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Fisherrf：使用Fisher Information
摘要。本研究解决了辐射场领域内主动视图选择和不确定性定量的挑战性问题。神经辐射场（NERF）具有极大的高级图像渲染和重建，但是获取图像的成本提出了有效选择最有用的观点的需求。现有方法取决于修改模型体系结构或假设扰动字段间接近似模型不确定性。但是，从间接近似中选择视图并不能保证模型的最佳信息增益。通过利用Fisher信息，我们直接量化了有关辐射场参数的观察信息，并通过最大化预期信息增益（EIG）来选择候选视图。我们的方法在多个任务上实现了最新的结果，包括视图选择，主动映射和不明显的量化，这表明了其推进辐射场领域的潜力。
基于密度矩阵凸分解的方差和量子 Fisher 信息的不确定性关系
我们提出了几个与罗伯逊-薛定谔不确定关系相关的不等式。在所有这些不等式中，我们考虑将密度矩阵分解为混合状态，并利用罗伯逊-薛定谔不确定关系对所有这些成分都有效的事实。通过考虑边界的凸顶部，我们获得了 Fröwis 等人在 [ Phys. Rev. A 92 , 012102 (2015) ] 中的关系的另一种推导，并且我们还可以列出使关系饱和所需的许多条件。我们给出了涉及方差凸顶部的 Cramér-Rao 边界的公式。通过考虑罗伯逊-薛定谔不确定关系中混合状态分解的边界的凹顶部，我们获得了罗伯逊-薛定谔不确定关系的改进。我们考虑对具有三个方差的不确定性关系使用类似的技术。最后，我们提出了进一步的不确定性关系，这些关系基于双模连续变量系统的标准位置和动量算符的方差，为二分量子态的计量实用性提供了下限。我们表明，在 Duan 等人 [ Phys. Rev. Lett. 84 , 2722 (2000) ] 和 Simon [ Phys. Rev. Lett. 84 , 2726 (2000) ] 的论文中讨论了这些系统中众所周知的纠缠条件的违反，这意味着该状态在计量学上比某些相关的可分离状态子集更有用。我们给出了有关自旋系统具有角动量算符的纠缠条件的类似结果。
AMS无线振动监视器
艾默生（Emerson）或其任何附属实体都没有承担任何产品的选择，使用或维护。对任何产品的适当选择，使用和维护的责任仅保留在购买者和最终用户中。Fisher，FieldVue和Valvelink是由Emerson Electric Co. Emerson业务部门的一家公司拥有的商标。Emerson和Emerson徽标是Emerson Electric Co.的商标和服务标记。所有其他商标都是其各自所有者的财产。本出版物的内容仅出于信息目的而呈现，尽管为确保其准确性所做的一切努力，但不应将其解释为本文所述的产品或服务的保证或担保，明示或暗示，或其使用或其适用性或适用性。所有销售均由我们的条款和条件约束，可应要求提供。我们保留随时修改或改进此类产品的设计或规格的权利，恕不另行通知。
Fisher工程：UL 9540A消防工程（FPE）分析Megapack 2和Megapack 2 XL
Fisher Engineering，Inc。（FEI）对特斯拉的新电池储能系统（BESS）进行了消防工程（FPE）分析，称为Megapack 2（MP2）和Megapack 2XL（MP2XL）。MP2和MP2XL（MP2/2XL）是锂离子BES，存储容量在大约1到4兆瓦时（MWH）。他们的设计，构造和操作基本相似，并且是用于商业和工业应用中安装在地面上的室外设施。此FPE分析包括对MP2/2XL的审查，其结构，设计，消防安全功能，UL 9540A单元格，模块和单位级测试数据，其他内部单位级别火灾测试和火灾传播建模。该高管摘要是我们的分析和结论的缩写清单。有关分析的详细信息，请参阅主要报告和结论的完整列表。
白皮书：气体燃气电厂进料应用中的压力调节器，费舍尔，调节器（VCWHP-12790-en）
在两路式调节器中，如果下游压力降低，因为对天然气的需求正在增加，则试点阀插头从孔口移开，从而使入口压力填充主阀的负载压力室。加载压力的这种增加迫使主阀打开，这会增加下游天然气的流动，从而确保下游压力保持在设定点附近。如果下游压力增加，因为天然气的需求正在减少，则会发生反合。飞行员阀插头向孔口移动，将流动到装载压力室的流动限制，并迫使加载压力室内的气压高高通过固定限制。当负载压力降低时，主阀的弹簧力会闭合主插头，限制流量并确保下游压力保持在设定点附近。
基于局部均值分解和 Fisher 规则的多尺度模糊熵用于人体运动分析中的脑电特征提取
