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World File Search System测量误差
亚洲护理研究div>
目的：本研究的目的是评估有关自报告工具的测量特性的研究。方法：此描述性综述包括有关测量特性的研究，这些研究在2016年至2020年9月的五年中在亚洲护理研究中报告。九个关键的测量特性：内容有效性，结构有效性，内部一致性，跨文化有效性/测量不变性，可靠性，测量误差，标准有效性，假设测试结构有效性和责任心。结果：最常用的测量特性是结构有效性和内部一致性。然而，需要严格分析和解释使用确定因素分析或项目响应理论/ RASCH分析的结构有效性。均未评估测量错误和响应能力。结论：建议护理研究人员使用更严格的方法来评估结构有效性和内部一致性以外的测量特性。©2020韩国护理科学学会。由Elsevier BV出版。这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。
LC18362N 2 kmr
在量子电路的内部层内发生的测量（中路测量）是有用的量子计算原始的，最著名的是用于量子误差纠正。中路测量值同时具有经典和量子输出，因此它们可能会受到误差模式，这些模式对于终止量子电路的测量不存在。在这里，我们展示了如何使用一种称为量子仪器线性栅极组合层摄影（QILGST）的技术来表征由量子仪器建模的中路测量值。然后，我们将此技术应用于在多Qubit系统内的超导式传输矩形上表征分散测量。通过改变测量脉冲和随后的门之间的延迟时间，我们探讨了残留空腔光子群体对测量误差的影响。QILGST可以解决不同的误差模式并量化测量中的总误差；在我们的实验中，对于1000 ns以上的延迟时间，我们测量了总误差率（即半钻石距离）！！= 8.1±1.4％，读出97.0±0.3％的读数和输出量子态填充率分别为96.7±0.6％和93.7±0.7％，分别为0和1时。
知识还是能力？本科生如何定义...
摘要 学生是否将智力视为固定或可塑的特质（即他们的“心态”）对他们对失败和学业成绩的反应具有重要影响。尽管对心态的研究历史悠久且越来越受欢迎，但最近的荟萃分析表明，心态在预测本科生群体的学业成绩方面表现不佳。在这里，我们提出的证据表明，这些混合结果可能是由于心态量表上的语言模糊所致。具体而言，“智力”一词是心态量表每一项的指称，但从未定义，这可能导致不同的解释和测量误差。因此，我们进行了一项探索性的定性研究，以描述本科生如何定义智力，以及他们的定义如何影响他们对心态量表的反应。我们发现了本科生定义智力的两种不同方式：知识和能力（例如，学习、解决问题的能力）。此外，我们发现学生对智力的定义可能因环境而异。最后，我们提出的证据表明，对智力有不同定义的学生对心态量表项目的解释和反应也不同。我们讨论了这些结果对于本科生思维定势量表的使用和解释的影响。
在 IBM 量子处理器上使用 QSVM 进行乳腺癌检测的演示
支持向量机 (SVM) 是最流行的机器学习 (ML) 方法之一，由于其在从复杂乳腺癌数据集中检测关键特征方面具有独特优势，被广泛用作乳腺癌检测的首选方法。量子支持向量机 (QSVM) 利用量子力学的力量，以理论上的加速优势提高经典支持向量机 (SVM) 算法的性能。然而，它仍然存在噪声中型量子计算 (NISQ) 中的大误差问题和硬件限制。因此，我们提出了一种具有测量误差缓解功能的量子核估计方法，并首先在 IBM 量子处理器上使用威斯康星乳腺癌数据库对其进行测试。实验结果表明，与最先进的模型相比，我们可以在解决此类二元分类问题的准确率上实现显着的性能提升，这表明未来设计和实现具有量子优势的机器学习算法具有巨大的潜力。
基于X- ...
摘要。对参与物质的化学组成（PM）的了解对于理解其源分布，确定有毒元素的潜在健康影响以及发展有效的空气污染策略至关重要。传统方法用于分析PM组合的方法，例如在过滤器底物上的收集和频率分析的亚分析方法，例如，感应性耦合的血浆质谱法（ICP-MS）是耗时的，并且由于多个准备型的步骤而导致的测量误差，并且易于测量误差。基于非破坏性能量分散X射线荧光（EDXRF）的新兴近实时技术提供了连续监测和源代码的优势。这项研究通过应用直接的性能评估（包括）（a）检测极限（lod），（b）对不确定来源的识别和量化，以及（c）测量和比较的识别和比较，对三分之二的卢克斯（Luxem trast）的研究结果（c）， 。 我们使用UC Davis的多元素参考材料（ME-RMS）进行校准，并在2023年春季和夏季进行了测量。 在1 h时间分离时，Ni，Cu，Zn和Pb等有毒元素的LOD低于3 ng m-3。 观察到更高的LOD的较轻元素（例如， al，si，s，k，ca）。 对高于20 ng m -3的元素浓度的扩展不确定性在5％至25％之间，浓度低于10 ng m -3，达到。 我们使用UC Davis的多元素参考材料（ME-RMS）进行校准，并在2023年春季和夏季进行了测量。 在1 h时间分离时，Ni，Cu，Zn和Pb等有毒元素的LOD低于3 ng m-3。 观察到更高的LOD的较轻元素（例如， al，si，s，k，ca）。 对高于20 ng m -3的元素浓度的扩展不确定性在5％至25％之间，浓度低于10 ng m -3，达到。我们使用UC Davis的多元素参考材料（ME-RMS）进行校准，并在2023年春季和夏季进行了测量。在1 h时间分离时，Ni，Cu，Zn和Pb等有毒元素的LOD低于3 ng m-3。观察到更高的LOD的较轻元素（例如，al，si，s，k，ca）。对高于20 ng m -3的元素浓度的扩展不确定性在5％至25％之间，浓度低于10 ng m -3，达到
