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World File Search System测量误差
药物ePidemiology中的核心概念
摘要的药物ePIDEPIDEMIOLIGY研究提供了有关药物安全性和有效性的重要信息，但是研究结果的有效性可能会受到残留偏见的威胁。理想情况下，通过适当的研究设计和统计分析方法将偏差最小化。然而，例如，由于无法衡量的混杂因素，测量误差或选择中的选择，可以保留残留偏见。可用于评估，定量和透明的一组敏感性分析方法，称为定量偏置分析，研究结果对这些残留偏见的鲁棒性。这些处理包括在指定的关于潜在偏差的假设下如何更改估计效应的方法，以及根据效应估计的计算界限的方法。本文介绍了未衡量的混淆，错误分类和选择偏见的定量偏差分析，重点是它们对药物学人工学研究的相关性和应用。
![[[7,1,3]]代码-DTIC](/simg/g:\will\search\icon\source\8\8dc66b08f0cf1332accb96d4d418738d933225db.webp)
[[7,1,3]]代码-DTIC
量子误差校正需要测量误差综合症才能正确定位和识别错误。在这里，我们比较了[[7,1,3]]量子误差校正代码的三种综合征测量策略：近似状态，Steane状态和一个Ancilla Qubit。这些策略中的第一个是容错的，而第三个策略则不容忍。对于每种策略，我们比较以不同的间隔应用量子误差校正的50个逻辑门的规定。然后，我们比较了不同的综合征测量策略的规定。我们的模拟表明，最佳综合征测量策略取决于错误环境的细节。模拟允许量子计算机程序员在特定错误环境中权衡计算准确性与资源消耗。此外，我们表明，从量子容错的角度进行不必要的综合征测量可能有助于实现更好的准确性或降低资源消耗。最后，我们的模拟表明，非故障综合征测量策略与容错的结果可相当的精度结果。
量子错误缓解公式的概述
最小化噪声的影响对于量子计算机至关重要。保护Qubits免受噪声的常规方法是通过量子误差校正。然而，对于所谓的嘈杂中间尺度量子（NISQ）时代中的当前量子硬件，这些系统中的噪声呈现出噪声，并且太高，无法进行误差校正以至于无法受益。量子误差缓解是一组替代方法，用于最大程度地减少误差，包括误差外推，概率误差cancella，测量误差缓解，子空间扩展，对称性验证，虚拟扭曲等。这些方法的要求通常比误差校正要小。量子误差缓解是减少NISQ量子计算机上误差的一种有希望的方法。本文对减轻量子错误的全面介绍。以一般形式涵盖和制定了最新的误差缓解方法，该方法提供了比较，结合和优化未来工作中不同方法的基础。
汇率安排和经济增长。它们之间有什么关系？
Alexis Cruz-Rodríguez † 摘要 本文为不同汇率制度对发达国家、新兴国家和发展中国家经济增长产生影响的假设提供了实证支持。本文使用后布雷顿森林体系时期（1974-1999 年）125 个国家的面板数据，通过最小二乘虚拟变量回归分析了不同汇率制度对经济增长的影响。此外，本文还通过使用四种不同的分类方案来解决汇率制度分类中的测量误差问题。本文使用了三种事实上的分类和一种法律上的分类。因此，本文还测试了这些结果对替代汇率分类的敏感性。实证结果表明，采用固定汇率制度的发展中国家往往具有更高的经济增长。关键词：汇率制度、经济增长。JEL 分类：F31、F33、O47。
认知变异性的个体差异无处不在，并且与11个任务的平均表现不同
我们在认知任务上的表现波动：完成相同任务的同一个人的响应瞬间会有所不同。数十年来，认知波动被隐式忽略 - 被视为测量误差 - 而重点放在诸如平均表现之类的聚集体上。利用密集的试验数据和新颖的时间序列方法，我们探讨了可变性作为本质上重要的表型。在11个具有超过700万个试验的认知任务中，我们发现我们检查的每个任务中的认知变异性差异高度可靠。这些差异在定性和定量上都与平均表现不同。此外，我们发现跨任务变异性的单个维度不足，证明先前假定的认知变异性的全局机制至少部分不完整。我们的发现表明可变性是认知的基本组成部分 - 有可能提供对发展过程的新见解。
基于扩展状态观测器的 U 模型增强双滑模控制的四旋翼飞行器轨迹跟踪
