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校准Clima的土地模型
3美国美国美国媒体推进实验室摘要气候建模联盟（CLIMA）正在开发旨在从数据中学习并使用最先进的计算技术的地球系统模型（ESM）。Clima的ESM结合了多个子模型，包括土地，大气，海洋和海冰。我们将介绍Clima的土地模型Climalm，该模拟物质地面过程。climalsm是高度模块化的，分为组成部分，包括土壤，雪，冠层和河流，每种都可以单独运行，校准或组合在一起以串联运行。CLIMALSM的模块化扩展到组件本身内的参数化，从而使新用户可以轻松添加和测试其他参数化模型。我们将使用全局数据演示如何使用全局数据来校准Climalsm，并以太阳能诱导荧光的空间观测为特定示例。关键字
通过STHM技术对热导率的定量测量：测量，校准方案和不确定性评估
摘要：热管理是电子组件缩减尺寸以优化其性能的关键问题。这些设备结合了越来越多的纳米结构材料，例如薄膜或纳米线，需要适合表征纳米级热性能的测量技术，例如扫描热显微镜（STHM）。在活动模式下，热热探针扫描样品表面，其电阻R随着探针和样品之间的热传递的变化而变化。本文提出了使用STHM技术对热导率进行定量和可追溯测量而开发的测量和校准方案，前提是校准和测量之间的热传递条件是相同的，即本研究的扩散热方案。在宏观上测得的K的校准样品用于建立将R与K的变化连接的校准曲线。对校准参数和估计的k值详细介绍了对不确定性（影响因素和计算技术）的完整评估。结果分析表明，使用STHM的热导率的定量测量（不确定性值为10％）仅限于导热率较低的材料（K <10 W m -1 K -1）。
高分辨率连续CMOS比较器的自动偏移校准方法
高精度，连续模拟比较器被广泛用于信号检测，警报保护和其他字段。提出了一种用于高分辨率连续CMOS比较器（CMP）的自动偏移校准方法。根据短输入格式CMP的第一个输出，校准逻辑将选择适当的例程来计算最佳的修复装饰位。添加了两个校准代码并取平均值以获取实际代码。这主要考虑到比较器翻转可能会延迟一定的事实，这会导致与最佳校准代码的偏差。可以通过平均搜索结果从低到高以及从高到低点来抵消搜索错误的这一部分。根据不同的设计需求，可以通过调整最小的N频道金属氧化金属 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物（NMOS）与主输入对的相对比。电路实现基于使用5 V IO设备的110 nm闪存过程。分析和仿真结果表明，很容易实现少于1 mV的偏移，这适用于商业用途。所提出的自动偏移校准方法不会增加当前的消耗，并且可以轻松地转移到其他先进的技术流程，这使其有望将来使用。
空中线扫描相机 GFXJ 的几何校准
摘要 高分相机（GFXJ）是我国第一款自主研发的机载三线阵CCD相机，设计飞行高度2000m时，对地面三维点的GSD为8cm、平面精度为0.5m、高程精度为0.28m，满足我国1：1000比例尺测绘要求。但GFXJ原有的直接定位精度在平面方向约为4m，高程方向约为6m。为满足地面三维点精度要求，提高GFXJ直接定位精度，本文对GFXJ几何定标进行了深入研究。本次几何标定主要包括两部分：GNSS杆臂与IMU杆轴失准标定、相机镜头与CCD线畸变标定。首先，简单介绍GFXJ相机的成像特性。然后，建立GFXJ相机的GNSS杆臂与IMU杆轴失准标定模型。接下来，建立基于CCD视角的GFXJ镜头与CCD线畸变分段自标定模型。随后，提出迭代两步标定方案进行几何标定。最后，利用在黑龙江省松山遥感综合场和鹤岗地区获取的多个飞行区段进行实验。通过标定实验，获得了GNSS杆臂和IMU视轴失准的几何标定值。为前向、下视和后向线阵独立生成了可靠的CAM文件。实验表明，提出的GNSS杆臂和IMU视轴失准标定模型和分段自标定模型对GFXJ相机具有良好的适用性和有效性。提出的两步标定方案可以显著提高GFXJ相机的几何定位精度。GFXJ原始直接地理定位精度在平面方向约为4 m，在高程方向约为6 m。平面精度约为0.2 m，高程精度小于0.28 m。此外，本文建立的定标模型及定标方案可为其他机载线阵CCD相机的定标研究提供参考。利用GNSS杠杆臂和IMU视轴失准校准值以及CAM文件，GFXJ相机的定位精度可以在仅使用几个地面控制点进行空中三角测量后满足3D点精度要求和2000 m飞行高度1：1000的测绘精度要求。
