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ESG绿色和AI用于测量的应用 Strathclyde大学，巴林 研究生招股说明书2025条目 ME514流体系统工程中的高级主题
摘要：“ ESG绿化”是指公司用来选择性地将其ESG行为披露给利益相关者的战略交流策略。ESG绿化策略虽然一开始可能会吸引和满足利益相关者，但后来可能会给公司带来不同的问题，例如消费者或压力集团或剥夺社会负责的投资者的不利宣传，游说或抵制运动。ESG绿化的复杂影响强调了这种做法的辨别和量化实例的必要性。我们旨在巩固对ESG绿色洗涤的最新文献综述，测量AI的ESG绿化和开发应用，文本分析和机器学习模型的方法，以提高这种测量。这份白皮书为政策发展做出了重大贡献，例如英国FCA和欧洲议会的绿色法规。
合成数据：跨媒体测量的非常真实的途径
- Alpha Go最著名的例子 - 渲染引擎作为自动驾驶汽车的输入 - 亚马逊培训Alexa语言系统合成数据 - 美国Express和合成财务数据欺诈检测
基于测量的量子马尔可夫链验证
摘要：模型检查技术已扩展到分析以量子马尔可夫链（经典马尔可夫链的扩展）表示的量子程序和通信协议。为了指定定性时间属性，使用基于子空间的量子时间逻辑，该逻辑建立在 Birkhoffer-von Neumann 原子命题之上。这些命题确定量子态是否位于整个状态空间的子空间内。在本文中，我们提出了基于测量的线性时间时间逻辑 MLTL 来检查定量属性。MLTL 建立在经典线性时间时间逻辑 (LTL) 的基础上，但引入了量子原子命题，可在测量量子态后推断概率分布。为了便于验证，我们扩展了 Agrawal 等人 (JACM 2015) 描述的基于符号动力学的随机矩阵技术，以通过特征值分析处理更一般的量子线性算子（超算子）。此扩展使得开发一种有效的算法来根据 MLTL 公式对量子马尔可夫链进行近似模型检查成为可能。为了证明我们的模型检查算法的实用性，我们使用它来同时验证量子和经典随机游动的线性时间特性。通过此验证，我们证实了 Ambainis 等人（STOC 2001）先前发现的量子游动相对于经典随机游动的优势，并发现了量子游动独有的新现象。
多功能纳米传感器平台，用于原位测量的陆地生成的月球挥发物M. sultana 1，A。Hafez 1，S。Coste 2，1 Planetar
简介：对月球挥发物的研究可以提供有关陆地行星，尤其是地球的起源和演变的重要见解。尽管地质过程已经破坏了地球早期的早期结构证据，但月亮仍保留了较早时期的信息。此外，被困在月球杆上的挥发物可以提供从各种来源（包括彗星，小行星，太阳风相互作用和内部量大）的太阳系挥发物的前提记录。尽管Artemis计划和商业月球支付服务（CLP）提供了前所未有的研究，以研究月球并获得有关我们太阳系的见解，但这些计划下的任何降落都将释放大量的非本地票价。这些挥发物可以在Lunar表面上运输，并沉积在冷陷阱中，影响了本地挥发物的测量结果1。从着陆器羽流中的结果物种之一是水蒸气，无论是在数量及其与月球岩石的相互作用方面。多项研究模拟了水分子从着陆器排气到月球岩石的吸附，并在时间2-4的时间内将其亚分子解吸到月球层。但是，我们没有太多的实验数据来验证假设并证实了这些模型中的任何一个。高度敏感，对挥发物的原位测量对于更好地理解羽状表面相互作用（PSI）和着陆器产生的挥发物的影响。
ESG绿色和AI用于测量的应用
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使用Brillouin光散射测量的血浆纵向粘度的诊断潜力
许多疾病与血浆粘度（PV）的变化有关。测量这些是耗时的，通常需要大量的血浆。在这里，我们表明布里鲁因光散射（BLS）光谱法（一种探测高频率纵向声学模式的传播和衰减的技术）可以识别出微级别的粘度的变化 - 一秒钟内的粘度 - 大小的体积。这是COVID -19（COV）患者的血浆，该血浆表现出升高的PV。还表明，使用BLS测量的粘度包含其他独特信息，这些信息可以辨别出可能具有诊断价值的悬浮液，这些悬浮液在患有严重疾病进展的COV患者中似乎更存在。
人脑电磁场测量的新方法
过去几十年来，神经成像技术的进步改变了医学、神经病学和神经外科领域。利用计算机断层扫描 (CT)、磁共振成像 (MRI) 和脑电图 (EEG) 等结构和功能成像技术无创地窥视强化颅骨内部的能力极大地扩展了我们对人脑的了解。通过 CT 和标准 MRI 获得的结构成像使神经外科医生能够定位病理并使手术对患者更安全。然而，这些方式只能提供大脑的静态图像，而 EEG 提供的功能数据仅限于皮质表面 [1] 。功能性磁共振成像 (fMRI) 是一种可获取功能数据的方法；然而，该测量方法检测血流变化。这是试图将功能与相关的生理变化联系起来，而不是直接测量神经信号 [2] 。
预测与重度抑郁症症状测量的遥感技术参与的预测因素
PSIPRED工作台是生物科学数据存储库和Web服务的全球生态系统的一部分。这些涵盖了主要数据存储库，例如NCBI，EBI和RCSB PDB（1-3），派生的数据资源，例如字符串，CATH，KEGG，INTERPRO和UNIPROT（4-8），以及诸如EBI WebServices，NCBI Webservices，NCBI Webservices等网络服务。可以通过Elixir Biotools网站（https：//bio.tools/）（9）来发现大量的工具和服务作为代码和网络服务。我们已经开发了Psipred Workbench已有近25年了。我们的网站服务提供了各种基于机器学习的工具，专注于表征蛋白质的结构和功能特征。近年来，我们在整合新的基于深度学习的工具和技术方面取得了重大进展。在2018年，我们替换了网络服务器中的每一条代码，并显着改进了这两个工具运行
具有林德布拉德主方程和干扰测量的量子启发语言模型用于情绪分析
量子启发模型在许多下游语言任务（如问答和情感分析）中表现出色。然而，最近的模型主要关注嵌入和测量操作，忽略了量子演化过程的重要性。在这项工作中，我们提出了一种新型的量子启发神经网络 LI-QiLM，它集成了林德布拉德主方程 (LME) 来建模演化过程和干涉测量过程，提供更多的物理意义以增强可解释性。我们对六个情感分析数据集进行了全面的实验。与传统神经网络、基于 Transformer 的预训练模型和量子启发模型（如 CICWE-QNN 和 ComplexQNN）相比，所提出的方法在六个常用的情感分析数据集上表现出卓越的准确率和 F1 分数。额外的消融测试验证了 LME 和干涉测量的有效性。
进行氡测量的质量保证计划模板
空白是为确定测量设备在存储、处理和运输过程中是否可能出现意外暴露（背景）而进行的测量。空白是打开后立即关闭和密封的未暴露测量设备，并且像暴露的测量设备一样，标有合理的开始和停止日期和时间，然后返回分析实验室。空白必须与测量专业人员使用的其他设备属于同一类型、配置，并且来自同一分析实验室。为了便于问题调查，跟踪测量设备的存储、运输和使用环境非常重要。提交给实验室时，不应对空白进行这样的标记。应像返回实验室的其他套件一样处理和标记空白。