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World File Search System测量方法
室内SOA研究的测量方法
次生有机气溶胶（SOA），是由挥发性有机化合物（VOC）氧化的低挥发性产物形成的大气颗粒物，会影响空气质量和气候。当前的3D模型无法重新产生大气有机气溶胶中观察到的可变性。由于许多SOA模型描述是从环境室实验中推出的，因此我们代表大气条件的能力直接影响我们评估SOA的空气质量和气候影响的能力。在这里，我们开发了一种方法，该方法利用全球建模和详细的机制来设计室内实验，以模仿有机过氧自由基的大气化学（RO 2），这是VOC氧化的关键中间体。利用了数十年的实验实验，我们开发了一个定量描述RO 2化学的框架，并表明先前没有研究SOA形成的实验方法已经访问了相关的大气RO 2命运分布。我们展示了概念验证实验，这些实验证明了SOA实验如何访问一系列大气化学环境，并提出了几个方向供将来的研究。
声称效果，根据1924/2006年在血糖和胰岛素浓度领域提出的欧洲共同体法规提出的健康要求的结果变量和测量方法
摘要根据第13条第（5）条和第14条的授权要求，与提交给欧洲食品安全局（EFSA）的血糖和胰岛素的征服/法规有关的要求获得了负面意见。此类决定的原因主要归因于对所要求的影响的不良证明。在这种情况下，进行了一个项目，目的是批判性地分析结果变量（OVS）和测量方法（MMS），用于证实健康索赔，最终目的是提高利益相关者对EFSA提供的申请质量。本手稿提供了涉及项目专家的立场声明，报告了旨在收集，整理和批判性分析与要求效应（CES），OVS和MMS相关的信息，与血糖和胰岛素水平以及与符合符合性的1924/2006条例有关的信息。对OVS和MM的批判性分析是借助相关的科学文献进行的，旨在定义其适当性（单独或与他人结合）以支持特定的CE。结果可在随机对照试验中正确选择OVS和MMS，以便在可用时使用参考方法进行有效的索赔证实。此外，结果可以帮助EFSA更新健康要求科学要求的指南。
离子阱量子信息测量方法
创建比常规方法效果更好的量子算法（例如大整数分解）使量子计算成为现代物理学的重点。在物理构建量子计算的各种方法中，Cirac 和 Zoller [ 1 ] 提出的离子阱方法尤为有前景。离子阱的有效性已通过大量实验得到证明，证实了其在实际量子计算中的潜力。离子阱是一种利用电场和/或磁场将带电粒子（离子）限制在特定空间区域的装置。这种限制允许对离子进行操纵和分析。事实上，精确控制单个离子的能力可以实现精确的量子操作，而捕获离子的长相干时间可确保复杂计算期间的稳定性 [ 2 ]。离子阱系统的可扩展性进一步使得构建更大的量子系统成为可能，高保真量子门可最大程度地减少操作错误。此外，离子阱有助于产生纠缠态，这对于量子通信和分布式计算至关重要。在这种情况下，离子阱中的势通常用谐振子来近似，这为分析离子的运动和相互作用提供了一个完善的框架，这对于实现量子门和其他必要的操作至关重要 [3]。阱内离子之间的相互作用（包括光学或电磁谐振器中的离子）可以建模为耦合的谐振子，这对于控制量子态和执行纠缠等量子操作至关重要。这些相互作用可以进入各种耦合状态——弱、强和超强——每一种耦合状态都在提高量子计算机的性能和可扩展性方面发挥着关键作用 [4,5]。在量子计算领域，特别是在囚禁离子系统的哈密顿动力学框架内，对各种量子度量的细致理解至关重要。例如，纠缠熵测量子系统之间的量子相关性，指示共享的信息量。这对于量子算法和协议（如纠错和加密）非常重要。另一个指标是计算复杂度，它评估量子计算所需的资源，包括量子比特的数量和量子电路的深度。这反映了量子操作的难度和算法的效率。高纠缠熵通常会导致计算复杂度增加，因为维持纠缠需要更复杂、更深的电路。另一方面，通过按顺序排列量子门，可以形成高效的量子算法，使量子计算机能够解决超出传统计算机能力的问题 1 。量子门与波函数相互作用的研究很重要；将参考状态 | ψ R ⟩ 转换为目标状态 | ψ T ⟩ 需要应用一个幺正变换 U ，这是通过一系列通用门实现的。优化这些门序列至关重要，因为通往同一目标状态的可能路径是无限的。电路深度，即连续操作的数量，与计算复杂度有关。
探索根据详细的配对联想学习任务数据计算出的新型基于 RT 的测量方法：初步分析
RVP A' (A 素数) (RVPA) 快速视觉处理任务中对目标序列的敏感度 SWM 错误之间 4 6 8 (SWMBE468) 空间工作记忆任务中受试者重新访问之前找到过令牌的盒子的次数 SWM 策略 (SWMSX) 空间工作记忆任务中使用的策略的效率 DMS 正确百分比（所有延迟） (DMSPCAD) 延迟匹配样本任务中所有延迟条件下正确反应的百分比 DMS 给定错误的错误概率 (DMSPEGE) 延迟匹配样本任务中上一次错误后出错的可能性 PRM 立即正确百分比 (PRMPCI) 模式识别记忆任务立即条件下正确反应的百分比 PRM 延迟正确百分比 (PRMPCD) 模式识别记忆任务延迟条件下正确反应的百分比 PAL 总错误（调整后） (PALTEA28) 所有阶段的错误总数配对联想学习任务 PAL 首次尝试记忆分数 (PALFAMS28) 在配对联想学习任务中首次尝试正确定位的模式数量