校准统计工具：改善人类对气候影响的量度
使用物理仪器（即温度计）对环境的干预措施产生仪器读数，这些读取物收集到数据集中，然后是测量结果（从这些数据集中推断出的特定因素贡献的实际估计值）。这种推论在很大程度上取决于背景知识（以气候模型的形式）和统计数据，后者在归因研究中起着至关重要的作用，这是由于气候数据中存在的噪声水平很高。尽管在过去的三十年中，这种测量样过程的基本脚手架基本上保持不变，但细节却没有。的确，上面概述的所有元素都发生了变化：气候科学家收集了更多数据，建立了更复杂和准确的模型，并开发了新的统计技术。这些更改中的前两个应该是熟悉的 - 收集更多数据并建立更准确的理论结构（相对）是科学过程的部分。第三次不太如此。我们应该如何理解统计技术的变化？是什么使一种统计技术在气候科学的背景下“更好”？以及对更好统计技术的一般渴望如何转化为特定的变化？目前的论文解决了这些问题。，我详细说明了两个结论。这种人工艺性观点既与以前的模型评估都很好地保持一致，并有助于解释许多i认为，在归因研究中发现的统计技术的变化类似于测量的遗传学中所谓的“校准”，在测量过程中使用的仪器或模型会改变，其目标是产生更精确，更准确，更准确的测量结果。首先，我们应该理解统计技术的变化是对“工具”的改变（统计学家称为“统计模型”），也类似于Bokulich（2020a）和Tal（2017）等讨论中发现的校准范围。尽管我的例子说明了涉及测量的推论工具，而不是对物理仪器的更熟悉的更改，但我表明它们在很大程度上具有相同的动机和认识论含义。第二，统计模型应根据我所说的“人为”观点（借用Knuuttila 2011的术语）来判断，根据该观点，新模型比旧模型要好于旧的旧模型，因为它在许可准确的推论方面更可靠（例如，在世界上代表世界上任何实际过程）。
ChatGPT：人工智能可以生成校准证书吗？
ChatGPT 被要求根据 ISO/IEC 17025:2017 标准生成一份详细的测试报告（见附件 A）。该报告包含基于 EURAMET CG-18 指南的指示误差、重复性和负载偏心率测试结果，这些结果对于评估非自动称重仪器的性能至关重要。通过综合测试数据并遵守标准的格式要求，ChatGPT 生成了一份综合报告，展示了其管理和解释复杂数据的能力。
微波探测器的单点校准
摘要：被动微波探测器对于来自数值天气预测模型的准确预测至关重要。使用传统的两点方法对这些传感器进行校准，其中一个来源通常是一个自由空间的黑体目标，第二个来源是宇宙微波背景的清晰视图，通常称为“冷空间。”有时，这些校准源中的一个或两个都会因在冷空间视图中的太阳能/月球入侵而损坏。目前针对风暴和热带系统（Tempest）微波仪器仪器进行的时间实验，目前已在国际空间站（ISS）进行3年任务。Tempest还使用黑体目标和冷空间校准；但是，ISS上存在的物体通常会妨碍冷空空间视图。在这里，我们测试了仅使用黑体校准目标的替代单点校准方法。我们发现这种新方法与传统的两点校准方法之间的亮度温度差为0.1 k，当应用于2018年至2020年的Tempest Cubesat演示（Tempest-D）任务数据的3年。这种方法适用于其他微波辐射仪，这些微波辐射仪偶尔会降解校准源，例如热效应，侵入或噪声二极管的不稳定性。
微波探测器的单点校准
摘要：被动微波探测器对于来自数值天气预测模型的准确预测至关重要。使用传统的两点方法对这些传感器进行校准，其中一个来源通常是一个自由空间的黑体目标，第二个来源是宇宙微波背景的清晰视图，通常称为“冷空间。”有时候，这两个或两个校准来源都会因在冷空间视图中的太阳/月球入侵或黑体校准源的热不稳定性而被损坏。目前针对风暴和热带系统（Tempest）微波仪器仪器进行的时间实验，目前已在国际空间站（ISS）进行3年任务。tempest还使用黑体目标和冷空间视图对其进行校准；但是，ISS上存在的物体通常会妨碍冷空空间视图。在这里，我们测试了仅使用黑体校准目标的替代单点校准方法。我们发现这种新方法与传统的两点校准方法之间的亮度温度差为0.1 k，当应用于2018年至2020年的Tempest Cubesat演示（Tempest-D）任务数据的3年。这种方法适用于其他微波辐射仪，这些微波辐射仪偶尔会降解校准源，例如热效应，侵入或噪声二极管的不稳定性。
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