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World File Search System测量方法
高LET粒子剂量测量方法
对于任何类型的电离辐射，在介质中发生的主要过程是电离和激发 ( 1 )。因此，在带电粒子、中子和伽马量子的影响下观察到的生物效应不是由它们的物理性质引起的，更不是由它们的来源引起的，而是由吸收能量的大小及其空间分布引起的，以线性能量转移 (LET) 为特征。LET 越高，生物损伤程度越严重。该程度决定了各种辐射的相对生物效应 (RBE)。在硼中子俘获疗法中，总吸收剂量是具有不同 RBE 的四个剂量成分的总和：硼剂量； 14 N(n,p) 14 C 反应的高 LET 剂量（“氮”剂量）；快中子剂量；和 c 射线剂量。如前所述，“前两个剂量成分原则上无法测量”（ 2 ）。测量 BNCT 快中子剂量的方法也不存在，因为中子的能量通常明显低于 1 MeV，例如，裂变电离室不适用。然而，有相当多的行之有效的方法
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。
利用定位雷达对分离目标等测量方法的研究
- 通过将高速摄像机与定位雷达一起使用，可以提高定位雷达的跟踪精度。 ・利用高速摄像机获取的事件信息（分离、自毁等），对定位雷达的接收信号进行信号处理，可以检测导弹自毁时产生的飞行物碎片。 - 可以破坏或分离特征，例如传播。 - 检查目标相关处理方法，该方法被认为是目标分离期间跟踪不稳定的原因。 - 考虑一种能够准确检测飞行碎片扩散的信号处理方法。
钢中夹杂物分析的成像测量方法...
确定样品化学成分的最重要信息是，分析物元素的凝聚相和原子化物会发射出从可见光到 X 射线波长范围内的辐射。在大多数情况下，都会观察和分析来自外层电子轨道的激发态发出的原子发射，因为它可以使定量分析更准确、更精确。等离子体发射光谱法，例如射频电感耦合等离子体发射光谱 (ICP-OES)，是用于测定钢中除气态元素外的合金元素和杂质元素的典型分析工具，浓度范围从几十% 到几 ppm。1,2) ICP-OES 为钢铁制造业开发先进产品做出了贡献。 3,4) 另一方面，使用火花放电等离子体的等离子体发射光谱法 (SD-OES)，通常称为 QuantVac (QV)，5) 已用于钢铁生产中的现场/在线分析，并且特别适用于钢铁产品的质量和过程控制。6) ICP-OES 通常需要对样品进行预处理，包括酸分解和水溶解，而 SD-OES 可直接测定固体钢样品中的元素，这是该分析方法具有广泛应用的主要原因。
把握数字经济——一项拟议的测量方法...
数字技术正在改变企业的经营方式和社会的互动方式。其广泛影响体现在企业可以轻松进入市场并利用新的方式交付产品。当全球企业开始由数字公司领导时，政府、私人机构、媒体和学术界开始注意到这一点。自 2010 年左右以来，数字产品贸易在全球价值链上急剧上升。对工作和技能的需求也在发生根本性的变化，预计人工智能等新兴技术将在短期内无处不在。随着 COVID-19 疫情加剧了社会对技术平台的依赖，所谓的数字革命不再是子孙后代的事情：它已经降临到我们头上。
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
Moray West 施工前数字航空测量方法...
在马里西区及周边 4 公里缓冲区内进行的 11 次空中调查中，均记录到了塘鹅，其数量在 9 月达到顶峰，这与雏鸟羽化后的时期相对应。繁殖季节（4 月至 9 月）马里西区及周边 4 公里缓冲区的塘鹅种群估计值仅在 9 月超过区域种群（1,681 只）的 1% 阈值（当时估计有 2,827 只塘鹅）。通过 MRSea 分析马里西区，9 月估计有 336 只塘鹅。9 月以外，繁殖季节的塘鹅种群数量相对较低，第二高的估计值为 2016 年 6 月的 238 只。国内和国际塘鹅种群的 1% 值在任何一个月都没有被超过。在对塘鹅定义的繁殖后季节（10 月至 11 月）进行的空中调查中，估计 2016 年 10 月的种群数量达到峰值 439 只。这一数量未超过塘鹅繁殖后 BDMPS 种群（4,562 只）的 1% 阈值。同样，在繁殖前季节（12 月至 3 月）进行的调查中，2 月份出现的 144 只种群峰值也没有区域重要性（2,484 只种群的 1%）。
LOWRAD 96. 低水平放射性测量方法和应用。会议记录
对于 Ge 光谱测定，应用最新技术，与无屏蔽情况相比，背景可降低 5 到 6 个数量级。这种降低系数适用于连续背景光谱，也适用于线背景，如图 1 所示，这是海德堡-莫斯科双重 beta 衰变实验 [1] 的 Ge 探测器。图 1 的上部光谱是在 MPI-Kemphysik [2] 的低级实验室中无屏蔽测量的，而下部光谱是在 Gran Sasso 实验室 [3] 的纯铅屏蔽中测量的。要实现如此大幅的背景降低，只有非常仔细地选择探测器和屏蔽材料以获得低放射性、尽可能缩短晶体和这些材料的宇宙射线曝光时间、在组装阶段进行酸性表面清洁和洁净室条件、通过覆盖层对宇宙射线进行强力屏蔽以及在测量过程中完全抑制氡。通过这些预防措施，几个月的测量时间可以达到几十 n Bq/kg 的灵敏度。对于样品周转时间短得多的正常实验室工作，测量任务可能只需要较少的努力就足够了。如果我们比较图 1 所示光谱的典型检测限（根据 DIN 25482-5 [4] 的 d.l.），例如 250 keV，假设背景连续（检测到的峰值下没有线背景）和 1 小时的测量时间，这一点就变得显而易见了。结果只是低了 34 倍 d
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