XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemMeasurement
使用 TDM 系统进行 CTE 测量
使用我们的 3D + 投影莫尔条纹和 2D-DIC 记录测量值。在进行 CTE 测量时，我们的 TDM 系统会生成包含 3D 地形图的文件，其中包含 X、Y、Z 坐标矩阵和灰度图像。这些坐标将用作跟踪区域。我们将区域分解为较小的集合以进行位移测量。2D-DIC 允许跟踪较小的单个子集。（能够将位移结果导出为矢量图、CSV 或 jpg）。我们对 CTE 精度的依赖在于 DIC 跟踪、像素覆盖率和温度（均匀性、表面和内部温度）。
NIST 人工智能测量和评估议程研讨会
讨论：人工智能系统中可以/应该被测量的属性，以及哪些属性具有/缺乏指标和测量方法；用于测量人工智能的不同测量方法及其优势/局限性；指标的不同类型和用途，以及指标可以具有的各种属性；所选指标和测量方法对评估的影响；何时需要通过玻璃盒访问人工智能系统以进行评估，以及人工智能系统的设计/方法何时会影响指标/测量方法的选择。
在基于测量的量子计算中识别用于栅极实现的关键码头
摘要 - 基于测量的量子计算（MBQC）是一种强大的技术，依赖于多数纠缠群集状态。要实现一组通用的量子门，因此，MBQC中的任何量子算法，我们都需要按适当的顺序测量群集状态矩阵，然后根据测量结果的进料进行最终校正。在光子量子架构中，Gottesman-Kitaev-Preskill（GKP）Bosonic Continule-Rible-变量（CV）编码是MBQC的绝佳候选者。GKP量子位允许轻松应用纠缠CZ门，用于使用梁拆分器生成资源群集状态。但是，准备高质量，现实，有限的GKP量子量可能是实验中的挑战。因此，可以合理地期望基于GKP的MBQC在群集状态下仅包含少数“良好”质量GKP量子台的实现。相比之下，其他量子位是弱挤压的GKP Qubits，甚至只是挤压真空状态。在本文中，我们分析了一组通用的简历门的性能，当使用不同质量（良好和不良）的GKP量子和挤压真空状态的混合在一起来创建群集状态。通过比较性能，我们确定了群集状态中每个门的关键量子，以实现其MBQC。我们的方法涉及将门的输出与相应的预期输出进行比较。我们介绍了不同栅极实现的逻辑错误率，这是GKP挤压的函数，用于使用Xanadu的草莓田Python库来模拟和确定。索引项 - 基于测量的量子计算，量子连续变量，Gottesman-Kitaev-Preskill Qubits
机器学习辅助测量Lepton-Jet方位角角度不对称在HERA的深弹性散射中
在深度无弹性正面散射中，使用与HERA的H1检测器收集的数据测量Lepton-Jet方位角不对称性。When the average transverse momentum of the lepton-jet sys- tem, lvert ⃗ P ⊥ rvert , is much larger than the total transverse momentum of the system, lvert⃗q ⊥ rvert , the asymmetry between parallel and antiparallel configurations, ⃗ P ⊥ and ⃗q ⊥ , is expected to be gener- ated by initial and final state soft gluon radiation and can be predicted using perturbation theory.量化不对称的角度特性提供了对强力的额外测试。研究不对称性对于通过横向动量依赖（TMD）Parton分布函数（PDFS）产生的固有不对称的未来测量很重要，其中这种不对称构成了主要背景。方位角不对称的力矩是使用机器学习方法来测量不需要归安宁的。
CSF中α-核蛋白种子的定量测量...
Ilham Y. Abdi 1.2†，Indulekha P. Sudhakaran 17,18，Vasilies 3.4，Elisabeth Kapaki 3.4，George Houlden 16，Laura Parkkinen 10，Wilma D.J.去Berg 11，Michael G.agnaf 1.2 *
AMB2025-04基准测量和挑战问题：激光热线定向能量沉积（DED）3D基于镍的Superalloy 718 TES
图1显示了构建的一般几何形状。激光焊缝在电线馈周周围有三个梁同心。挑战相关的测量值将包括残留应力/应变成分，在构建机器上拔掉后的底板偏转以及在构建过程中的底板温度。在构建过程中，激光功率保持恒定，但是进料速度和行进速度变化以产生良好的几何形状。激光校准数据，电线和底板材料组成，广泛的构建信息，包括编程的进料速率和旅行速度（G代码）以及一些热电偶数据。我们将不提供材料属性数据。
AMB2025-01基准测量和挑战问题
•基准挑战CHAL-ABS2025-01-SR：预测平均固体尺寸，平均最大和最小隔离的NB和MO在细胞壁和细胞内部的NB和MO的质量分数，以及在AS-Buuguign微型结构中不包括氧化物的沉淀物的体积分数。预测在870°C的应力释放热处理1小时后，在微观结构中的沉淀物的体积分数（不包括氧化物）。 •基准挑战CHAL-BAMB2025-01-H：在细胞壁和细胞内部的NB和MO分别预测NB和MO的平均固定细胞大小，平均最大和最小隔离质量分数，以及在构造的微观结构中排除氧化物的沉淀物的体积分数。预测在1150°C均质热处理1小时后，在微观结构中的沉淀物的体积分数，不包括氧化物。
使用EIS测量在不同工作条件下杂交超级电容器的实验表征
摘要 - 混合超级电容器（HSC）是创新的储能解决方案，在许多应用领域中变得至关重要。他们的性能受到多个参数的强烈影响，例如温度条件，负载特征和电荷（SOC）。出于这个原因，在不同情况下表征其表演变得至关重要。调查性能的最佳方法之一是采用电化学阻抗光谱（EIS）测量。但是，由于HSC是一项最近的技术，因此目前在文献中尚不提供针对阻抗分析的数据库和研究。因此，这项工作介绍了在不同的温度和SOC条件下进行大型测量运动的结果，以获取大型频率范围（从1 MHz到100 kHz）的阻抗数据。构造的数据集已用于研究阻抗异常，并分析温度和SOC可能对HSC阻抗产生的影响。大型获得的数据集也可以用于诊断和预后目的。本研究中使用的数据集可从https://doi.org/10.6084/m9.figshare.24321496获得。
用于监视和比较多光子显微镜系统
我们认为量化协议是必要的，原因是几个原因。首先，作为开发人员，早期采用者，建筑商，用户和设施经理，我们意识到，在执行相关测量结果时，并非总是需要达成共识，也不总是就最佳实践达成共识。我们想共享我们认为提供最关键的测量的实践。这种测量可以提供有关系统性能的有价值的诊断信息，尤其是在定期执行表征时。第二，我们的目标是进一步将多光子显微镜从边界技术转变为常规工具，类似于共聚焦显微镜。第三，我们希望这项工作将有助于对实验室内部和整个实验室的结果进行更可靠的比较。第四，最后，我们渴望让制造商以类似的定量方式指定其显微镜的性能，并为这种表征开发更好的工具。总的来说，我们希望推动该领域以提高数据质量和严格目的