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World File Search System测量结果
根据测量结果识别射频识别卡...
I. 引言 我们展示了一种基于在读卡器/卡交易过程中测量电谐振和载波谐波能量来识别单个射频识别 (RFID) 卡的方法。该方法依赖于精确的放置，实际上可以通过为 RFID 卡配备合适的夹具来实现。我们表明，对于所研究的测试样本，通过测量电谐振，我们可以以较低的误差识别属于相同或不同卡模型的单个卡。如果我们同时考虑测量电谐振和载波谐波能量，则该误差会进一步降低。我们的目标是表明，区分 RFID 卡的根本差异（例如不同的电路布局、不同的电路元件尺寸以及电路元件制造公差内的变化）可以通过电磁测量来测量并量化以创建电磁信号。这种识别电磁特征的能力可能有利于安全和保障[1]，并且可以与数字设备标识符配对以检测伪造卡[2]。基于电磁测量识别电子设备并不是什么新鲜事，但之前的努力通常集中在雷达、手机、无线局域网 (WLAN) 和蓝牙等其他技术的背景下。军方已经追踪敌方无线电发射器，
来自 ${\rm Au}+{\ ... 的流动和干涉测量结果
5 开罗美国大学，新开罗 11835，新开罗，埃及 6 布鲁克海文国家实验室，厄普顿，纽约 11973 7 加利福尼亚大学，伯克利分校，加利福尼亚州 94720 8 加利福尼亚大学，戴维斯分校，加利福尼亚州 95616 9 加利福尼亚大学，洛杉矶分校，加利福尼亚州 90095 10 加利福尼亚大学，河滨分校，加利福尼亚州 92521 11 华中师范大学，湖北武汉 430079 12 伊利诺伊大学芝加哥分校，伊利诺伊州芝加哥 60607 13 克赖顿大学，内布拉斯加州奥马哈 68178 14 布拉格捷克技术大学，FNSPE，捷克共和国布拉格 115 19 15 达姆施塔特工业大学，德国达姆施塔特 64289 16 ELTE 罗兰大学，布达佩斯H-1117，匈牙利 17 法兰克福高等研究院 FIAS，法兰克福 60438，德国 18 复旦大学，上海，200433 19 海德堡大学，海德堡 69120，德国 20 休斯顿大学，休斯顿，德克萨斯州 77204 21 湖州学院，湖州，浙江 313000 22 印度科学教育与研究研究所（IISER），Berhampur 760010，印度 23 印度科学教育与研究研究所（IISER）蒂鲁帕蒂，蒂鲁帕蒂 517507，印度 24 印度理工学院，巴特那，比哈尔邦 801106，印度 25 印第安纳大学，布卢明顿，印第安纳州 47408 26 中国科学院现代物理研究所，兰州，甘肃 730000 27 查谟大学，查谟 180001，印度28 联合核研究所，杜布纳 141 980，俄罗斯 29 肯特州立大学，肯特，俄亥俄州 44242 30 肯塔基大学，列克星敦，肯塔基州 40506-0055 31 劳伦斯伯克利国家实验室，伯克利，加利福尼亚州 94720 32 利哈伊大学，伯利恒，宾夕法尼亚州 18015 33 马克斯普朗克物理研究所，慕尼黑 80805，德国 34 密歇根州立大学，东兰辛，密歇根州 48824 35 国立核能研究大学莫斯科工程物理学院，莫斯科 115409，俄罗斯 36 国家科学教育与研究研究所，HBNI，Jatni 752050，印度 37 国立成功大学，台南 70101 38 中国科学院核物理研究所，Rez 250 68，捷克共和国 39 俄亥俄州立大学，哥伦布，俄亥俄州 43210 40 核物理研究所 PAN，克拉科夫 31-342，波兰 41 旁遮普大学，昌迪加尔 160014，印度 42 宾夕法尼亚州立大学，宾夕法尼亚州立大学公园 16802 43 NRC“库尔恰托夫研究所”，高能物理研究所，普罗特维诺 142281，俄罗斯 44 普渡大学，西拉斐特，印第安纳州 47907 45 莱斯大学，休斯顿，德克萨斯州 77251 46 罗格斯大学，皮斯卡塔韦，新泽西州 08854 47 圣保罗大学，圣保罗，巴西 05314-970 48 中国科学技术大学，合肥，安徽 230026 49 山东大学，青岛，山东 266237 50 上海研究所中国科学院应用物理研究所，上海 201800 51 南康涅狄格州立大学，康涅狄格州纽黑文 06515 52 纽约州立大学石溪分校，纽约州 11794 53 塔拉帕卡大学阿尔塔研究研究所，阿里卡 1000000，智利 54 天普大学，宾夕法尼亚州费城 19122 55 德克萨斯农工大学，德克萨斯州大学城 77843 56 德克萨斯大学，德克萨斯州奥斯汀 78712 57 清华大学，北京 100084 58 筑波大学，日本茨城筑波 305-8571 59 瓦尔帕莱索大学，印第安纳州瓦尔帕莱索 46383 60 可变能量回旋加速器中心，印度加尔各答 700064 61 华沙理工大学，波兰华沙 00-661 62 韦恩州立大学，密歇根州底特律 48201 63 耶鲁大学，康涅狄格州纽黑文 06520
根据 7 年前获得的神经解剖学测量结果识别个体
