XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System测量误差
基于机动车尾气扩散引起的二氧化氮大气污染过程间隔数据分析的建模
摘要：本文讨论了考虑汽车尾气对大气表面层二氧化氮污染的建模问题。提出了区间数据分析方法。首次提出并建立了基于已知测量误差的数据分析来识别大气污染物二氧化氮分布数学模型的方法。所获得的差分方程形式的数学模型的特点是可以保证准确预测城市特定区域的二氧化氮浓度。它还充分考虑了交通变化，从而大大降低了环境控制和监测成本。与已知方法相比，所提出的新模型识别方法在计算时间复杂度方面更有效，并且它基于对测量误差的考虑，这在最终情况下提供了具有保证准确性的模型预测特性。
URPS 2020：2020 年冬季统计学本科研究项目
学生研究员将分析来自两个癌症药物筛选实验的大型复杂数据集。除了细胞系的基因组信息外，数据集还将包括数百种药物对数百种不同细胞系的有效性信息。药物筛选数据包含广泛的测量误差，这会导致分析过程中出现问题。为了改善个性化癌症治疗的最终目标，学生研究员将调整和改进测量误差检测方法，并建立预测算法来确定哪些药物对哪些类型的癌症最有效。学生研究员将学习处理各种现实世界的杂乱数据（例如基因表达）、整合不同类型的复杂数据的方法以及各种机器学习算法。需要具备 R 的基本知识，学生应该期望在项目过程中学习更多 R。
IKONOS 高分辨率卫星图像地面点的精度评估
摘要 为了评估综合全球定位系统 (GPS)、惯性导航系统 (INS) 和高分辨率线阵 CCD 传感器数据所得地面点的几何精度，本文介绍了光束法平差的数学模型以及地面点可达精度与地面控制点 (GCPS) 数量和分布、GCPS 和检查点的图像测量误差以及轨道拟合多项式阶数的关系的实验结果。介绍在俄亥俄州中部麦迪逊县建立的大地控制网，用于测试模拟的新一代 IKONOS 高分辨率卫星影像的精度。基于机载高分辨率立体相机 [I~RSC] 系统和模拟的 IKONOS 影像（SpaceImaging, Inc.），进行了各种实验方案，涉及不同立体模型配置的几何强度、GCPS 数量和分布的影响以及 GCPS 和检查点的图像测量误差的影响。最后通过本次试验研究提出了一些提高地面点几何精度的建议和建议。
CLBC 资格表 – 评估报告
☐ 符合 DSM-5 智力障碍标准，智商得分大于 70（允许测量误差为 +/-5）。此诊断必须由注册心理学家（而非学校心理学家）做出，并将由 CLBC 咨询心理学家进行审查（请参阅合格从业人员资格问答）。
可靠性的可靠性概念
Newsom PSY 521/621单变量定量方法，秋季2024 1可靠性概念可靠性概念可靠性概念涉及度量的一致性或精度。一个简单的例子正在称量对象。如果量表在其测量中有所不同，那么重量将不会总是相同的，但有时会低估，有时高估了真实的重量。我们经常将这种波动视为随机的波动，没有平均趋势超过低估的趋势。随机波动的程度与可靠性相反，因此可靠性可以定义为量度缺乏测量误差的程度。可靠性通常与有效性形成鲜明对比，这与措施的含义或解释有关。如果我们的体重测量，例如在杂货店称重蔬菜，也正在测量喷洒在它们上的水重量以保持新鲜，那么它不仅仅是蔬菜重量的量度。因此，该措施意味着与蔬菜重量不同的东西 - 蔬菜湿的重量。请注意，缺乏随机变化的“测量误差”仅与随机变化有关，不包括任何系统的不准确性，例如湿蔬菜示例中。如果一个度量始终低估或高估了真实值（也许仅适用于某个组），则它被认为具有偏见，这被认为是测量误差的独特概念。偏见也是一个重要的问题，但这是一个有效性而不是可靠性的问题。估计可靠性可靠性随连续性而异。措施在或多或少地可靠，并且不是全部或没有质量的。如果缺乏可靠性是随机错误或无法解释的变化，则我们可以使用以下方程（称为经典测试理论方程）来定义可靠性。
合并 AMC 和 GM 至附件 V (Part-SPA) - EASA
(K) 温度补偿：如果运营人对机组人员进行了温度补偿功能使用培训，并且机组人员使用了补偿功能，则操作带有补偿因偏离 ISA 而引起的高度测量误差的航空电子系统的机组人员可以不考虑 RNP AR APCH 程序的温度限制。但是，培训还应认识到系统的温度补偿是否适用于 VNAV 引导，并且不能替代机组人员补偿温度对最低高度或 DA/H 的影响；
附件 V 的综合 AMC 和 GM (Part-SPA) - EASA
(K) 温度补偿：如果运营人对机组人员进行了温度补偿功能使用培训，并且机组人员使用了补偿功能，则操作带有补偿因偏离 ISA 而引起的高度测量误差的航空电子系统的机组人员可以忽略 RNP AR APCH 程序的温度限制。但是，培训还应认识到系统的温度补偿是否适用于 VNAV 引导，并且不能替代机组人员对温度对最低高度或 DA/H 的影响进行补偿；
小册子第 10 号 测量和测试过程的能力
进行能力验证和测量过程稳定性监控是为了确保测量系统能够在操作现场测量质量特性，并且系统测量误差和测量值变化（与特性的公差有关）足够低。连续（变量）特性的可用程序由离散（属性）特性的测试过程评估程序补充。对众多特殊程序的全面描述超出了本手册的范围。
拓扑表面编码的可扩展神经解码器
随着嘈杂的中型量子 (NISQ) 设备的出现，实用的量子计算似乎已经触手可及。然而，要超越原理验证计算，当前的处理架构将需要扩展到更大的量子电路，这将需要快速且可扩展的量子误差校正算法。在这里，我们提出了一种基于神经网络的解码器，对于受去极化噪声和综合征测量误差影响的稳定器代码系列，该解码器可扩展到数万个量子比特（与其他最近的机器学习启发解码器相比），并且在各种错误率（低至 1%）下解码时间比最先进的联合查找解码器更快。关键创新是通过在底层代码上移动预处理窗口来自动解码小规模的错误综合征，类似于模式识别方法中的卷积神经网络。我们表明，这种预处理步骤可以在实际应用中有效地将错误率降低多达 2 个数量级，并且通过检测相关效应，将实际错误阈值提高到比传统纠错算法（例如联合查找或最小权重完美匹配）的阈值高出 15%，即使在存在测量误差的情况下也是如此。这种机器学习辅助量子纠错的现场实施将是将纠缠边界推向 NISQ 视界之外的决定性一步。