引导键盘操作完成单位设置，使其能够适应操作环境和系统要求。9.提供可查看或打印的累加器和计数器。10.设置中可选择多种打印格式。11.标准软件中还提供了件数计数功能，可选择的样本大小也包含在内。
封装资格概述
本文件总结了适用于指定中央半导体封装的封装鉴定和可靠性测试。所进行的测试能够引发半导体器件和封装相关故障。这些严苛测试的目的是确定与代表性样本大小的正常使用条件相比，故障是否以加速方式发生。通过代表性样本大小的所有适当可靠性测试（无故障）即表示封装合格。此鉴定摘要是针对一系列使用条件的通用鉴定，不适用于极端使用条件，例如军事应用、汽车引擎盖下应用、不受控制的航空电子环境或二级可靠性考虑。鉴定测试说明下面列出的鉴定测试描述作为摘要提供。有关更多详细信息，请参阅括号中所示的适用规范。外部目视检查 (JESD22-B101) 检查成品封装或组件的外表面、结构、标记和工艺。外部目视是一种非侵入性和非破坏性测试。物理尺寸 (JESD22-B100) 此测试旨在确定所有封装配置中器件的外部物理尺寸是否符合适用的采购文件。物理尺寸测试是非破坏性的。 标记持久性 (JESD22-B107) – 仅适用于用墨水标记的器件 标记持久性测试将封装标记置于常用于去除电路板上焊剂的溶剂和清洁溶液中，以确保标记不会变得难以辨认。将器件和刷子浸入三种指定溶剂中的一种中一分钟，然后取出。然后用刷子刷器件十次。冲洗并干燥后，根据指定标准检查器件的可读性。 引线完整性 (JESD22-B105) 引线完整性测试提供用于确定器件引线、焊点和密封完整性的测试。器件会受到各种应力，包括张力、弯曲疲劳和适合引线类型的扭矩。然后在光学显微镜下检查设备，以确定端子和设备主体之间是否有任何断裂、松动或移动的迹象。共面性 (JESD22-B108) 此测试的目的是测量表面贴装半导体设备端子（引线或焊球）在室温下的共面性偏差。内部目视检查 (MIL-STD-750 方法 2075) 此检查的目的是验证内部材料、设计和结构是否符合适用的采购文件。应在足够的放大倍数下检查设备，以验证是否符合适用设计文件的要求。粘合强度 - 拉线（MIL-STD-750 方法 2037 测试条件 C/D）此测试方法的目的是测量粘合强度，评估粘合强度分布，或确定是否符合适用采购文件规定的粘合强度要求。此测试可应用于
手臂交互的电触觉反馈应用：系统评价、荟萃分析和未来方向
摘要 — 触觉反馈在广泛的人机/计算机交互应用中至关重要。然而，触觉设备的高成本和低便携性/可穿戴性仍然是尚未解决的问题，严重限制了这种原本很有前途的技术的采用。电触觉界面具有更便携和更可穿戴的优势，因为它们的执行器尺寸减小，功耗和制造成本更低。电触觉反馈在人机交互和人机交互中的应用已被探索，以促进假肢、虚拟现实、机器人遥控操作、表面触觉、便携式设备和康复等应用中的基于手的交互。本文介绍了电触觉反馈的技术概述，以及其在基于手的交互中的应用的系统综述和荟萃分析。我们根据应用类型讨论了不同的电触觉系统。我们还对研究结果进行了定量讨论，以提供对最新技术的高层次概述并提出未来的方向。电触觉反馈系统显示出更高的便携性/可穿戴性，并且它们成功地呈现和/或增强了大多数触觉、引发感知过程并在许多场景中提高了性能。然而，我们发现了知识差距（例如，实施方案）、技术（例如，反复校准、电极的耐用性）和方法（例如，样本大小）缺陷，这些缺陷应在未来的研究中得到解决。
大型语言模型推理中动态策略选择的自适应求解器框架
大型语言模型 (LLM) 在处理推理任务方面表现出令人印象深刻的能力。然而，与能够本能地根据任务的复杂性调整问题解决策略的人类不同，大多数基于 LLM 的方法采用一刀切的方法。这些方法采用一致的模型、样本大小、提示方法和问题分解级别，而不管问题的复杂性如何。这些方法的不灵活性会带来不必要的计算开销或次优性能。为了解决这一限制，我们引入了一个自适应求解器 (AS) 框架，该框架可以动态调整解决策略以适应各种问题，从而实现测试时间计算资源的灵活分配。该框架有两个主要模块。初始评估模块使用答案一致性评估当前解决方案的可靠性。如果解决方案被认为不可靠，则后续的适应模块开始发挥作用。在这个模块中，各种类型的适应策略被协同使用。通过这种动态和多方面的适应，我们的框架可以帮助减少计算消耗并提高性能。复杂推理基准的实验结果表明，我们的方法可以在保持原有性能的同时显著降低 API 成本（最高可达 85%）。此外，在相同成本下，与基线相比，其准确率最高可提高 4.5%。代码和数据集可在 https://github.com/john1226966735/Adaptive-Solver 上找到。
润湿性工程用于研究二维层状材料中的离子传输
研究二维材料时，一种常见的方法是将它们支撑在固体基底表面上。在这种情况下，如果要按需插入离子，即通过某种控制机制，则必须使离子与电解质接触。二维材料中特定离子相对于对电极的化学势差为离子插入提供了可控的驱动力。尽管基底本身可以充当固态电解质，例如离子导电玻璃陶瓷，[10–12] 但支撑二维材料层之间的离子插入可能会受到阻碍，因为有效插入通常通过边缘或缺陷位进行。从顶部涂抹电解质时更有可能覆盖这些位置——这种方法近年来被广泛使用，主要用于静电门控。 [13,14] 为了系统地解决离子插入和传输问题，将电解质与 2D 材料以图案化方式整合在一起非常重要，例如，对离子扩散过程施加方向性。这主要是样本大小和图案分辨率问题，在 100 µm 及以上的规模上可以解决，例如通过固态电解质的增材制造 [15] 或液态电解质的喷墨打印。[16–18] 目前，这些方法的局限性在于打印分辨率以及电解质的机械性能。因此，粘稠电解质或离子凝胶更容易打印，[16] 而一系列低粘度电池级电解质（如碳酸乙烯酯/碳酸二乙酯中的 LiPF 6）则不然。这些电解质往往很容易润湿样品的大部分表面，必须