脑电信号（EEG）是由大量神经元产生的非线性、非平稳、随机的微弱信号，在人工智能、生物医学工程等领域具有重要的研究价值和实际意义，而脑电特征提取是直接影响处理结果的重要步骤，目前常用的脑电特征提取方法有频域或时域分析、时频结合等方法。由于脑电信号的非线性，上述方法都存在一定的局限性。因此，该文提出一种基于局部均值分解和Fisher规则的多尺度模糊熵用于人体运动分析中的脑电特征提取。首先将脑电信号自适应地分解为一系列乘积函数（PF）分量，然后选取有效的PF分量并计算多尺度模糊熵，利用多尺度模糊熵进行特征提取。利用Fisher规则对模糊熵在不同尺度上的特征分类能力进行排序，选取排序最高的多尺度模糊熵构成最优特征向量，实现特征降维。实验结果表明，该方法能有效提取脑电信号特征，验证了新方法的有效性和可行性。
在热场的影响下，固有的腐烂，鲜明效应和kerr样培养基的影响下，两级原子系统的量子渔民信息
在本文中，我们提出了数值计算，以研究移动两级原子与连贯性和热场相互作用的量子纠缠（QE），受到内在的脱干（ID），KERR培养基（非线性）和Stark效应的影响。完整系统与相干和热场相互作用的波函数在数值上受到ID，KERR（非线性）和Stark效应的影响。已经看到，在量子系统的时间演变中，Stark，Kerr，ID和热环境具有显着影响。量子Fisher信息（QFI）和QE随着ID参数的值在没有原子运动的情况下增加而降低。可以看出，在存在原子运动的情况下，QFI和von Neumann熵（VNE）显示出相反的周期性反应。随着kerr参数的值被降低，非线性Kerr培养基对量化宽松的量化培养基具有更大和显着的影响。在非线性kerr参数的较小值下，vne increases vne crease却减少了，因此qfi和vne彼此之间具有单调连接。随着KERR参数的值增加，非线性Kerr的效率在QFI和QE上并不保持至关重要。然而，由于原子运动在自然影响下的适度，因此可以看到量化宽松的周期性响应。此外，已经看到QFI和QE腐烂在Stark参数的较小值下很快。然而，随着Stark参数的值增加，即使没有原子运动，QFI和量化量子也会显示出周期性的响应。
Thermo Fisher科学，国立大学医院和Mirxes合作，以增强新加坡早期癌症检测的先进基因组检测的访问
Mirxes的联合创始人兼首席执行官Zhou Lihan博士分享说：“ Mirxes是精密医学的强烈拥护者，认识到其对癌症患者的巨大潜力和有效治疗的潜力。在过去的10年中，Mirxes与NUH和其他本地研究和临床机构合作，开发和商业化基于RNA的新型癌症早期检测解决方案，例如胃肠道，在Thermo Fisher的PCR平台上。近年来，我们在建立多摩变和下一代测序能力方面进行了巨大的投资，以在癌症护理连续体中为贫乏服务的东南亚地区提供全方位的精确诊断解决方案。我们很高兴与诸如Thermo Fisher和NUH等既定和长期合作伙伴的合作进行扩展，以进一步扩大我们的临床诊断产品，利用我们广泛的区域临床测试网络，使他们更容易获得新加坡和东南亚地区的患者。”
Thermo Fisher科学，国立大学医院和Mirxes合作，以增强获得早期癌症检测的先进基因组测试
Mirxes的联合创始人兼首席执行官Zhou Lihan博士分享说：“ Mirxes是精密医学的强烈拥护者，认识到其对癌症患者的巨大潜力和有效治疗的潜力。在过去的10年中，Mirxes与NUH和其他本地研究和临床机构合作，开发和商业化基于RNA的新型癌症早期检测解决方案，例如胃肠道，在Thermo Fisher的PCR平台上。近年来，我们在建立多摩变和下一代测序能力方面进行了巨大的投资，以在癌症护理连续体中为贫乏服务的东南亚地区提供全方位的精确诊断解决方案。我们很高兴与诸如Thermo Fisher和NUH等既定和长期合作伙伴的合作进行扩展，以进一步扩大我们的临床诊断产品，利用我们广泛的区域临床测试网络，使他们更容易获得新加坡和东南亚地区的患者。”
Fisher指导的选择性遗忘（FGSF），用于深钢筋学习
摘要。我们提出了一种适合深入加强学习（DRL）问题的新颖算法，该算法利用信息几何形状实施战略性和选择性遗忘。我们的方法旨在解决DRL的首要偏见，并在顺序决策框架内提高适应性和鲁棒性。我们从经验上表明，通过包括利用Fisher Information Matrix来实现的选择性遗忘机制，与仅专注于学习的传统DRL方法相比，人们可以获得更快，更健壮的学习。我们的实验是在流行的DeepMind Control Suite基准上执行的，可以加强该想法 - 已经存在于文献中 - 忘记是学习的基本组成部分，尤其是在具有非平稳目标的情况下。