评估超低压放大器 ASIC 的测量方法
摘要：本文介绍了为对全差分放大器（FDDA）原型芯片样品进行实验评估而开发的测量电路和测试板。被测设备（DUT）是采用130nm CMOS技术设计和制造的超低压、高性能集成FDDA。FDDA的电源电压为400mV。在带有制造的FDDA芯片的测试板上实现了测量电路，以评估其主要参数和特性。在本文中，我们重点评估以下参数：输入失调电压、共模抑制比和电源抑制比。开发并验证了测试板。测得的测试板误差为38.73mV。FDDA的失调电压为-0.66mV。测得的FDDA增益和增益带宽分别为48dB和550kHz。除了测量板外，还开发了一个图形用户界面，以简化测量期间对被测设备的控制。
圆柱体表面轮廓的高精度多光束光学测量方法
生物学功能是相互作用的遗传因素的复杂净作品或胸部的胸部。预测相互作用的景观仍然是系统生物学的挑战和新的研究工具，允许模拟和快速映射序列的功能。在这里，我们描述了CRI-SPA，这是一种从CRI-SPA供体菌株转移到酿酒酵母大型库中的阵列菌株的方法。Cri-Spa基于交配，CRI SPR-CAS9诱导的基因转化率和S peleptive poiidy a Blation。CRI-SPA可以与自动化大规模平行，并且可以在一周内执行。我们通过将四个基因转移到酵母敲除收集的每个菌株中（≈4800菌株）来证明CRI-SPA的功能。使用此设置，我们表明CRI-SPA具有高度有效且可重复的，并且遗传特征的无标记转移。此外，我们通过表明它们的表型与Re ver se遗传性工程重现的相应突变菌株的表型相结合来验证一组CRI-SPA命中。因此，我们的结果概述了Betaxanthin生产的遗传要求的全基因组概述。我们设想，CRI-SPA提供的简单性，速度和可靠性将使它成为对生物过程的系统级别理解的verile工具。
jeita电池运行时间测量方法（VER。3.0）
“ Jeita电池运行时间测量方法（VER。1.0）”（在此之后“ Jeita-bat1.0”），成立于2001年，日本电子和信息技术行业协会于2014年修订的Jeita-bat2.0（以下是“ jeita”）在某些情况下扮演了一项指南，并在某些情况下扮演了一项指南，该指南的多个播放了一个指南，该指南的许多人已被录制了一个指南。 件。近年来，PC使用的多元化以及CPU性能和节能功能的改进导致电池运行时间的显着波动，具体取决于特定的用例。因此，根据技术进步和环境变化对测试条件，电池运行时间指示以及此测量方法的其他细节进行了修订。进行修订时，我们在Jeita PC和平板电脑项目委员会的数据和工业系统小组委员会中建立了一个工作组，以研究这些变化。修订的项目及其详细信息主要根据以下概念定义：此测量方法适用于配备电池的PC和平板电脑。无论其安装设备和操作系统如何，它都可以用来比较各种计算设备。要求用户可以在不使用专门测试程序或设备的情况下自己执行测量。与Jeita-Bat 2.0一样，此版本的测量方法允许用户以标准化的方式比较电池运行时间，并使您更容易理解电池运行时间如何随使用条件而变化。2。名称官方名称及其缩写如下：日语官方名称：Jeita电池操作时间测量方法（VER。3.0）缩写日语：Jeita测量方法3.0官方英语名称：Jeita电池运行时间测量方法VER3.0缩写英文名称：jeita-bat 3.0 3。应用范围此测量方法适用于配备电池的PC和平板电脑
探索三种冥想传统的大脑网络测量方法
对各种冥想练习之间的相似性和差异性的研究仍处于早期阶段。在这里，我们利用功能连接和图形测量，展示了对三种冥想传统的研究：喜马拉雅瑜伽 (HT)、Isha Shoonya (SNY) 和内观 (VIP)。冥想区块的 EEG 活动用于建立功能性大脑连接，以利用各种冥想传统和对照组之间的网络。支持向量机用于二元分类，并使用通过图论测量生成的特征构建模型。我们在 HT、SNY 和 VIP 中分别获得了 84.76% 的最大准确率（gamma1）、90% 的最大准确率（alpha）和 84.76% 的最大准确率（theta）。我们的主要发现包括：（a）内观禅修者的 delta 连接更高，（b）经检查，所有禅修者的左半球前额叶区域的 θ 网络同步性更强，（c）喜马拉雅禅修者和内观禅修者更多地参与了 γ2 处理，（d）所有禅修者的 θ 和 γ 波段左额叶活动贡献增加，（e）所有禅修传统的 γ 处理都广泛涉及模块化。此外，我们还讨论了这项研究对神经技术产品的意义，以便让初学者能够进行引导式冥想。关键词：EEG 信号；冥想；功能连接；图形测量；支持向量机；机器学习；脑电波；喜马拉雅瑜伽；Isha Shoonya；内观