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World File Search System高保真
8.2.4 高保真原型设计
当设计经过了足够多次迭代周期，足以确信其符合要求时，必须将通过原型设计和评估迭代步骤学到的所有知识整合起来，以生产最终产品。尽管原型将经过广泛的用户评估，但它们不一定经过严格的质量测试，以测试其他特性，例如稳健性和无错误操作。构建一个供成千上万的人在各种平台和各种情况下使用的产品需要的测试机制与制作快速原型来回答特定问题不同。下面的困境框讨论了两种不同的开发理念。一种方法称为进化原型，涉及将原型进化为最终产品。另一种方法称为一次性原型，使用原型作为最终设计的垫脚石。在这种情况下，
SYNTAX 96 高保真套装
SYNTAX 96 高保真试剂盒包括并行酶促合成 96 个即用型 DNA 寡核苷酸（长度可达 120 个核苷酸 (nt)）所需的试剂和耗材，适用于需要高序列准确性的应用，例如基因组装、蛋白质诱变或 CRISPR 基因编辑。寡核苷酸的快速设置和打印可在下游工作流程中当天或次日使用。使用 SYNTAX 系统进行寡核苷酸合成时，合成和运行试剂盒都是必需的。
高保真超导量子处理器通过...
摘要 - 在维持高质量量子门的同时缩小量子数的数量仍然是量子计算的关键挑战。目前，积极可用以> 50 Qubits的超导量子处理器。对于此类系统，固定频率传输由于其长度连贯性和噪声免疫而具有吸引力。但是，由于精确的相对频率要求，缩放固定的频率档案证明了具有挑战性。在这里，我们采用激光退火来选择性地将Transmon Qubits调整为所需的频率模式。数百个退火量子的统计数据表明，经验调整精度为18.5 MHz，没有对量子相干性的可测量影响。我们在调谐的65克处理器上量化了门错误统计，中位两分之一的门限制为98.7％。基线调整统计量产生的频率等效性精度为4.7 MHz，高收益缩放量超过10 3个Qubit水平。向前迈进，我们预计选择性激光退火将在扩展固定频率体系结构中发挥核心作用。
实现一致的高保真量子学习......
摘要 —在近期的噪声中尺度量子（NISQ）时代，高噪声将显著降低量子计算的保真度。更糟糕的是，最近的研究表明，量子设备上的噪声是不稳定的，也就是说，噪声会随时间动态变化。这导致了一个迫在眉睫的挑战性问题：在运行时，有没有办法在不稳定的设备上有效地实现一致的高保真量子系统？为了研究这个问题，我们以量子学习（又名变分量子算法）为载体，它具有广泛的应用，例如组合优化和机器学习。一种直接的方法是使用参数移位方法在目标量子设备上优化变分量子电路（VQC），然后再使用它；然而，优化的时间成本极高，在运行时不切实际。为了解决这个紧迫的问题，在本文中，我们提出了一种新颖的量子
2D Bi2O2Se 的高保真传输及其力学性能
具有高电子迁移率的二维硒化铋 (Bi 2 O 2 Se) 在未来高性能、柔性电子和光电子器件中具有优势。然而，薄片 Bi 2 O 2 Se 的转移相当具有挑战性，限制了其机械性能的测量和在柔性器件中的应用探索。这里，开发了一种可靠有效的聚二甲基硅氧烷 (PDMS) 介导方法，可以将薄片 Bi 2 O 2 Se 薄片从生长基板转移到目标基板（如微机电系统基板）上。转移的薄片的高保真度源于 PDMS 薄膜的高粘附能和柔韧性。首次通过纳米压痕法实验获得了二维 Bi 2 O 2 Se 的机械性能。研究发现，少层 Bi 2 O 2 Se 具有 18–23 GPa 的二维半导体固有刚度，杨氏模量为 88.7 ± 14.4 GPa，与理论值一致。此外，少层 Bi 2 O 2 Se 可承受 3% 以上的高径向应变，表现出优异的柔韧性。二维 Bi 2 O 2 Se 的可靠转移方法和力学性能记录的开发共同填补了这种新兴材料力学性能理论预测与实验验证之间的空白，并将促进基于二维 Bi 2 O 2 Se 的柔性电子学和光电子学的发展。
来自单眼视频的高保真头发建模
毫无疑问，高保真3D头发对于实现现实，艺术表达和沉浸在计算机图形中至关重要。现有的3D头发建模方法取得了令人印象深刻的性能，但实现高质量头发重建的挑战仍然存在：它们要么重新确定严格的捕获条件，因此很难实现实践应用，或者很大程度上依赖于学到的先前数据，并在图像中遵守细节细节。为了应对这些挑战，我们提出了Monohair，这是一个通用框架，以从单元视频中实现高保真的头发重建，而对环境没有具体要求。我们的方法将头发建模过程分为两个主要阶段：精确的外部重建和内部结构推断。使用基于补丁的多视图优化（PMVO）精心制作外部。此方法从策略性地收集并集成了从多个视图（独立于先前数据）产生高保真外部3D线图的头发插入。此地图
