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World File Search System测量误差
理解增值分析 - Battelle for Kids
了解增值分析什么是增值分析？ 增值分析衡量教师对一组学生逐年学业进步的有效性。它以学生自己的学业成绩为基础，确定其学业进步，与学生的社会经济地位或其他通常会混淆基于成就的衡量标准的个人特征无关。为了消除任何单一测试的测量误差，增值分析在计算中同时使用所有学生测试数据（过去三年的 STAAR、TAKS、Stanford 和 Aprenda）。 HISD 使用由 William L. Sanders 博士开发的增值系统 EVAAS。Sanders 博士是北卡罗来纳大学系统的高级研究员，也是北卡罗来纳州卡里的 SAS Institute Inc. 增值评估和研究的高级经理。有关更多信息，请参见此处的增值和新 STAAR 测试。 如何处理从 TAKS 到 STAAR 的过渡？ 就像将斯坦福和 Aprenda 分数转换为通用的 NCE 量表，并用 TAKS 衡量两个不同测试的进步一样，STAAR 分数也会转换为 NCE 分数。TAKS 的 NCE 分数现在代表每个学生在所有 2011 年 TAKS 分数中的位置，STAAR 的 NCE 分数则代表他们在所有 2012 年 STAAR 分数中的位置。例如，如果一名学生 2011 年的 TAKS 数学分数等于 NCE 分数 50，而她的 2012 年 STAAR 数学分数等于 NCE
即时量子电路转换降低噪音
摘要 — 在当今嘈杂的中尺度量子 (NISQ) 设备上运行量子程序充满挑战。许多挑战源于测量过程中的快速退相干和噪声、量子比特连接、串扰、量子比特本身以及通过门进行的量子比特状态转换产生的误差特性。量子比特不仅不是“生来平等的”，而且它们的噪声水平也会随时间而变化。据说 IBM 每天校准一次量子系统，并在校准时报告噪声水平（误差）。随后，此信息用于将电路映射到更高质量的量子比特和连接，直到下一个校准点。这项工作提供了证据，表明这个每日校准周期还有改进的空间。它提供了一种在执行一个或多个敏感电路之前立即测量与量子比特相关的噪声水平（误差）的技术，并表明即时噪声测量可以有益于后期的物理量子比特映射。通过这种即时重新校准的转译，结果的保真度比 IBM 的默认映射（仅使用其每日校准）有所提高。该框架评估了两个主要的噪声源，即读出误差（测量误差）和双量子比特门/连接误差。实验表明，使用基于应用程序执行前误差测量的即时电路映射，电路结果的准确性平均提高了 3-304%，最高可提高 400%。索引术语 — 量子计算、错误、动态编译
Surfrad的更新 -
在1990年代中期为美国开发了表面辐射预算（Surfrad）网络，以响应人们对更复杂的原位表面辐射测量的需求，以支持卫星系统验证；数值模型验证；以及现代气候，天气和水病研究应用。运营数据收集始于1995年，有四个站点； 1998年增加了两个站。自2000年对研究社区的正式介绍以来，已经对该网络的产品和基础架构进行了一些补充和改进。更好地代表美国的气候类型，于2003年6月在南达科他州的苏福尔斯附近安装了第七个Surfrad车站。在2001年，用于扩散太阳能测量的仪器被一种类型的金字表替换，该仪表没有与其接收表面的红外辐射冷却相关的偏差。随后，使用公认的方法纠正了1996年至2001年的偏置弥漫性太阳能数据。其他改进包括实施清晰的诊断算法和相关产品，紫外线-B（UVB）数据记录中的连续性更好，降低了衰落的红外测量误差潜力以及气溶胶光学深度深度算法的发展。，只有气溶胶光学深度产物尚未完成。所有Surfrad站都是国际基线表面辐射网（BSRN）的成员。数据定期在瑞士苏黎世的BSRN档案中定期提交。通过此隶属关系，Surfrad网络于2004年4月成为全球气候观察系统（GCO）的正式组成部分。
使用热带雨林中的机载激光雷达数据评估陆地激光扫描仪和测高仪对树木高度和地上生物量的不确定性
