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印度数字经济的评估与衡量
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测量报告：探索欧洲城市环境BTEX及其环境健康影响的变化
Xianshenng Liu 1，Xun Zhang 2：Martya 1，Martha 4，Martha 1，Marie Gohy 7，Paul Petit 7，Arey骑士8，玛丽·皮埃尔·巴格诺（Marie-Pierre Bagnot）9，约翰·福特尔9，9 14，David Bloss 15，Siqi Hou 15，Zongbo Shi 15，Roy M. Harrison 15，William Bloss 15，James Dernie台琴Xianshenng Liu 1，Xun Zhang 2：Martya 1，Martha 4，Martha 1，Marie Gohy 7，Paul Petit 7，Arey骑士8，玛丽·皮埃尔·巴格诺（Marie-Pierre Bagnot）9，约翰·福特尔9，9 14，David Bloss 15，Siqi Hou 15，Zongbo Shi 15，Roy M. Harrison 15，William Bloss 15，James Dernie台琴
多委托人群的1型糖尿病风险的标准化度量
1。埃克塞特大学医学院大学，英国埃克塞特市2。 皇家德文郡医疗保健NHS基金会信托基金会，埃克塞特，英国3。 医学和人口遗传学计划，麻省理工学院和哈佛大学广泛研究所，埃克塞特大学医学院大学，英国埃克塞特市2。皇家德文郡医疗保健NHS基金会信托基金会，埃克塞特，英国3。医学和人口遗传学计划，麻省理工学院和哈佛大学广泛研究所，
标准量子限制以下的热噪声测量
第2章。光弹簧效果。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 2.1。理想化的光弹簧。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 2.2。完整的光弹簧常数和阻尼系数。。。。。。。。。。。。。。25 2.3。机械敏感性和光弹簧增益。。。。。。。。。。。27 2.4。光弹簧对激光功率波动的响应。。。。。。。。。。。31 2.5。。使用计算模型模拟量子光场的量子反作用噪声消除量子。。。。。。。。。。。。。。34
用于表征电路中段测量的广义周期基准测试算法
电路中间测量 (MCM) 是容错量子计算发展中的关键因素。虽然在实现 MCM 方面取得了快速的实验进展，但表征噪声 MCM 的系统方法仍在探索中。在这项工作中，我们开发了一种循环基准 (CB) 型算法来表征噪声 MCM。关键思想是对经典和量子寄存器进行联合傅里叶变换，然后估计傅里叶空间中的参数，类似于 CB 型算法中用于表征 Clifford 门的 Pauli 噪声通道的 Pauli 保真度。此外，我们开发了一种 MCM 噪声可学习性的理论，该理论确定了哪些信息可以学习噪声模型（在存在状态准备和终止测量噪声的情况下）以及哪些信息不能学习，这表明所有可学习的信息都可以使用我们的算法来学习。作为一种应用，我们展示了如何使用学习到的信息来测试 MCM 中测量噪声和状态准备噪声之间的独立性。最后，我们进行数值模拟来说明该算法的实际适用性。与其他 CB 型算法类似，我们希望该算法能够提供一个具有实验意义的有用工具包。
使用人工智能检测模型测量乳房动脉钙化及其与主要不良心血管事件的关联
