XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System测量结果
天线测量和天线罩测试系统
天线公司面临的挑战是通过将测试能力引入公司内部，在不影响精度标准的情况下，在有限的空间内缩短订单周转时间。“节省的时间令人印象深刻！”Caratelli 博士说，“首先，我们可以在更短的时间内完成项目，因为测试系统可以立即使用；无需再排队等待第三方测试机构。其次，StarLab 比我们使用的外部设施更先进。以前，对普通天线进行一次 3D 扫描模式大约需要三到四个小时，现在我们可以在几分钟内描述 3D 模式。当我们使用第三方实验室时，我们经常面临准确性问题。有了 StarLab，我们知道我们的测量结果精确到 0.6 dB 以内，这意味着我们完全有信心，我们正在使用并向客户提交准确的测量结果。最后，我们的客户是一些领先的终端产品供应商，正在开发未来的无线产品。他们对天线公司提出了严格的保密要求。维持内部测试使我们能够保证我们和客户的设计的机密性。”
流感和RSV正在维持加利福尼亚的嗅觉季节，Covid今年冬天尚未激增
在圣克拉拉县，废水测量结果显示出相同的模式。县公共卫生官员监测当地的废水，并测试四个当地下水道中的病毒浓度。根据州卫生部门监测的总废水监视数据，整个湾区地区的Covid水平刚刚从低到中间跨越，并且正在增加。
新型低边功率开关限流及短路保护技术
表一总结了本设计与其他参考限流和短路保护电路[6][8][9]在采样精度、电流范围、功耗和温度特性方面的电路性能。本设计在高电源电压和宽电流范围、采样精度、电路复杂度、温度相关控制能力和PSRR方面优于其他提出的电路。测量结果验证了本文提出的电路可以提供
产品范围 - RS Components
压力测量几乎是每个工业领域中最重要的任务之一。无论您处理的是过程工业的高精度解决方案、食品和制药行业的卫生解决方案，还是机械工程和工厂建设的通用解决方案，高质量的压力测量设备都能确保可靠和安全的测量结果。JUMO 也有适合您应用的解决方案。对于 OEM 市场，我们还根据客户规格提供定制解决方案。
测量2型糖尿病患者的治疗负担（T2DM）：混合方法系统评价
结果：搜索了21,584个记录，并包括26篇文章进行分析，包括11个定量，11个定性和4项混合方法研究。对定性数据的主题分析产生了一个概念框架，其中包括与T2DM中治疗负担相关的七个核心测量结果。主题较少由当前证据支持的主题被归类为相关的测量。这个概念框架直接用Cosmin清单引导了随后的评估。宠物，TBQ和MTBQ在Cosmin清单上达到了多个正等级（6至8之间），表明所有评估仪器的患者报告的结果指标（PROM）开发过程（PROM）开发过程（PROM）开发过程，并在上层中排名。宠物被确定为表现最佳的仪器，因为它评估了在概念框架中描述的大多数核心测量结果，并启用了每个组件的分别计算得分。此外，审查发现，大多数关于T2DM治疗负担的现有研究源自发达国家，从而可能忽略了发展中或资源不足的环境中存在的可变性。
基于光子学的近场测量和远场...
摘要 本研究使用具有平面扫描功能的电光 (EO) 传感器演示了基于光子学的 300 GHz 频段近场测量和远场特性分析。待测场在 EO 传感器处上变频至光域 (1550 nm)，并通过光纤传送至测量系统。在 13 s 的一维测量时间内，系统的典型相位漂移为 0.46 ◦，小于该时间尺度下相位测量的标准偏差 1.2 ◦。将从测得的近场分布计算出的喇叭天线远场方向图与使用矢量网络分析仪通过直接远场测量系统测得的远场方向图进行了比较。对于与角度相关的参数，我们通过近场测量获得的结果的精度与通过直接远场测量获得的结果相当。我们的近场测量结果与直接远场测量结果之间的旁瓣电平差异（约 1 dB）归因于探针校正数据的过量噪声。我们相信，基于光子学的球形 EO 探针扫描近场测量将为 300 GHz 频段高增益天线的表征铺平道路。
供应商关系绩效测量模型
摘要供应链绩效的有效性受公司与其供应商之间密切关系的强烈影响。供应商和买家之间的牢固关系将产生积极的影响，尤其是在实现公司目标方面。这种关系需要由买方和供应商平等地测量和监视。供应商关系绩效衡量（SRPM）模型是衡量公司及其供应商之间关系性能的模型，这仍然很少完成，尤其是对于服务行业而言。因此，在这项研究中，将提出SRPM模型和服务行业的测量结果。在印度尼西亚的一家咨询公司进行的案例研究。SRPM指标是从文献研究和对专家的访谈中确定的。从这些结果中获得了18个有效的SRPM模型指标，然后进行了SRPM测量，以找出需要改进哪些SRPM指标。在公司（买方）和供应商处进行测量。从测量结果中可以发现，响应能力和服务的指标在买家和供应商之间的关系中具有最高的价值。下一个研究机会是如何改善SRPM模型中购买者支持的策略之间的关系。
统计一致性和计量学的比较...
2009 年 4 月 7 日星期四 统计一致性与计量一致性的比较 Raghu N Kacker 和 Ruediger Kessel 美国国家标准与技术研究所 美国马里兰州盖瑟斯堡 20899 电子邮件：raghu.kacker@nist.gog ruediger.kessel@nist.gov 摘要 对同一测量进行多次评估时，传统的一致性概念是统计性的。一致性的统计观点与测量不确定度的现代观点不符；特别是，它不适用于以具有标准不确定度的测量值表示的测量结果。因此，《国际计量词汇》第 3 版 (VIM3) 引入了对同一测量的多个测量结果的计量兼容性概念。我们更喜欢用计量一致性这个术语来表示 VIM3 的计量兼容性概念。本文讨论了两种一致性概念的区别。1.引言目前最广泛使用的评估同一被测量的多个测量值一致性的方法是物理学家Raymond T. Birge于1932年发表的Birge检验法[1]。Birge检验法基于统计误差分析。由此产生了同一被测量的多个测量值的统计一致性的概念。随着测量科学技术的进步，测量值统计误差分析观点的局限性成为科学技术测量交流的障碍，因此，世界领先的计量学家发展了现代测量不确定度概念。现代观点在《测量不确定度表示指南》（GUM）[2]中有所描述，并在《国际计量词汇》（VIM3）第三版[3]中得到扩展。根据 GUM 和 VIM3，测量结果由测量值及其相关的标准不确定度组成。测量值被视为预期值，标准不确定度被视为归因于被测量未知值的知识状态概率密度函数 (pdf) 的标准偏差。通常，归因于被测量的 pdf 是不完全确定的。一致性的统计观点与 GUM 的测量不确定度观点不符，它不适用于以具有标准不确定度的测量值表示的测量结果。因此，VIM3 引入了计量兼容性的概念