Biozym B7高保真DNA聚合酶
5.1。反应缓冲液5x B7反应缓冲液包含：15 mM MGCL 2，5 mm DNTPS，增强剂和稳定器。我们不建议添加进一步的单独的PCR增强剂（例外请参见5.3）或MGCL 2。5.2。引物引物应使用默认引物3设置（https://bioinfo.ut.ee/primer3/）具有预测的熔点约为60°C。反应中的最终引物浓度应在0.2μm和0.6μm之间。5.3。10倍增强子长模板，富含GC的模板或具有复杂二级结构的模板：如果没有或弱扩增的添加10x B7增强子可以提高产量。5.4。退火使用的退火温度等于下TM引物的TM。如果存在非特异性产品，则以2°C的增量增加。或者使用温度梯度在实验中找到最佳的退火温度。5.5。扩展E Xtension应在72°C下进行。最佳延长时间取决于模板的扩增子长度和复杂性。我们建议大多数模板的延长时间为30秒（KB）。在2步协议的情况下，68至75°C可以用作结合退火/延长温度。5.6。多路复用PCR首次执行多重PCR时，建议在计算出的退火温度周围运行温度梯度。在随后的实验中应使用代表最佳特异性的退火温度。不应使用快速循环条件。最初建议使用最长片段的延长时间。
可扩展，高保真和有效的雷达模拟
摘要 - 由于缺乏可用的高分辨率雷达数据集，并且在获取现实世界中的数据方面缺乏可用的高分辨率雷达数据集和巨大的困难，因此摘要模拟已成为雷达算法开发和测试的重要工具。但是，由于现有的雷达仿真工具不容易易于访问，需要详细的网格输入并花费小时才能模拟，模拟雷达数据很具有挑战性。 为了解决这些问题，我们提出了Shenron，这是一个开源框架，它有效地仅使用LIDAR点云和相机图像来模拟高档MIMO雷达数据。 我们表明，使用Shenron，可以生成模拟数据，这些数据可用于与实际数据一样有效地评估算法。 此外，人们可以通过雷达的庞大参数空间进行快速迭代，以找到任何应用程序的最佳参数集，并在雷达感知和传感器融合方面具有很大的帮助研究。模拟雷达数据很具有挑战性。为了解决这些问题，我们提出了Shenron，这是一个开源框架，它有效地仅使用LIDAR点云和相机图像来模拟高档MIMO雷达数据。我们表明，使用Shenron，可以生成模拟数据，这些数据可用于与实际数据一样有效地评估算法。此外，人们可以通过雷达的庞大参数空间进行快速迭代，以找到任何应用程序的最佳参数集，并在雷达感知和传感器融合方面具有很大的帮助研究。
高保真新闻 - 长 GRAFIKA - KI？
McIntosh 的新款 MT5 转盘已在我们的 CES 展会报告 [HFN Mar ’13] 中介绍过，它配有定制设计的合金唱臂和 Sumiko Blue Point 2 高输出动圈，现在在英国的售价为 7495 英镑。所有组件均在工厂调校，因此幸运的用户可以尽快上手（实际上有三种速度，因为 MT5 支持 33.3、45 和 78rpm）。绿色发光转盘由丙烯酸材料制成，由磁阻尼轴承组件支撑，并通过瑞士制造的直流电机皮带驱动。还包括速度微调。McIntosh 实验室，01202 911886；www.mcintoshlabs.com；www.jordanacoustics.co.uk
高保真能量监测和... - 伯克利 EECS
致谢 我要感谢 David Culler、Randy Katz、Scott Shenker、Seth Sanders、Ion Stoica、Kris Pister、Shankar Sastry、Kamin Whitehouse、Alec Woo、Joseph Polastre、Sarah Bergbreiter、Cory Sharp、Philip Levis、Robert Szewczyk、Stephen Dawson-Haggerty、Prabal Dutta、Jay Taneja、Jorge Ortiz、Jaein Jeong、Arsalan Tavakoli、Ken Lutz、Mike He、Evan Reutzel、Jeff Hsu、Minh Van Ly、Zhangxi Tan、Albert Goto、Andrew Krioukov、Prashanth Mohan、Scott McNally、David Zats、Gilman Tolle、Jonathan Hui、Feng Zhao 和 Wendy Qiu。部分资金由美国国家科学基金会研究生奖学金、NSF LoCal 拨款、NSF Action Webs 拨款、NSF 劳伦斯伯克利国家实验室 MELS 拨款和 NSF CRI 拨款资助。