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锂离子电池组件制造的测量仪器
必须以正确的量添加到混合器或反应器中。最好，最实用的方法之一是质量流量测量。Micro Motion™Elite™峰性能Coriolis流量和密度计（图6）提供了高精度和宽的转下比，这是测量液体，浆液和气体的绝佳选择。，但最重要的方面是它测量质量的能力，而不是简单的体积流以及测量密度的能力。鉴于密度，温度和其他可能因素差异的潜力，这有助于确保添加正确量的成分
一种新型的数据驱动物理迭代建模方法及其在量子仪器中的应用
摘要 - 这项工作是解决量子仪器的数据驱动建模问题并启用模型可以解释的。首先，提出了一种数据驱动的物理迭代（DPI）建模方法来解决具有基于现象学速率方程描述的量子系统的动态行为的复杂物理系统的建模问题。第二，提出的DPI建模方法结合了快速采样技术，该技术被泰勒平均值定理证明是可行的，以解决非自治系统的建模问题。第三，最小二乘标准和大量法则证明了所提出的方法的融合。最后，将DPI建模方法部署在光学泵送磁力计（OPM）和自旋交换宽松量表（SERFCM）中，在完成量子仪器建模的同时，估算了系统的物理参数。数值模拟和实际实验支持理论结果。
任务支持 Triveni Rao (代理) 仪器仪表......
杰克·弗里德 (GL) 克里斯蒂娜·芬内利 吉莉安·多诺霍 劳尔·吉多里尼·切卡托 凯拉·埃尔南德斯 约翰·库切夫斯基 埃里克·拉古津
DOE实施OSTP“ Nelson Memo”
基于加速器的光和中子来源是研究强大，为解码复杂的材料和系统提供了独特的分析工具。他们直接为社会巨大的挑战做出了贡献，并从阐明生物或物理系统中发挥作用的基本机制（包括随着时间的推移随着时间的推移的进化）提供了极为广泛的应用，到为技术和美国经济所需的专业特性提供新的和日益复杂的材料的高通量发现平台。新的加速器概念，新材料，例如下一代半导体，用于制造和加工的先进技术，小型化以及计算能力的增加，已经实现了数十年的科学和技术创新。结果，光子和中子设施的研究能力呈指数增长。
NESC 传感器与仪器仪表学科概述
Singh Upendra LaRC - 团队负责人 Gaskin Jessica MSFC - TDT 副手 NASA Biagi Chris KSC Edwards William (Chris) LaRC Haw Magnus ARC Humphreys William (Tony) LaRC Hunter Gary GRC Li Jing ARC Conaty Carmel GSFC Santos Jose ARC Refaat Tamer LaRC Stahl H (Phil) MSFC Tonn Synthia GSFC Wells Nathan JSC Wollack Edward GSFC Yu Anthony GSFC Ericsson Aprille GSFC Reynolds Renee GSFC Gunapala Sarath JPL
教育工作者的定量研究工具
研究人员可以浏览学术和商业数据库，以检查是否有适当的工具。他们可以检查学术和商业数据库，以发现其主题的适当工具（Burns＆Grove，2011； Devellis，2017； McDowell，2006）。学术数据库是找到经过验证和测试的研究工具的绝佳工具，以获得可靠性和有效性。此外，商业数据库可能会出售或提供对工具的访问。但是，在研究项目中使用仪器之前，必须对其进行验证和评估以确保可靠性和有效性。此外，可能需要在研究人员利用该工具之前获得原始作者或版权持有人的许可。此外，研究人员可以参考图书馆可用的论文或论文。
超越地球轨道（BLEO）仪器和科学系列
- NASA的HRP，STMD和AES将从缓解方法，生物标志物的识别和设计指导中受益 - 其他政府机构（NIH，NIH，NSF，DOD，DOE等）对空间如何探索生物系统的局限性感兴趣 - 国际合作伙伴对科学有兴趣，并有可能改善太空中的人类健康
CSIR主题次传感电子和嵌入式系统生物医学仪器和智能农业航空航天材料涂料和化学机械师
Partha Chakrabarti博士，CSIR IICB pchakrabarti@iicb.res.res.in sinjay Singh csir csir ceri ceeri sinjay sinjay sinjay sinjay sinjay ; Sanjay Kumar博士，csir-nml sunju@nmlindia.org S P Das博士，CSIR-IMMT spdas@immt.res.res.r. in P. Sujatha devi博士，CSIR-NIIST PSUJATHADEVI@NIIST.RES.NIIST.RES.NIIST.RES.INS.IN csir-apri cksangi@immt.res.res.in Ashok Kumar博士，csir-cbri ashokkumar@cbri.res.res.res.r.in shri s negi，csir-cbri sknegi@cbri@cbri@cbri.res.in e madhu博士Asokan Pappu，csir-mbri pasokan@ampri.res.res.ins saptarshi sasmal博士，csir-serc saptarshi@serc.res.res.res.res.r.in p harikrishna博士Partha Chakrabarti博士，CSIR IICB pchakrabarti@iicb.res.res.in sinjay Singh csir csir ceri ceeri sinjay sinjay sinjay sinjay sinjay ; Sanjay Kumar博士，csir-nml sunju@nmlindia.org S P Das博士，CSIR-IMMT spdas@immt.res.res.r. in P. Sujatha devi博士，CSIR-NIIST PSUJATHADEVI@NIIST.RES.NIIST.RES.NIIST.RES.INS.IN csir-apri cksangi@immt.res.res.in Ashok Kumar博士，csir-cbri ashokkumar@cbri.res.res.res.r.in shri s negi，csir-cbri sknegi@cbri@cbri@cbri.res.in e madhu博士Asokan Pappu，csir-mbri pasokan@ampri.res.res.ins saptarshi sasmal博士，csir-serc saptarshi@serc.res.res.res.res.r.in p harikrishna博士
M-Tech 生物医学仪器和信号处理
CO1 能够理解数据挖掘过程中涉及的步骤（例如预处理、分类、回归、聚类和可视化）并将其应用于医疗数据的分析。 CO2 能够描述不同的预测分析方法及其在医疗领域的应用。 CO3 能够评估来自不同来源的数据以创建有意义的演示文稿。 课程内容 使用 Python 进行数据分析：了解数据 - （a）属性、数据的统计描述、数据可视化、相似性 - 不相似性、（b）预处理 - 缺失值、噪声数据、数据缩减、数据转换 - 规范化、标准化、分箱、聚类。 使用 Python 进行应用数学：数学基础 - 线性代数 - 向量、矩阵、特征值、特征向量、奇异值分解、降维、主成分分析、线性变换。概率与统计：随机变量、概率分布、分布函数和属性、离散和连续、统计推断 - 估计和假设检验。机器学习（第 1 部分）：机器学习基础、线性回归和逻辑回归（分类）。（第 2 部分将在下学期的应用机器学习课程中继续）教材 1. Jiawei Han 和 Micheline Kamber 编写的《数据挖掘概念和技术》 2. Rohatgi 和 Saleh 编写的《概率与统计简介》。 3. Christian Albright 和 Wayne Winston 编写的商业分析：数据分析与决策