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World File Search System热量计
标题：实用集成主要温度计的光子和量子传感器
在凯文后的重新定义时代，温度可追溯性受到开尔文（MEP-K-19）定义的CCT批准的机制。开发新一代的基于光学的主要温度测量方法可以直接在原位中直接使用，这将满足当前需要重新校准传感器的需求。同时，量子技术的最新发展需要非常控制的原位温度计（直接集成到量子芯片集中），以直接在发生量子测量的地方进行测量。在Empir JRP 17FUN05摄影项目中，已经制造了最新的光学机械和光子谐振器，并且已经实施了可追溯的温度测量值，以准确对这些新温度传感器的计量验证。在较大的温度范围内证明了使用光学传感器的实用相噪声温度计：从4 K到300K。但是，在大于（高于300 K）温度范围内测量的测量时，需要一系列光学机械传感器来减少相应的不确定性。在低温温度（低于10 K）下，量子光学技术可以实现准确的初级温度计（不确定性<0.2 K）。量子相关温度法作为替代初级温度计技术集成在纳米级，并且对磁场不敏感。除了初级温度测定法外，高精度和分辨率还需要光子温度计。对于实际应用（低温温度），芯片通过光纤需要进行光学耦合。光子温度计是一种基于热光效应的芯片量表技术，即光波导的折射率的温度依赖性，它决定了光学谐振器的谐振频率的温度，从而导致非常高的温度分辨率（SUBMK）。最低工作温度是通过光学波导的热效应施加的，光学波导对于低于80 k的硅变得很小。光子温度计具有很高的灵敏度（硅硅的70 pm/k），但是它需要在此处开发的其他类型的温度计，因为它是一种非优质的热量计质，因为它是其他类型的热量表。可以通过将芯片固定在纤维本身上来实现，但是为了确保连接技术的可重复性和所使用材料的兼容性的可重复性，需要在较大的温度范围内测试该方法。为此，可以考虑基于胶水连接的标准耦合方法。但是，由于低温温度下胶的热应力，它们的使用受到限制。作为一种替代方案，已经提出了激光焊接方法将融合的二氧化硅纤维与集成微晶状体的硼硅酸盐纤维底物进行硼硅酸盐玻璃底物。需要开发应力补偿技术和新颖的光学设计，以促进广泛的温度范围光学平台。最后，光子
结构降解导致硅胶密封剂故障
图1。PDMS-“随机分裂”机制的热降解a）分子内重新分布和b）分子间重新分布.......................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................（a）新鲜制备的商用硅胶密封剂样品（b）提取的硅氧烷降解产物的离子电流热量计学的EGA-MS总离子电流热图。................................... 23 Figure 3.EGA-MS热合器用于控制和老化商用硅胶密封剂样品。 (a) Level 3 aging samples, (b) Level 2 aging samples, (c) Level 1 aging samples & (d) Control sample .................... 25 Figure 4. 比较加热速率不同的对照密封剂的TD-PYR-GC-MS曲线用于对照密封剂（从90°C到790°C）获得的对照密封剂（五个步骤）。 比较了两个加热速率：（a）600°C/min和（b）20°C/min。 ............................................................................................ 27 Figure 5. 对于两个新鲜制备的样品，获得了 GC-MS色谱图，并使用优化方法进行了比较。 ........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 28图6。 Siloxane Degradation Product Identification ............................................................................... 29 Figure 7. EGA-MS热合图和GC-MS色谱图，用于L3的代表性样品。 ............................................................................................................................................................. EGA-MS热合图和GC-MS色谱图，用于L2的代表性样品。 .... 33图11。EGA-MS热合器用于控制和老化商用硅胶密封剂样品。(a) Level 3 aging samples, (b) Level 2 aging samples, (c) Level 1 aging samples & (d) Control sample .................... 25 Figure 4.比较加热速率不同的对照密封剂的TD-PYR-GC-MS曲线用于对照密封剂（从90°C到790°C）获得的对照密封剂（五个步骤）。