我们的 Envirocheck ® 浸片用于半定量检测表面和液体中的微生物,是一种涂有不同营养培养基的柔性桨片。取样和培养后,A 面和 B 面的结果允许确定五个参数中的任何一个,具体取决于所用的载玻片。Envirocheck™ 浸片可用于一系列测试,包括大肠杆菌、大肠菌群、酵母和霉菌、肠杆菌科、总活菌数和消毒控制。
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3。抗寄生虫治疗后重新定量粪便检查。 驱虫后的粪便样品采集的建议时间取决于活性成分类或 活动成分:抗寄生虫治疗后重新定量粪便检查。驱虫后的粪便样品采集的建议时间取决于活性成分类或活动成分:
1 引言 光子探测器在量子通信应用中不可或缺 [1]。为确保检测结果的可靠性,重要的是对探测器在预期工作参数和可能的非预期条件下的使用进行特性分析。这种特性分析有助于揭示可能存在的缺陷和不完善之处。这些缺陷可能会导致错误的检测结果,更糟的是,在量子密码应用中,甚至可能出现可利用的漏洞。这种特性分析指导了提高量子系统鲁棒性的工作。多年来,据报道,各种基于雪崩光电二极管 [2-11] 和超导纳米线 [12-14] 的光子探测器遭受了许多攻击。这导致了对抗措施 [15,16] 和不完善不敏感协议 [17,18] 的发展。过渡边缘传感器 (TES) 是一种能够提供完全光子数分辨能力的光子探测器[19-21]。光学 TES 阵列正在开发中,并应用于少光子彩色成像[22-25]。TES 和铌酸锂波导的结合使得各种新的量子光学实验成为可能[26]。TES 的光子数分辨能力已用于表征固态单光子源[27]。它在光子数分辨探测器中也实现了最高的探测效率,在 1550 nm 处高达 95%[28-30]。这种类型的探测器用于需要高检测概率的各种应用,如无漏洞贝尔测试[31]。它的光子数分辨能力也可用于监测
这项工作的目的是提出一个热模型,以预测使用HVAC系统的小型汽车的客舱内的平均空气温度。所采用的模型是一个集体参数模型,该模型解释了作用在机舱上的九种热源。此外,该模型提出了一种方法,用于计算蒸发器出口处温度的方法,考虑到其入口和出口之间的线性温度下降是敏感热,潜热,蒸发器输入温度,绝对湿度,焓和特定热量的函数。在各种操作条件下在商用车上进行了16次实验测试,以验证所提出的模型。实验结果和理论结果之间的最大平均相对偏差为17.73%。
我们遵循 [9, 13] 中的符号。设 G 为图。对于 V(G) 的非平凡划分 (A,B),1如果路径 P 的一端在 A 中而另一端在 B 中,则我们称路径 P 为 A - B 路径。设 P 为图 G 中的一条路径。设 | P | 为 P 中的边数。如果 | P | 为偶数(分别为奇数),则我们称 P 为偶数(分别为奇数)。设 C 为按循环顺序具有顶点 v 0 ,v 1 ,...,vt − 1 的环。设 C i,j 表示 C 的子路径 vivi +1...vj,其中索引取自加法群 Z t 。设 H 为 G 的子图。如果顶点 v ∈ V ( G ) − V ( H ) 在 G 中与 V ( H ) 中的某个顶点相邻,则我们称 H 和顶点 v ∈ V ( G ) − V ( H ) 在 G 中相邻。设 NG ( H ) = S v ∈ V ( H ) NG ( v ) − V ( H ) 且 NG [ H ] = NG ( H ) ∪ V ( H )。对于 S ⊆ V ( G ),如果 V ( G ′ ) = ( V ( G ) − S ) ∪{ s } 且 E ( G ′ ) = E ( G − S ) ∪{ vs : v ∈ V ( G ) − S 与 G 中的 S 相邻 } ,我们称图 G ′ 是通过将 S 收缩为顶点 s 而从 G 得到的。如果 G − v 包含至少两个分支,则连通图 G 的顶点 v 是 G 的割顶点。 G 中的块 B 是 G 的最大连通子图,使得不存在 B 的割顶点。注意块是孤立顶点、边或2连通图。G 中的端块是 G 中最多包含一个 G 的割顶点的块。如果 G 是图并且 x, y 是 G 的两个不同顶点,我们称 ( G, x, y ) 为有根图。有根图 ( G, x, y ) 的最小度为 min { d G ( v ) : v ∈ V ( G ) −{ x, y }} 。如果 G + xy 是2连通的,我们还称有根图 ( G, x, y ) 是2连通的。我们称 k 条路径或 k 条循环 P 1 , P 2 , . . . , P k 为