本文基于多输入多输出扩展状态观测器 (MIMO-ESO)，为四旋翼飞行器开发了一种新型 U 模型增强型双滑模控制器 (UDSMC)。UDSMC 采用 Lyapunov 合成和 Hurwitz 稳定性设计，不仅可以消除复杂的动力学和非线性，还可以稳定底层四旋翼飞行器的不确定性和外部干扰。MIMO-ESO 旨在估计不可测量的速度，从而可以减少传感器测量误差在实践中的影响。该控制设计成功解决了与四旋翼飞行器速度测量干扰和不确定的空气动力学相关的困难。进行了严格的理论分析，以确定所提出的控制系统是否能够实现稳定的轨迹跟踪性能，并进行了实时比较实验研究，以验证所提出的控制系统比内置 PID 控制系统更有效。© 2022 作者。由 Elsevier Ltd 代表富兰克林研究所出版。这是一篇根据 CC BY 许可协议开放获取的文章 ( http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ )
证据.pdf
• 由于参与者的要求，研究结果可能不适用于美国总人口，包括： – 私人保险 – 连续注册≥ 24 个月 • 这些要求最大限度地提高了确认接种了全部 4 剂疫苗的可能性，并最大限度地降低了错误分类的可能性 • 数据库也没有真实的出生日期，而是以儿童的注册日期作为出生日期的替代。虽然可能存在一定程度的测量误差，但对该替代的验证表明它足够准确，不太可能对研究结果产生任何实质性影响 • 最后，为了被归类为组合组或独立组，儿童必须至少接种 1 剂相应类型的含 DTaP 疫苗。但是，被归类为混合接受者的儿童必须至少接种 2 种不同的含 DTaP 疫苗，即 1 剂独立疫苗或 1 剂组合疫苗。值得注意的是，这可能会使特定于混合接受者组的研究结果产生偏差，因为该组中没有儿童只接种了 1 剂疫苗
![arXiv:2112.06712v1 [quant-ph] 2021 年 12 月 13 日](/simg/g:\will\search\icon\source\9\96da9287432bc47809689ad33bd0bae92ba3a027.webp)
arXiv:2112.06712v1 [quant-ph] 2021 年 12 月 13 日
人们对开发基于门的量子电路以训练机器学习模型的兴趣日益浓厚。然而，人们对电路设计参数以及噪声和其他测量误差对量子机器学习模型性能的影响知之甚少。在本文中，我们使用几个标准机器学习数据集和 IBM 的 Qiskit 模拟器探索了关键电路设计参数（量子比特数、深度等）的实际影响。总共我们评估了 6500 多个独特电路，n ≈ 120700 次单独运行。我们发现，一般来说，在没有噪声的环境中，浅（低深度）宽（更多量子比特）电路拓扑往往优于更深的电路拓扑。我们还探讨了不同噪声概念的含义和影响，并讨论了对噪声更/更不稳健的电路拓扑，用于分类机器学习任务。根据这些发现，我们为电路拓扑定义了指导方针，这些指导方针表明使用基于门的 NISQ 量子计算机实现量子机器学习算法的近期前景。
传感器和仪器仪表 - I
测量仪器的广义配置和功能描述：仪器的功能元件、测量误差：粗大误差和系统误差、绝对误差和相对误差、测量仪器和仪器系统的 I/O 配置 - 干扰和修改输入的校正方法。08 小时仪器的广义性能特征：静态特性：静态校准的含义、准确度、精密度和偏差、静态灵敏度、线性度、阈值、分辨率、滞后和死区。刻度可读性、跨度、广义静态刚度和输入阻抗、动态特性基础。06 小时电阻、电感、电容和 Q 因数的测量：惠斯通电桥、灵敏度分析、局限性、开尔文双电桥、麦克斯韦电桥、西林电桥、源和探测器、电桥屏蔽、Q 计。08 小时位移测量：位移测量原理、电阻电位器、电阻应变计、可变电感和可变磁阻拾音器、LVDT、电容拾音器、激光位移传感器。 06 小时
MSPM0 MCU：更多选择，无限可能
• 凭借业界首款集成到 MCU 中的斩波稳定运算放大器，现在可以通过将模拟信号链引入 MCU 来简化设计，而不会影响性能 • MSPM0 斩波稳定运算放大器在 -40 至 125ºC 工作范围内提供 <±0.5 mV 的输入失调漂移，显著降低高增益应用中的测量误差；借助灵活的片上模拟互连，可以创建各种模拟电路，包括反相/非反相放大器、缓冲器、PGA（增益从 1X 到 32X）以及差分或级联放大器拓扑 • MSPM0G MCU 系列提供双路、同时采样 4 Msps 12 位 SAR ADC，具有内部硬件平均值，可实现 14 位 250 ksps 采样，适用于需要更高精度监控电压和电流的应用，通常无需使用分立 ADC