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通过Z-Scan技术测量的Niobate中的三光子和四光子吸收
摘要：已经进行了开放式Z扫描测量，以分别研究800 nm和1030 nm波长的三个光子（3 pa）和四光子吸收（4 PA）系数，并在一致和stoichiomempricmetricmempric niobate中（CLN，SLN，SLN），与不同的Concen-Concen-concen-concen-trations一起使用。两个波长的激光脉冲持续时间为40 fs和190 fs。晶体内部的峰强度在约110至550 GW/cm 2之间变化。使用理论模型评估了3 PA和4 PA系数，结果表明它们的最小值位于MG掺杂水平或周围，与抑制CLN和SLN的光差异相对应。此结果可以归因于晶体缺陷对3 PA和4 PA过程的贡献。此外，在1030 nm处的4 pa在相同的强度水平下在800 nm处表现出比3 pa更大的非线性吸收。讨论了这种意外行为的可能原因。总体而言，比较这些晶体的3 pa和4 pA值将使选择LN晶体的最佳组成，以进行有效的THZ产生以及其他需要高泵强度的非线性光学过程。
过渡经济中的绩效测量
目的 - 本文的目的旨在为“实践中的绩效衡量”进行辩论，重点关注组织参与者如何应对关键绩效指标（KPIS）的“新制度”（KPI）以及KPIS是否按照过渡经济的意图实现。设计/方法论/方法 - 受Schatzki实践理论的认识论教学的启发，本文借鉴了通过面对面访谈，观察和单个组织的文献分析收集的定性数据。发现-KPI是在PK（捷克共和国的制造业问题）中引入的，但被广泛认为是矛盾，无关紧要，自上而下和不现实的。这些导致组织参与者采用务实的方法来拥抱KPI的主观评估和操纵，常识或做出的工作以及肤浅的合规性（象征意义）。研究局限性/含义 - 本文对研究人员很有趣，因为它在独特的经验环境中对绩效测量实践的解释，用于应用于Schatzki启发的实践理论的应用，并激发过渡经济中的新研究议程。
技术版4。如何测量微生物细胞计数并发展微生物鸡尾酒...
JCM 30893 NBRC 113350 NBRC 3301 JCM 5825T NBRC 13955T NBRC 107605T NBRC 100911T NBRC 13719T NBRC NBRC 14164T当时使用MS或FCM和FCM的参考值进行测量时，
布干维尔使命：为节约、合作和可持续地测量海洋微生物群做出贡献
索邦大学是一所世界一流的研究型多学科大学，涵盖文学与人文、医学、科学与工程等学科领域。索邦大学位于巴黎市中心，业务遍及该地区，拥有 52,000 名学生、6,400 名教学和研究人员以及一百多个实验室。它与索邦大学联盟的合作伙伴一起，通过其多学科机构和举措，开展和规划研究和培训活动，以加强其对三大转变挑战的集体贡献：全球健康方针（一个健康）、可持续地球的资源（一个地球）以及不断变化的社会、语言和文化（一个人类）。索邦大学也是4EU+联盟的成员，该联盟是欧洲大学的创新模式，致力于发展国际战略伙伴关系并促进其社区向世界其他地区的开放。
从测量相关的弹射中减少量子垃圾
工作流：为了减少量子弹出，我们首先执行并测量一批射击后的输出。使用关节输出分布，我们得出每个量子的边际分布。基于这些概率，我们在测量可能处于| 1⟩状态的量子位之前插入X门（也称为位流门）。重复此过程以进行后续迭代。
使用一个量子退火器的误差测量
两端施加相反自旋极化的有限长度铁磁链是最简单的受挫自旋模型之一。在干净的经典极限中，由于边界条件而插入的畴壁以相等的概率存在于任何一个键上，并且简并度恰好等于键数。如果通过横向场引入量子力学，畴壁将表现为盒子中的粒子，并且更倾向于靠近链的中间而不是两端。因此，真实量子退火器的一个简单特征是这些极限中的哪一个在实践中实现。在这里，我们使用具有反平行边界自旋的铁磁链来测试真实通量量子比特量子退火器，并发现与两个预期相反，由于存在有效随机纵向场，发现的畴壁分布不均匀，尽管在量子比特之间的耦合名义上为零时进行了调整以将这些场归零。我们对畴壁分布函数的形式进行了简单的推导，并展示了我们发现的效应如何用于确定表征退火器的有效随机场（噪声）的强度。以这种方式测量的噪声小于单量子比特调谐过程中看到的噪声，但仍然会定性地影响退火器执行的模拟结果。
精密测量设备实验室（PMEL）职业...
ABR 培训的测量标准不支持当前入门级课程的最低标准。使用工作和/或实验室相关数据。需要对培训文件和计划进行全面审查，以确保准确陈述 PMEL 职业阶梯的培训要求。并且在技术学校和在职培训中都提供适当的培训 AFR 39-1 职位描述适用于所有技能水平
用于自动胎儿脑生物测量的双重对抗校准框架
本文介绍了一种新颖的胎儿脑部自动生物测量方法，该方法旨在满足中低收入国家的需求。具体而言，我们利用高端 (HE) 超声图像为低成本 (LC) 临床超声图像构建生物测量解决方案。我们提出了一种新颖的无监督域自适应方法来训练深度模型，使其对图像类型之间显著的图像分布变化保持不变。我们提出的方法采用双对抗校准 (DAC) 框架，由对抗途径组成，可强制模型对以下方面保持不变：i) 来自 LC 图像的特征空间中的对抗性扰动，以及 ii) 外观域差异。我们的双对抗校准方法估计低成本超声设备图像上的小脑直径和头围，平均绝对误差 (MAE) 为 2.43 毫米和 1.65 毫米，而 SOTA 分别为 7.28 毫米和 5.65 毫米。