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窗户和吊扇乘员行为模型与建筑能量模型的耦合方法，热带案例研究
摘要在这项工作中，我们提出了一种方法，将在上一篇论文中与Python开发的行为模型与动态热模拟软件Energation Plus（研究和设计中使用的高级代码）一起开发的行为模型。提出的耦合方法应用于聚会岛的潮湿热带气候中的办公楼的热模型，并通过测量的温度和相对湿度数据进行校准和验证。然后，将此产生的耦合模型与典型的设计办公室能量模型进行了比较，该模型基于典型的确定性场景。比较着重于所使用的吊扇的功率水平，开放使用水平和计算时间。通过与新行为模型耦合获得的结果比在常规确定性方案中更好，在设计阶段提供了对用户行动的更忠实地复制。
用于...的二级标准剂量计的规范
国家测量系统要求在全国范围内提供校准二级标准诊断剂量计的服务，该剂量计可追溯到经过验证的英国国家一级标准。作为可追溯性要求的一部分，需要建立诊断二级标准的性能规范。以下规范基于国际电工委员会 (IEC)l 和美国医学物理学家协会 (AAPM)2 对一般诊断仪器的规范，但也考虑了英国医学物理科学研究所 (IPSM) 诊断放射学主题组3 工作组提出的性能规范、德国联邦物理技术研究院 (PTB) 诊断剂量计要求4 和 IEC 治疗级性能规范。所概述的性能要求适用于用于测量诊断和乳房 X 线摄影辐射领域中的空气比释动能或空气比释动能率的二级标准剂量计。
在电气标准三角比较中使用高值电阻 - 仪器和测量，IEEE 交易
摘要——我们提出了一个比其他直接量子计量三角比较具有一些优势的实验。首先，通过使用可校准的低温电阻，量化霍尔电阻 (QHR) 标准只需在短时间内使用。其次，该实验不需要电压检测器。这消除了一个外部噪声源并允许快速电流反转。第三，主要比较系统中也没有可能导致过度噪声和超导量子干涉装置通量跳跃行为的反馈。该实验可以在更高的电流下运行，并且长时间无人监督，从而受益于噪声的统计降低。我们开发了一种低温电流比较器，用于直接根据 QHR 校准低温电阻。
信任机器智能：军事行动中的人工智能与人类自主协作
摘要 人工智能的不断进步使得军事系统的自主性水平更高。随着机器智能作用的不断扩大，人类与自主系统之间的有效合作将成为未来军事行动中越来越重要的一个方面。成功的人机自主协作 (HAT) 需要在机器智能中建立适当的信任水平，而这种信任水平会根据 HAT 发生的环境而有所不同。有关信任和自动化的大量文献，加上较新的关于军事系统自主性的研究，构成了本研究的基础。本研究研究了三类机器智能应用中信任的各个方面。这些包括数据集成和分析、所有领域的自主系统以及决策支持应用。每个类别中与适当校准信任水平相关的问题各不相同，信任不协调的后果和潜在的缓解措施也各不相同。
JHEP01（2025）150
摘要：Skyrme模型以Maxwell动作和量规场的源术语扩展。我们考虑了消失的isospin状态的专业案例，因此只有电势被打开并研究了Skyrme场上的反应。特别是，我们研究了Baryon数字B = 4、8、12、16和40的天空。我们发现，与物理期望一致，库仑反应对于大型天空最为明显，并发现该理论的动力学比基础状态（能量的全球最小化）对二次反应更敏感。将模型校准到碳12中，我们发现了研究的天空群体的质量 - 在1之内。86％的实验数据。 库仑的能量比现象学拟合所建议的略大，但仅约3-22％，而半径在15％的误差范围内，最小的baryon数字（b = 4）的错误最大，而大型重子的错误最小。86％的实验数据。库仑的能量比现象学拟合所建议的略大，但仅约3-22％，而半径在15％的误差范围内，最小的baryon数字（b = 4）的错误最大，而大型重子的错误最小。
将人工智能置于组织中
人工智能 (AI) 技术的不断进步导致工业和服务机器人等智能设备得到更广泛的采用。这种环境极大地影响了日常运营流程，从而促进了人机交互的持续进化发展。在这里，我们分析了 Ayenda Kemp 在《管理学院评论》 (AMR) 上发表的一篇有趣的文章，她提出了情境化 AI 的概念来讨论 AI 驱动的竞争优势。在我们组织中定位 AI 的替代框架中，我们确定了人机关系的三个方面——凝聚力、自主性和平等性——并将它们与三个重新定义的定位活动——锚定、边界和校准联系起来，以充分发挥 AI 的潜力。我们相信这个定义的框架可以进一步为数字经济领域的相关文献做出贡献。
使用低成本PM2.5空气质量增强机器学习...