（G）飞猫奇偶校验用于量子纠错和量子通信
多量子比特奇偶校验是许多量子纠错码的关键要求。与模块化架构兼容的长距离奇偶校验将有助于缓解量子设备在扩大尺寸时对量子比特连接性的要求。在这项工作中，我们考虑了一种架构，其中物理（代码）量子比特以固定自由度进行编码，并使用传播光脉冲的状态选择性相移来执行奇偶校验，由电磁场的相干态描述。我们优化了测量误差（随测量强度（由相干态中的平均光子数设定）减少）与代码量子比特上的误差（由于奇偶校验期间的光子损失而产生）之间的权衡，后者随测量强度的增加而增加。我们还讨论了这些奇偶校验在基于测量的远距离量子比特纠缠态制备中的应用。特别是，我们展示了如何使用三量子比特奇偶校验来准备六量子比特纠缠态。该状态可用作双量子位状态的受控量子隐形传态的通道，或作为共享随机性源，在三方量子密钥分发中具有潜在应用。
测量系统原理
测量是每个科技分支领域必不可少的活动。我们需要知道汽车的速度、工作环境的温度、管道中液体的流速、河水中溶解的氧气量。因此，测量研究成为继续教育和高等教育工程和科学课程的一部分非常重要。本书的目的是提供这些研究所依据的测量基本原理。本书将测量视为一门连贯而综合的学科，将其呈现为测量系统的研究。测量系统是一种信息系统，它向观察者呈现与被测变量相对应的数值。给定系统可能包含四种类型的元素：传感、信号调节、信号处理和数据呈现元素。本书分为三部分。A 部分（第 1 至 7 章）研究一般系统原理。本部分首先讨论各个元素可能具有的静态和动态特性，以及如何在稳定和非稳定条件下使用它们来计算整个系统测量误差。在后面的章节中，将解释负载和双端口网络的原理、干扰和噪声对系统性能、可靠性、可维护性和使用经济标准的选择的影响。B 部分（第 8 至 11 章）研究了
双幺正分解算法与开放量子系统模拟
对于直接实现酉门的传统量子计算机来说，模拟描述非酉演化后量子系统真实相互作用的一般量子过程是一项挑战。我们分析了有前途的方法的复杂性，例如 Sz.-Nagy 膨胀和酉函数的线性组合，它们可以通过非酉算子的概率实现来模拟开放系统，这需要多次调用编码和状态准备预言机。我们提出了一种量子二酉分解 (TUD) 算法，使用量子奇异值变换算法将具有非零奇异值的 a 维算子 A 分解为 A = ( U 1 + U 2 ) / 2，避免了经典的昂贵的奇异值分解 (SVD)，其时间开销为 O(d3)。这两个酉函数可以确定性地实现，因此每个酉函数只需要调用一次状态准备预言机。对编码预言机的调用也可以显著减少，但测量误差可以接受。由于TUD方法可以将非幺正算子实现为仅两个幺正算子，因此它在线性代数和量子机器学习中也有潜在的应用。
机载条带的严格调整...
机载激光扫描 (ALS) 是一种在扩展区域内获取密集且精确点云的有效方法。为确保无间隙覆盖该区域，点云以条带形式收集，重叠程度相当大。这些重叠区域中包含的冗余信息可与地面实况数据一起使用，以重新校准 ALS 系统并补偿系统测量误差。此过程通常称为条带调整，可改善 ALS 条带的地理参考，换句话说，可提高获取的点云的数据质量。我们提出了一种全自动条带调整方法，该方法 (a) 使用原始扫描仪和轨迹测量，(b) 对整个 ALS 多传感器系统进行在职校准，以及 (c) 单独校正每个条带的轨迹误差。与迭代最近点 (ICP) 算法类似，在重叠的 ALS 条带的点之间迭代直接建立对应关系（避免耗时的点云分割和/或插值）。基于由 103 条条带组成的 ALS 块证明了该方法对大量数据的适用性。
可以通过量子误差校正中的综合征测量来估计泡利通道
如果可以获得有关噪声的详细信息，则可以显著提高量子纠错的性能，从而优化代码和解码器。有人提出，在量子纠错过程中，无论如何都要根据已完成的综合征测量来估计错误率。虽然这些测量保留了编码的量子态，但目前尚不清楚可以通过这种方式提取多少有关噪声的信息。到目前为止，除了消失错误率的极限外，只为某些特定代码建立了严格的结果。在这项工作中，我们严格解决了任意稳定器代码的问题。主要结果是，稳定器代码可用于估计由纯距离给出的量子比特数之间的相关性泡利信道。该结果不依赖于消失错误率的极限，即使高权重错误频繁发生也适用。此外，它还允许在量子数据综合征代码框架内测量误差。我们的证明结合了布尔傅立叶分析、组合学和初等代数几何。我们希望这项工作能够开辟有趣的应用，例如解码器对时变噪声的在线适应。