森林地上生物量 (AGB)。传统上，树高由测高仪测量，该测高仪广泛用于验证地面激光扫描仪 (TLS) 和机载激光雷达 (ALS)。然而，与 TLS 和 ALS 相比，测高仪的测量结果存在很大的不确定性。与高度测量相关的误差会传递到 AGB 估计模型中，并最终降低估计的 AGB 和随后的碳储量的准确性。在本文中，我们测试了在热带低地雨林中使用测高仪、TLS 和 ALS 来测量高度 (H) 和胸高 (DBH)，并以机载激光雷达为基准，在高度测量中具有高精度和保真度。结果表明，当使用机载 LiDAR 作为基准来验证实地测量和 TLS 时，测高仪测量的实地高度低估了树高，均方根误差 (RMSE) 为 3.11，而 TLS 低估了树高，RMSE 为 1.61。由于高度测量结果存在显著差异，AGB 和碳储量也存在显著差异，实地测量值为 146.33 和 68.77 Mg，TLS 值为 170.86 和 80.31 Mg，机载 LiDAR 值为 179.85 和 84.53 Mg。以机载激光雷达测量结果为最准确，实地测量的地上生物量和碳储量占机载激光雷达总地上生物量和碳储量估计值的85.55%。同时，TLS测量结果反映了以机载激光雷达数据为基准的95.02%的地上生物量和碳储量。结果表明，与小树相比，大树的高度测量存在巨大的不确定性，差异显著。结论是，地上生物量和碳储量对各种测量树高方法得出的高度测量误差很敏感，树木的大小也是如此。
地磁传感器地面校准技术研究
地磁场是地球的基本物理场，具有全天时、全天候、全区域等特点。因此地磁场具有丰富的参数信息。其中，地磁总场、地磁三分量、磁倾角、磁偏角、地磁梯度可用于磁导航[1]。地磁传感器具有体积小、成本低、精度高等优点。此外，地磁传感器还具有很强的抗冲击或过载能力。因此地磁传感器在商业和军事领域得到了广泛的应用。本文的目的是对地磁传感器进行校准和补偿，并最终通过校准后的地磁信息实现地磁导航[2]。现有的地面校准算法包括：1）椭球拟合法，该方法基于一个假设。即在磁传感器测量误差的影响下，磁场测量轨迹可以近似为一条椭圆轨迹。最小二乘椭球拟合法算法的本质是寻找一组椭圆参数，使得测量数据与拟合数据之间的距离在某种意义上最小化。该方法的优点是计算方便，但是对于三轴磁传感器的补偿效果有限[3]。2）磁变校准法，该方法试图计算旋转、拉伸和平移因子，将椭球轨迹校正为圆轨迹。然后利用该模型滤除异常信号。该方法同样易于实现，但补偿标定的精度也有限[4]。3）卡尔曼滤波法。卡尔曼滤波是一种常见的线性系统参数估计方法。可以采用扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）进行补偿。
无需仪器的蛋白质微阵列制造，实现准确的亲和力测量
摘要：蛋白质微阵列已成为药物和生物标志物开发以及诊断等各个领域的一种有吸引力的工具。因此，以微阵列形式进行多重结合亲和力测量变得至关重要。基于微阵列的蛋白质测定的制备依赖于探针溶液的精确分配，以有效固定在活性表面上。微阵列制造所需的设备成本过高，并且需要经过培训的人员来操作高复杂性的机器人点样器，这对研究人员来说是重大的不利因素，尤其是对于资源有限的小型实验室而言。在这里，我们提出了一种低成本、无需仪器的分配技术，通过该技术，熟悉微量移液的用户可以手动创建多重蛋白质测定，与机器人点样测定相比，该测定的捕获效率和噪音水平有所提高。在本研究中，我们使用干涉反射成像传感器平台，通过分析与抗 α -乳清蛋白抗体相互作用获得的结合动力学，比较了手动和机器人分配 α -乳清蛋白探针点的效率。我们表明，通过微量移液器手动点样制备的蛋白质阵列达到并超过了通过最先进的机器人点样器制备的蛋白质阵列的性能。与通过平均 75 个机器人点（对应于相同有效传感器表面积）获得的数据相比，这些无需仪器的蛋白质测定具有更高的结合信号（改善了约 4 倍）和结合曲线中的信噪比 (SNR) 提高了约 3 倍。我们展示了以 24 多路复用芯片格式确定抗原-抗体结合系数的潜力，测量误差小于 5%。
审核胎儿生物标准：了解错误来源以改善我们的实践
使用超声检查的胎儿生长评估是产前护理1-3的组成部分。它以冠状 - 凸起长度（CRL）的测量在怀孕初期开始，并在怀孕期间继续进行腹部周长（AC），股骨长度（FL），双胎直径和头圆周和头围（HC）2,3。这些测量值对怀孕护理产生了重大影响：首先，怀孕的日期是基于第一个孕期的CRL或孕期的胎儿生物特征；第二，小婴儿或大婴儿的围产期不良风险更高。第三，小婴儿或大婴儿与孕产妇状况（例如前婴儿症和糖尿病）有关。胎儿生长差异的产前鉴定可能会降低母体和胎儿并发症的速度4-6。胎儿生物特征是生物学现象的翻译，例如胎儿生长到可测量的数量。除了个人之间明显的生理变异性外，涉及测量的所有事物都具有可变性，包括两个要素：固有的统计误差和测量偏见归因于测量条件，例如操作员的性能和设备。在怀孕中，它变得更加复杂，因为应使用参考范围对胎龄进行调整，这引入了另一个重要的错误源。所有这些类型的可变性都具有在临床实践中反映的添加效应。我们还相信，仅仅意识到错误和偏见的不同来源就可以改善实践。一种识别和减轻测量误差问题的方法是应用测量 - 纠错理论并通过针对每个操作员的特定审核来量化测量的偏见和传播7。
