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年度报告 - Teledyne Technologies
环境 世界上 90% 的人口暴露在超过可接受限度的空气污染中。Teledyne 是先进空气质量仪器突破性设计、生产和分销领域的全球领导者，这些仪器可实时测量有害气体和颗粒物。• 我们提供先进的水采样器和流量计，用于监测废水、灌溉流量、雨水、工业排放、建筑工地径流和市政废水收集、处理和再利用。• 每时每刻，我们的有害气体检测监测器都在让世界各地的工业工作场所更加安全。• 我们制造精密的空气质量仪器，用于测量被认为对人类健康和环境有害的常见空气污染物和颗粒物（NOx、SO 2、臭氧、PM 10 和 PM 2.5）。我们的仪器使世界各地的政府机构能够实时检测和监测我们呼吸的空气质量，以评估其是否遵守空气质量法规，并最终减少空气污染。
年度报告 - Teledyne Technologies
环境 全球 90% 的人口暴露在超标的空气污染中。Teledyne 在突破性设计、生产和分销精密空气质量仪器方面处于全球领先地位，这些仪器可以实时测量有害气体和颗粒物。 • 我们提供精密的水样采样器和流量计，以监测废水、灌溉流量、雨水、工业排放、建筑工地径流和市政废水的收集、处理和再利用。 • 每时每刻，我们的有害气体检测监测器都在让世界各地的工业工作场所变得更加安全。 • 我们制造精密的空气质量仪器，可以测量对人类健康和环境有害的常见空气污染物和颗粒物（NOx、SO 2 、臭氧、PM 10 和 PM 2.5）。我们的仪器使世界各地的政府机构能够实时检测和监测我们呼吸的空气质量，以评估其是否遵守空气质量法规，并最终减少空气污染。
年度报告 - Teledyne Technologies
环境 世界上 90% 的人口暴露在超过可接受限度的空气污染中。Teledyne 是先进空气质量仪器突破性设计、生产和分销领域的全球领导者，这些仪器可实时测量有害气体和颗粒物。• 我们提供先进的水采样器和流量计，用于监测废水、灌溉流量、雨水、工业排放、建筑工地径流和市政废水收集、处理和再利用。• 每时每刻，我们的有害气体检测监测器都在让世界各地的工业工作场所更加安全。• 我们制造精密的空气质量仪器，用于测量被认为对人类健康和环境有害的常见空气污染物和颗粒物（NOx、SO 2、臭氧、PM 10 和 PM 2.5）。我们的仪器使世界各地的政府机构能够实时检测和监测我们呼吸的空气质量，以评估其是否遵守空气质量法规，并最终减少空气污染。
年度报告 - Teledyne Technologies
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年度报告 - Teledyne Technologies
环境 全球 90% 的人口暴露在超标的空气污染中。Teledyne 在突破性设计、生产和分销精密空气质量仪器方面处于全球领先地位，这些仪器可以实时测量有害气体和颗粒物。 • 我们提供精密的水样采样器和流量计，以监测废水、灌溉流量、雨水、工业排放、建筑工地径流和市政废水的收集、处理和再利用。 • 每时每刻，我们的有害气体检测监测器都在让世界各地的工业工作场所变得更加安全。 • 我们制造精密的空气质量仪器，可以测量对人类健康和环境有害的常见空气污染物和颗粒物（NOx、SO 2 、臭氧、PM 10 和 PM 2.5）。我们的仪器使世界各地的政府机构能够实时检测和监测我们呼吸的空气质量，以评估其是否遵守空气质量法规，并最终减少空气污染。
量子退火器的多量子比特校正
我们提出了多量子比特校正 (MQC) 作为量子退火器的一种新型后处理方法，该方法将开放系统中的演化视为吉布斯采样器，并将一组激发态简化为具有较低能量值的新合成态。从给定 (Ising) 哈密顿量的基态采样后，MQC 比较激发态对以识别虚拟隧道（即一组同时改变其状态的量子比特可以产生具有较低能量值的新状态），并依次收敛到基态。使用 D-Wave 2000Q 量子退火器的实验结果表明，与量子退火领域的最新硬件/软件进步（例如自旋反转变换、经典后处理技术和连续测量之间增加的样本间延迟）相比，MQC 可以找到能量值明显较低的样本并提高结果的可重复性。
评估重用聚氨酯泡沫的可行性（PUF ...
空气中发现的空气动力学直径不同的颗粒由于对人类健康的影响而成为优先污染物。1大气颗粒物的很大一部分是生物素，2-4，由生物学来源的颗粒组成，包括细菌，真菌，古细菌，病毒，花粉，其碎片，成分和副产物，例如DNA，内毒素，内毒素和霉菌毒素。监测生物杂质对于评估空气质量，尤其是关于公共卫生，环境生态学和与大气化学有关的方面至关重要的。因为在典型的室内和室外环境中的生物溶质浓度相对较低或经历了强烈的时间波动，因此没有生物素溶胶采样器可以使用单个分析工具来确定它们中存在的微生物的特定特征，因此存在强大的相互依存性，因此在研究中存在循环依赖性的工具，并研究了工具技术和工具技术和工具技术。5,6
第 7 卷，第 4 期，2016 年 11 月
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以利亚：消除通过分布偏移注入扩散模型的后门
扩散模型（DM）已成为最先进的模型，因为它们在没有对抗性训练的情况下从噪音中产生高质量图像的能力。但是，正如最近的研究报道的那样，它们容易受到后门攻击的影响。数据输入（例如，一些高斯噪声）用扳机盖章（例如，一个白色补丁），后do的模型始终生成目标图像（例如，一张不正确的照片）。但是，从DMS中减轻后门的有效防御策略没有充满反感。为了弥合这一差距，我们提出了第一个DMS的后门检测和重新移动框架。我们在包括DDPM，NCSN和LDM在内的数百多种DM上评估了我们的框架E Li -Jah，并使用13个采样器对3个现有的后门攻击进行了评估。广泛的实验表明，我们的方法可以接近100％的检测准确性，并将后门效应降低至接近零，而无需显着牺牲模型效用。