从标准乳腺X线摄影图像获得的乳腺动脉钙化（BAC）通常在评估范围内，以分层女性重大不良心血管事件的风险。使用人工智能（AI）技术测量BAC，我们旨在确定BAC和冠状动脉钙化（CAC）严重程度与重大不良心脏事件（MACE）之间的关系。这项回顾性研究包括在乳房X线摄影后一年内进行胸部计算机断层扫描（CT）的女性。t检验评估了感兴趣的MACE与变量之间的关联（BAC与MACE，CAC与MACE）。风险差异以捕获观察到的风险和参考组的差异。卡方检验和/或Fisher的精确测试，以评估使用MACE的年龄和ASCVD风险，并通过动脉粥样硬化心血管疾病（ASCVD）的风险评估BAC和CAC协同。进行了逻辑回归模型，以衡量解释变量（BAC和CAC）与结果变量（MACE）之间的几率比。在分析中包括的99名患者中，有49例患者（49.49％）为阳性，37例患者（37.37％）CAC阳性，26例患者（26.26％）患有MACE。BAC得分的一个单位增加导致中度至高ASCVD风险> 7.5％（p = 0.01）和2％增加MACE的几率增加了6％（p = 0.005）。BAC阳性患者中等高度ASCVD风险评分的几率高（OR = 4.27，95％CI 1.58–11.56）比CAC阳性患者（OR = 4.05，95％CI 1.36–12.06）。在这项研究人群中，BAC的存在与MACE有关，可用于证实ASCVD风险。我们的结果提供了证据，以支持除了广泛的护理乳房X线照片外，还可以利用AI生成的BAC测量。
拜登·哈里斯（Biden-Harris）政府宣布通过拜登（Biden）在美国议程的投资来改善对温室气体排放的测量，监测，报告和验证的新投资|主页
拜登·哈里斯（Biden-Harris）政府宣布通过拜登（Biden）在美国的投资
自由空间信道中连续变量测量设备独立的量子密钥分发
量子密码术 [1] 是最古老的量子技术之一，已成为应对量子计算机挑战的杰出候选技术 [2]。尤其是量子密钥分发 (QKD)，其发展速度非常快，其最终目标是使远距离用户能够共享一个密钥，该密钥必须无法被窃听者获知，从而提供高度安全的加密。QKD 系统面临的关键挑战包括通信系统中的信道损耗和噪声水平。这是影响 QKD 性能及其实现的两个主要障碍，尤其是在长距离传输中 [3]。直到最近，光纤一直是研究和实验大多数 QKD 协议的主要平台。但它们的长距离安全距离有限，主要是因为光纤链路的透射率呈指数衰减。一般来说，有两种解决方案可以克服这一限制：使用量子中继器[4-10]或使用自由空间和卫星链路[11-17]。当前基于地面光纤的量子通信系统的覆盖范围仅限于几百公里[18]，而我们似乎即将建立全球量子通信网络，即量子互联网[19,20]。因此，最近的研究引起了人们对星载 QKD 和空间量子通信的浓厚兴趣[17]，旨在了解自由空间、高空平台站（HAPS）系统和卫星链路如何帮助突破当前的距离限制，同时保证实现量子安全。人们已经取得了重要进展，特别是在单向空间量子通信的极限和安全性方面[21-23]，结果表明，秘密比特可以在湍流大气中安全地分发，无论是弱湍流还是强湍流[24]。在 QKD 科学的另一个不同分支中，独立于测量设备 (MDI) 的 QKD [25,26]（相关实验另见参考文献 [27-29]）是放宽典型点对点 QKD 协议中的信任假设的最有趣和研究最充分的方案之一。更准确地说，在 MDI 中，人们不需要假设将在他们之间分发密钥的合法方的检测设备是可信的。这是因为据称不受信任的第三方
通过荧光测量检测表面有机污染
作者：SITA Messtechnik GmbH 应用部门 André Lohse 和 Tilo Zachmann 表面上的化学和薄膜残留物会导致工业生产过程（如涂层、粘合和焊接）出现质量问题。随着质量要求的提高和向更高效生产方法的转变（如胶粘或电子束焊接 (EBW)），对清洁表面及其验证的需求也随之增加。荧光测量是一种适用且经过验证的无损表面检测方法，因为它具有灵敏度高、响应速度快和非接触式测量特点。荧光物理学荧光是冷光的一种形式。冷光是指原子或分子受激发后发光。光子发射（光）的情况称为光致发光。荧光机理如图 1 所示。为了激发荧光，用紫外线光源照射测试表面。表面任何污染物的分子都会吸收高能辐射 (1)。在光子的激发下，电子达到更高的能级（2，激发态）。激发的分子与周围环境发生碰撞，并释放出一小部分吸收的能量（3）。