摘要。脑刺激重建领域在过去几年中取得了重大进展,但技术仍然是针对特定主题的,并且通常在单个数据集上进行测试。在这项工作中,我们提出了一种新技术,用于从功能性磁共振成像 (fMRI) 信号重建视频,该技术旨在跨数据集和跨人类参与者进行性能测试。我们的流程利用多数据集和多主题训练,从来自不同参与者和不同数据集的大脑活动中准确地生成 2 秒和 3 秒的视频片段。这有助于我们回归预训练的文本到视频和视频到视频模型的关键潜在和条件向量,以重建与参与者观察到的原始刺激相匹配的精确视频。我们流程的关键是引入一种 3 阶段方法,首先将 fMRI 信号与语义嵌入对齐,然后回归重要向量,最后使用这些估计生成视频。我们的方法展示了最先进的重建能力,并通过定性和定量分析(包括众包人工评估)进行了验证。我们展示了跨两个数据集以及多主题设置的性能改进。我们的消融研究揭示了不同的对齐策略和数据缩放决策如何影响重建性能,并且我们通过分析随着更多主题数据的利用,性能如何演变来暗示零样本重建的未来。
摘要。本文介绍了 MCTS-BN,它是蒙特卡洛树搜索 (MCTS) 算法的一种改编,用于贝叶斯网络 (BN) 的结构学习。MCTS 最初设计用于博弈树探索,现已重新用于解决学习 BN 结构的挑战,方法是探索贝叶斯网络中潜在祖先顺序的搜索空间。然后,它采用爬山法 (HC) 从每个顺序中得出贝叶斯网络结构。在大型 BN 中,变量顺序的搜索空间变得巨大,在推出阶段使用完全随机的顺序通常不可靠且不切实际。我们采用半随机方法来应对这一挑战,方法是结合从其他启发式搜索算法(如贪婪等价搜索 (GES)、PC 或 HC 本身)获得的变量顺序。这种混合策略减轻了计算负担并提高了推出过程的可靠性。实验评估证明了 MCTS-BN 在改进传统结构学习算法生成的 BN 方面的有效性,即使在基础算法阶数次优的情况下也表现出稳健的性能,并且在提供有利阶数时超越了黄金标准。
这项工作开发了一种创建和更新数据驱动的基于物理的数字孪生的方法,并通过开发翼展 12 英尺的无人机的结构数字孪生来演示该方法。数字孪生由基于组件的降阶模型库构建,这些模型源自对飞行器在一系列原始和受损状态下的高保真有限元模拟。与传统的整体模型降阶技术相比,基于组件的方法可以有效扩展到大型复杂系统,并为快速模型自适应提供了灵活且富有表现力的框架——这两者都是数字孪生环境中的关键特性。数字孪生使用可解释的机器学习进行部署和更新。具体来说,我们使用最优树(一种最近开发的可扩展机器学习方法)来训练可解释的数据驱动分类器。在操作中,分类器将输入车辆传感器数据,然后推断模型库中哪些基于物理的简化模型最适合组成更新的数字孪生。在我们的示例用例中,数据驱动的数字孪生使飞机能够动态地重新规划安全任务,以应对结构损坏或退化。
在量子物理学中,拓扑相可以从自旋为 1/2 的布洛赫球面设计出来,该球面由于径向磁场而呈现出刺猬结构。我们详细阐述了在双自旋模型中,一极处纠缠波函数的形成与一对有趣的半拓扑数之间的关系。与超导体中的库珀对类似,一极处的爱因斯坦-波多尔斯基-罗森对或贝尔态产生半通量量子,这里指的是表面上贝里曲率的一半通量。这些 1/2 数字还指每个球面极点处存在自由马约拉纳费米子。当从北向南行驶时,以及从极点的圆极化场行驶时,可以测量拓扑响应,揭示受保护横向电流的量化或半量化性质。我们展示了纠缠波函数在能带结构中的应用,在动量空间中引入了一个局部标记,以表征双层几何中二维半金属的拓扑响应。