比较了两个加热速率：（a）600°C/min和（b）20°C/min。............................................................................................ 27 Figure 5.GC-MS色谱图，并使用优化方法进行了比较。........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 28图6。Siloxane Degradation Product Identification ............................................................................... 29 Figure 7.EGA-MS热合图和GC-MS色谱图，用于L3的代表性样品。 ............................................................................................................................................................. EGA-MS热合图和GC-MS色谱图，用于L2的代表性样品。 .... 33图11。EGA-MS热合图和GC-MS色谱图，用于L3的代表性样品。.............................................................................................................................................................EGA-MS热合图和GC-MS色谱图，用于L2的代表性样品。.... 33图11。.............................................................................................................EGA-MS热合图和GC-MS色谱图，用于L1的代表性样品。 ........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................ EGA-MS和L0代表性样品的相应GC-MS色谱图。 不同降解水平L3，L2，L1 vs Control L0的代表性样品的定量数据。 在EGA-MS热合图和GC-MS色谱图，用于L1的代表性样品。........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................EGA-MS和L0代表性样品的相应GC-MS色谱图。不同降解水平L3，L2，L1 vs Control L0的代表性样品的定量数据。在
如何了解生成网络的局限性
与整个社会一样，LHC物理学目前正在经历由现代数据科学驱动的转型。LHC物理学的实验和理论方法本质上一直是数量的，其目标是定量，系统地和全面地从基本理论方面了解数据。生成网络是现代机器学习（ML）的一个令人兴奋的概念，将无监督的密度估计与可解释的相空间中的密度估计与快速，灵活的采样和仿真相结合[1]。当前，精确生成的最有希望的杂物是使流量及其可逆网络（INN）变体，但我们会看到扩散模型和生成变压器可能会提供更好的精确和表现力平衡。LHC模拟和分析中生成网络的任务范围是广泛的。鉴于LHC模拟的模块化结构，它始于相位空间的集成和SAMPOR的[2-7]，例如ML编码的过渡幅度。更多的LHC特定任务包括事件减法[8]，事件不体[9，10]或超分辨率增强[11，12]。在物理相空间上工作的生成网络已被开发并测试为事件发生器[13 - 18]，Parton Showers [19-23]和检测器模拟[24 - 48]。这些网络应接受第一原则模拟的培训，易于处理，有效运输，可以放大培训样本[49，50]，并且 - 最重要的是 - 精确。在本文中，我们将探讨基于分类器的粒子物理学生成网络评估的优点。超越了前进，有条件的生成网络也可以应用于概率展开[51 - 56]，推理[57，58]或异常检测[59 - 64]，从而增强了精确要求。对于上述所有任务，标准化流量或旅馆都达到了LHC物理学所需的精度，稳定和控制的水平。控制这些属性网络性能的方法包括贝叶斯网络设置[18，65]，分类器 - 剥离[18，66 - 68]和增强数据的有条件培训[18]。基于这些发展，LHC物理学需要系统地评估生成网络的性能和精度[69]，例如通过新的体系结构量化可能的收益[39，70 - 72]。我们将首先定义这种系统评估的目标，然后在SEC中介绍分类器指标。2。我们将在第二节中介绍我们的喷气发射机[69]。3，并在更多细节中讨论与参考文献相似的热量计仿真。[33]4。最后，我们将展示如何使用事件权重来跟踪Sec中ML-Event Generator [18]之间的两个版本之间的进度。5。我们还将说明如何进行针对异常权重的运动学分布进行系统扫描，可以确定训练有素的网络问题以及贝叶斯网络如何帮助我们确定这种差异的原因。所有三个应用程序结合在一起，说明了在相位空间上学习的控制权重的分布是生成网络及其形状提供强大的“可解释的AI”（XAI）工具的可靠度量，该工具使我们能够系统地搜索生成模型的故障模式，确定潜在的物理学原因，并提高测试过的网络高效。