在之前的研究中，我们小组表明，可以根据从常规结构磁共振成像 (MRI) 扫描中获得的神经解剖特征以及随后使用流行的 FreeSurfer 工具进行的分析来识别个体受试者 (Valizadeh 等人，2018)。即使仅使用少数神经解剖特征（包括总脑容量、小脑灰质和白质、基底神经节体积和脑干体积在内的 11 个脑部测量值），识别率也非常好。当使用大量大脑区域时，受试者识别率几乎完美。使用易于获得的神经解剖学测量值的受试者识别精度与其他人使用更复杂的神经解剖学测量值报告的识别结果相似 (Wachinger 等人，2015 年、2017 年)。这些结果被视为人类大脑在很大程度上具有高度个体化的证据。近年来，基于神经科学方法和数据寻找个体标记变得非常流行。该领域的最新研究表明，可以根据来自结构 MRI（Wachinger et al., 2015 , 2017 ; Valizadeh et al., 2018）、功能 MRI（Miranda-Dominguez et al., 2014 ; Finn et al., 2015 ; Amico & Goñi, 2018 ; Bari et al., 2019）、脑电图 (EEG)（La Rocca et al., 2014 ; Fraschini et al., 2015 ; Kong et al., 2019 ; Valizadeh et al., 2019）或功能性近红外光谱 (fNIRS)（de Souza Rodrigues et al., 2019）的神经指纹来区分和识别个体。目前，也有人提出，这种神经指纹可能与个体智力和流体认知能力的差异有关，例如工作记忆和注意力（Greene 等人，2018 年；Rosenberg 等人，2020 年；Yamashita 等人，2018 年；Yoo 等人，2018 年）。个体指纹也有可能积累起来形成区分临床人群的群体指纹。这种脑指纹研究与大量公开的数据集同时出现。然而，大数据神经科学方法往往忽视了人类的个性、奇点和变异性。因此，要了解这种个体变异，有必要描述人类大脑的个体特征。在我们之前的研究中，我们使用了 193 名老年人的数据集，这些老年人在 3 年内每年都会获得 MRI 数据（Valizadeh 等人，2018 年）。每位受试者获得的三次扫描中，有两次是随机的
1998 年 3 月根据测量结果确定 CMM 行为...
摘要 本报告涉及坐标测量机 (CMM) 系统误差行为的建模和估计。我们描述了这些参数误差的两类模型，基于轴与轴行为构建的运动学模型和可以模拟任何可重复误差行为的更通用的经验模型。然后，我们开发了一个全面的数学模型，用于根据标准工件（例如球孔板）的测量来确定 CMM 的参数误差，并描述了从此类数据确定相对无偏和有效参数误差估计的算法。这些算法已在软件中实现，经过设计，可以满足任何参数误差模型、球板几何形状和测量策略的需求。该软件还计算拟合参数和相关量的标准不确定度。我们在数值模拟中使用该软件来分析测量策略在统计精度 Gf.parametric 6r.r.er.estimates 方面的有效性。AUmerical-expeRlBent& 表明，采用精心设计的策略，仅使用有关球板的最少量的校准信息就可以提供参数误差的准确估计，但其他设计或估计器可能会给出较差和/或有偏差的估计。
可解释的视网膜假体人工智能：根据常规临床测量结果预测电极失活
摘要 — 为了提供适当程度的刺激，必须根据个人的感知阈值校准视网膜假体（“系统适配”）。然后可以停用无功能电极以降低功耗并改善视觉效果。然而，阈值不仅在不同电极之间变化很大，而且随着时间的推移也会变化很大，因此需要更灵活的电极停用策略。在这里，我们提出了一个可解释的人工智能 (XAI) 模型，该模型适用于大型纵向数据集，可以 1) 根据常规临床测量（“预测因子”）预测制造商选择在哪个时间点停用电极；2) 揭示这些预测因子中哪些最重要。该模型根据临床数据预测电极停用的准确率为 60.8%。使用系统适配数据时性能提高到 75.3%，当有后续检查的阈值时性能提高到 84%。该模型进一步确定了受试者的年龄和失明发作时间是电极停用的重要预测因子。依赖于常规临床措施的电极失活的精确 XAI 模型可能使视网膜植入物和更广泛的神经假体界受益。
处理速度增加的方法的测量结果量子频率标准参数的信息传递速度增加
当前，现代通信和导航系统中的紧急任务之一是提高各种设备之间时间尺度的同步精度[1-9]。这对于在进行地球表面，高层大气层，高速信息的传播和处理的调查过程中获得可靠的结果是必不可少的[7-17]。取决于时间尺度同步所需的准确性，系统中使用了不同的频率标准模型。解决此问题的最佳解决方案是使用量子频率标准（QFS）。在各种导航系统的量子频率标准中，最流行的是rubidium QF，因为与其他类型的QF相比，它们的尺寸较小，成本较低。这些关键优势允许使用由小型rubidium手表组成的rubidium标准，这些手表在移动通信的基站和通信卫星的船件上广泛使用[4，18-21]。这样的系统应该长时间自主工作。因此，用于其中的信息处理，用于各种光学系统[20-26]。
超现实神经解码：通过 GAN 潜在空间对 fMRI 测量结果中的面部刺激进行线性重建
我们引入了一个新框架，用于从脑记录中超现实地重建感知到的自然刺激。为此，我们在神经解码流程的最早阶段采用了生成对抗网络 (GAN)，通过获取功能性磁共振成像数据作为受试者感知的由 GAN 的生成器网络创建的面部图像。随后，我们使用线性解码方法从脑数据中预测 GAN 的潜在状态。因此，获得了刺激 (重新) 生成所需的潜在表示，从而实现了突破性的图像重建。总之，我们开发了一种非常有前途的方法来解码现实世界数据的神经表征，这可能为系统地分析功能性大脑中的神经信息处理铺平道路。
丰富的测量结果揭示了人类肠道微生物组中的裂解与裂解性之间的平衡
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2024年12月11日。 https://doi.org/10.1101/2024.09.27.27.614587 doi：biorxiv preprint