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World File Search System误差范围
TITREX EN.pdf
数字滴定管 TITREX 是快速灵敏的“逐滴”滴定的理想选择。一台仪器模拟高达 99.99 毫升的所有体积。此外，滴定不会损失任何试剂！从精确滴定所必需的空气清除到滴定结束时拆卸滴定管 - 试剂，���������������������������������������������������������������������������� TITREX 的准确度和精确度都是最高的。我们的误差范围优于 ISO 8655-3 所要求的误差范围。记忆功能允许保存多达 1000 个值，这些值可以传输到 PC 并使用附带的软件读取。
INS 422 安装/用户手册 - VAL Avionics LTD.
本设备已根据相关委员会法规的要求进行了测试。据我所知，这些测试是使用符合行业或委员会标准的测量程序进行的，并表明该设备符合相关标准。按照委员会法规的定义，制造、进口或销售的每个单元都将符合所测试的样品，但误差范围不得超过由于批量生产和统计测试而可能出现的误差。我进一步证明，必要的测量是由位于俄勒冈州塞勒姆 25 街东南 3280 号的 Val Avionics, Ltd. 的工程部门进行的。James L Harr，总工程师
直升机第 1 章 - 一般要求 GM1 CAT.POL ...
假设直升机在高度速度 (HV) 图外沿 FATO（跑道）加速。如果直升机在 TDP 之前发生发动机故障，它必须能够降落回 FATO（跑道），而不会对直升机或乘客造成伤害；如果在 TDP 时或之后发生故障，则允许飞机降低高度 - 只要它不会下降到地面以上指定的高度以下（如果 TDP 高于 15 英尺，则通常为 15 英尺）。飞行员的失误会被考虑在内，但如果误差范围被侵蚀（例如由于风况变化），FATO 的光滑表面可以限制严重损坏。
百里香糖和葡萄糖的最小抑制浓度
自锂离子电池的进步以来，已经大大提高了电池性能，降低成本和能量密度。这些进步加速了电动汽车（EV）的开发。电动汽车的安全性和有效性取决于对锂离子电池健康状况（SOH）的准确测量和预测；但是，这个过程尚不确定。在这项研究中，我们的主要目标是通过减少充电状态（SOC）估计和测量的不确定性来提高SOH估计的准确性。为了实现这一目标，我们提出了一种新型方法，该方法利用基于级的优化器（GBO）评估锂电池的SOH。GBO最小化的成本是为了选择最佳的候选者，以通过mem-ory fading遗忘因素更新SOH。我们评估了我们的方法针对四种鲁棒算法，即颗粒群优化最高方形支持矢量回归（PSO-LSSV），BCRLS-MULTIPEPIPPY加权双重加长扩展Kalman滤波（BCRLS-MWDEKF），总平方（TLS），以及近似加权的总载体（AWTLS）（awtles and ever and Square）（HEF）（ev）ev）（EV）。我们的方法始终优于替代方案，而GBO达到了最低的最大误差。在EV方案中，GBO的最大错误范围从0.65％到1.57％，平均误差范围从0.21％到0.57％。同样，在HEV场景中，GBO的最大错误范围从0.81％到3.21％，平均误差范围从0.39％到1.03％。此外，我们的方法还展示了出色的预测性能，均方根误差（MSE）的值较低（<1.8130e-04），根平方误差（RMSE）（RMSE）（<1.35％）和平均绝对百分比误差（MAPE）（MAPE）（MAPE）（<1.4）（<1.4）。
基于跨学科的语料库探索多模式对话反馈
表2。有关反馈预测和客观评估的文献摘要。方法列是指算法：基于规则的（RB），条件随机字段（CRF），隐藏的马尔可夫模型（HMM），深神经网络（DNN），长期短期记忆，歧视专家的潜在混合物（LSTM）。反馈列是指研究的反馈，第一字母表示所预测的类型：仅通用（g）或特定（g/s）；第二个字母指的是方式：口头（V）和/或手势（G）。特征列是指特征的类型：韵律（P），形态 - 句法（M），手势/视觉（G），自动回归（A）。误差范围（MOE）列指示用于评估地面真相开始反馈的窗口（ - 表示丢失的信息）。分数列包含指标和相关得分：f-Score（f），Precision（p），召回（r）。
引用本文：Donald Barron、Graham Ball、Matthew Robins 和 Caroline Sunderland (2020)：使用人工神经网络识别职业足球运动员的比赛天赋，《体育科学杂志》，DOI：10.1080/02640414.2019.1708036
摘要 本研究的目的是客观地确定职业足球中特定位置的关键表现指标，以预测场外球员的联赛地位。样本包括 2008/09 或 2009/10 赛季足球联赛冠军赛期间完成了整场 90 分钟比赛的 966 名场外球员。根据球员在下一赛季完成大部分比赛时间的位置，将他们分配到三个类别（0、1 和 2）之一，然后根据五个比赛位置进行分组。使用逐步人工神经网络方法分析了 340 个表现、传记和自尊变量。模型正确预测了 72.7% 到 100% 的测试案例（模型平均预测值 = 85.9%），测试误差范围从 1.0% 到 9.8%（模型平均测试误差 = 6.3%）。与传球、射门、夺回球权和国际出场有关的变量是预测模型中的关键因素。这非常重要，因为此前从未发表过客观的球员联赛地位位置特定预测指标。该方法可用于帮助识别和比较转会目标，作为职业足球尽职调查过程的一部分。
ERDC SR-19-1“沿海环境下小型无人机系统数据的地理空间精度”
本特别报道的目的是记录在位于北卡罗来纳州达克的美国陆军工程兵团实地研究设施的沿海环境中从无人机载系统 (UAS) 获取的高空间分辨率图像数据的收集情况，以评估各种软件处理包的地理空间精度。使用固定翼 SenseFly eBee 无人机平台收集了来自两次任务（一次飞行于 2015 年 10 月，第二次飞行于 2016 年 9 月）的图像数据。使用了四种商业处理包来生成标准地理空间产品，包括数字表面模型和正高马赛克。通过分布在 70 公顷场地上的 11 个检查站评估地理空间精度。结果表明，精度因软件包而异，这可能部分与摄影测量处理方法有关。三维均方根误差范围为 0.54 至 0.06 米。该研究还表明，在尝试评估沿海环境中 UAS 平台的地理空间精度时，图像采集策略、摄像机参数设置和地面控制点/检查点设计的重要性。
gleipnir：探索量子程序的实际错误分析
实用误差分析对于嘈杂的中等规模量子（NISQ）计算的设计，优化和评估至关重要。然而，量子程序中的边界错误是一个巨大的挑战，因为量子错误的影响取决于指数的大量子状态。在这项工作中，我们提出了Gleipnir，这是一种新颖的方法论，实际上可以计算量子程序中经过验证的错误界限。gleipnir引入了（ˆ 𝜌，𝛿） - diamond norm，这是一个误差度量，该误差度量受近似状态ˆ及其距离组成的量子谓词约束的误差度量，并将其距离为理想状态𝜌。可以使用基于矩阵乘积状态的张量网络自适应地计算此谓词（ˆ 𝜌，𝛿）。gleipnir具有轻巧的逻辑，用于基于（ˆ 𝜌，𝛿）-diamond Norm Metric的嘈杂量子程序中的错误界限的推理。我们的实验结果表明，Gleipnir能够为具有10至100 QUBIT的现实世界量子程序有效地产生严重的误差范围，并且可用于评估量子编译器转换的误差缓解性能。