在这项研究中，我们提出了一种基于机器学习的转移学习技术，用于通过参考监视器的共同部署进行快速传感器校准，将其保持在最低限度。此方法整合了来自少数传感器（包括目标传感器）的数据，从而降低了对参考监视器的依赖性。我们的研究表明，在最近的研究中，已经提出了一种使用元语言模型的转移学习方法，结果证明，结果比以前的方法更有效。在试验中，与最佳的原始和基线观测值相比，校准误差成功降低了32％和15％。这表明了转移学习方法的巨大潜力，从而提高了学习的有效性。这些结果突出了这种创新转移学习技术的潜力，可以使用机器学习快速和凝固地校准低成本物质传感器。
用于风洞测试的 Aerolab 375 Sting Balance 的校准方法
风洞测试中使用内部力或刺天平来测量施加在空气动力学结构上的总力和力矩。刺天平通过应变计将外部施加的负载的应变转换为电压信号。准确的测量设备在风洞测试中至关重要，本论文关注的是校准这种测量设备，以用于风洞中的微型飞行器。发现校准矩阵将天平的电压输出转换为力和力矩数据。将已知负载施加到弦式天平的不同通道，并使用定制程序读取和后处理负载下天平中应变计产生的电压。然后找到电压和负载之间的关系，并用它来生成校准矩阵。然后将校准矩阵输入到不同的程序中，通过施加已知负载作为参考，并将测量的力与参考进行比较，以测试天平的准确性和分辨率。
超导量子比特读出
为了使超导量子比特成为大规模量子信息处理的可行平台，需要高保真度的读出。本论文研究了描述初始化和读出序列中的系统和时间演化的底层物理，以研究不同的物理参数如何影响状态准备和测量 (SPAM) 误差。通过校准单个超导量子比特，使用随机主方程建立了一个模拟模型来模拟量子比特谐振器系统的色散近似。该模型能够生成具有与实验室测量相似的分布和 SPAM 保真度的 IQ 测量的真实图。该模型用于估计三个因素对不保真度的贡献：非零温度、测量过程中的能量衰减和低效测量。我们得出结论，非零温度是所分析系统的最大贡献者。该模型进一步用于模拟具有边际改进的系统。这为讨论如何改进超导量子比特读出提供了基础。
***附件告别Sh Rajiv Kumar的演讲，第25届...
模型的行为准则在允许强大的政治辩论和确保负责任的竞选活动之间保持微妙的平衡方面发挥了至关重要的作用。虽然已经有效地利用了选举公平，但我们必须谨记任何过度的人都可以扼杀真正的政治表达，就像不受组织的违规行为可能破坏选举的神圣性一样。未来的挑战在于仔细校准MCC的执法，确保它仍然是道德运动的有效工具，而不会成为民主表达的不当限制。过去的许多场合都踏上了一条细线，这需要在允许当事方和候选人的最充分和充满活力的选举参与的利益中，将主动行动与宪法和限制保持平衡，同时不超越法律司法程序。政党及其总统还必须对明星竞选者和领导人的讲话负责。