基于STM32微控制器的高精度激光测距
在电子工程的工业和研究领域，距离信息被视为关键测量之一 [1]。为了获得准确可靠的距离数据，具有测距能力的设备现在广泛应用于军事和工业领域，包括红外 (IR) 和超声波测距仪。然而，使用这些传统的测距系统会出现许多准确性问题，因为它们对周围环境非常敏感，特别是当暴露于非结构化和不可预测的物理环境（灰尘、温度、烟雾）或结构混乱的环境（瓦砾、碎片等）时 [2]。因此，提出了一种更可靠的测距方法。激光二极管发射高度定向的光束，具有体积小、亮度高、颜色纯、能量密度高和效率高的优点 [3][4]。最重要的是，激光测距系统不易受到环境影响，因为可以通过测量反射和散射回波信号的时间间隔、频率变化和光束方向来获得目标的距离和方向。使用激光测距方法的测量误差仅为其他光学测距仪的五分之一到百分之一 [5]。相位激光测距法因其高精度而受到广泛欢迎，然而其应用问题也不容忽视，观测到在频率漂移、噪声、大气折射等影响下，可能由于相位折叠或相位模糊而出现接近零步进误差[6]。Barreto 等人采用了三角测量激光测距法，但其灵敏度要求严格且功耗高[7]。本文研制了一种微型、便携、低功耗的激光测距系统，具有两种测量模式：高精度模式和长距离模式。本文研制了一种微型便携式激光测距系统，具有两种测量模式：高精度模式和长距离模式。该系统基于 VL53L0X 飞行时间激光测距传感器和 STM32F407 微控制器 [8]。
![arXiv:2402.08985v1 [quant-ph] 2024 年 2 月 14 日](/simg/g:\will\search\icon\source\8\84d2f14ae4f004b8dd25906a36bc6dd5f16372e0.webp)
arXiv:2402.08985v1 [quant-ph] 2024 年 2 月 14 日
QED-C 面向应用的基准套件提供了衡量量子计算机在实际应用中的性能特征的能力。其基准程序涵盖了一系列问题规模和输入，捕获了与结果质量、总执行时间和消耗的量子门资源相关的关键性能指标。本文描述的工作研究了将这种基准测试方法的相关性扩展到更复杂的应用程序所面临的挑战。首先，我们介绍了一种通过系统地改变算法参数来改善景观覆盖的方法，并在新的可扩展 HHL 线性方程求解器基准中举例说明了此功能。其次，我们在 QED-C 套件中添加了氢晶格模拟的 VQE 实现，并介绍了一种分析结果质量和运行时成本权衡的方法。我们观察到，随着量子比特数量的增加，准确度会下降，但执行时间只会略微增加。第三，我们探索了监督机器学习分类应用程序的独特特征，将其作为衡量框架对新类别应用程序的可扩展性的基准。将其应用于二元分类问题表明，更大的 anzatz 电路所需的训练时间会增加，并且经典开销会显著增加。第四，我们在基准测试工作流程中添加了优化和误差缓解方法，这使我们能够：确定近似门综合和门噪声之间的有利权衡；观察测量误差缓解和一种确定性误差缓解算法的好处；并将改进与由此产生的时间开销进行对比。展望未来，我们将讨论基准测试框架如何有助于促进算法选项的探索及其对性能的影响。
IND62 TIM 可追溯的在制品尺寸测量
项目需求 机床上可追溯的在线尺寸测量可提高产品质量、降低制造成本、提高生产率，并能及时、真实地评估产品质量。一个主要好处是减少制造过程中的废料。由此产生的能源使用和材料消耗的减少直接有助于减少二氧化碳排放，这是减少全球变暖的必要条件。从经济角度来看，能源消耗和材料消耗的减少、产品质量的提高，可以降低生产成本，提高欧洲工业的竞争力。制造精度不断提高的产品的趋势要求高精度测量能力，其精度要高于几何产品规格的精度。原因很简单，即测量的不确定度必须远小于规定的零件公差。因此，需要了解并量化车间条件下与机床测量误差相关的因素（例如静态、运动学、热机械和动态机器误差以及探测系统误差）。为了快速检查生产的零件是否在规定的公差范围内，必须在加工后立即在机床上进行测量。与符合规范相关的决策基于零件公差、测量值，以及机上测量所实现的测量精度。因此，必须在各种情况和操作条件下确保机上测量过程的适用性，特别是那些因环境条件变化而引起的情况和操作条件。虽然有各种程序可以在几乎恒定的条件下建立可追溯的测量，但为暴露在动态变化的环境条件下的车间机床建立可追溯性是一个巨大的挑战。这需要提供新一代热不变材料标准、程序和指南，用于直接在车间评估机床测量性能。国家计量机构 (NMI) 通过国家标准向工业最终用户提供测量可追溯性的基础。