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可重复的 WiSDM：使用标准化开放数据在气候变化情景下绘制可重复的外来入侵物种风险图的工作流程
方法：我们开发了 WiSDM，这是一种半自动化工作流程，旨在使创建开放、可重复、透明的外来入侵物种风险地图变得民主化。为了方便使用 WiSDM 制作外来入侵物种风险地图，我们统一并公开发布了分辨率为 1 平方公里、覆盖欧洲的气候和土地覆盖数据。我们的工作流程能够减轻空间采样偏差，识别高度相关的预测因子，创建集成模型来预测风险，并量化空间自相关性。此外，我们还提出了一个新颖的应用程序，通过量化和可视化模型预测的置信度来评估模型的可迁移性。所有建模步骤、参数、评估统计数据和其他输出也均自动生成，并保存在一个 R markdown 笔记本文件中。
在计量中使用模拟时得出不确定性
2 对模拟及其用途的当前观点 7 2.1 简介. ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.4 Karniadakis，模拟科学中的不确定性量化. . 13 2.5 坐标测量计量学. ...
来自量子和经典相关性的麦角 - nsf -par
显然，描述量子系统中的信息更加微妙，因此，量子信息的热力学也需要进行更彻底的分析[11，12]。这一研究领域的意识到，量子热力学对新一代量子技术的发展产生了深远的影响[13，14]。在这些新兴技术中，特别是量子热机[15-20]和量子信息发动机[21 - 25]，又名量子计算机[26]需要全面研究量子信息作为热力学资源。在这种情况下，重要的是要认识到，从von Neumann熵量化的热力学普及量信息中，这并不是要考虑的信息的唯一概念。相反，了解边际编码的信息的分配[27-29]，尤其是真正的量子相关性的热力学价值[30 - 32]是有用的。
魔法状态资源理论在断层中的应用......
受其对大多数容错量子计算方案的必要性的启发，我们为魔法状态制定了资源理论。我们首先表明，魔法的鲁棒性是一种行为良好的魔法单调，它操作性地量化了使用辅助魔法状态的 Gottesman-Knill 类型方案的经典模拟开销。我们的框架随后在使用魔法状态合成非克利福德门的任务中得到了直接应用。当魔法状态与克利福德门、泡利测量和稳定器辅助元素交错时（最一般的合成场景），可合成单元类很难表征。我们的技术可以对实现给定目标单元所需的魔法状态数量设置非平凡的下限。在这些结果的指导下，我们找到了这种合成的新示例和最佳示例。
技术经济过程建模和蒙特卡洛模拟数据的不确定性定量数据
本数据文章与研究文章有关，“ M.J. McNulty，K。Kelada，D。Paul，S。Nandi和K.A.麦当劳，将不确定性定量引入了制造田种植的植物性产品的技术经济模型，食品生物蛋白酶。过程。128（2021）153–165。”呈现的原始数据和既定数据与非确定性下高价值重组蛋白的超大规模尺度生长植物生产的生成，分析和优化有关。 使用Crystal Ball插件中的SuperPro De-signer中使用确定性的技术经济过程模型模拟，该数据是使用SuperPro De-signer中的确定性技术 - 经济过程模型模拟的。 本文的目的是使技术经济和提出的不确定性数据可用于其他研究目的。128（2021）153–165。”呈现的原始数据和既定数据与非确定性下高价值重组蛋白的超大规模尺度生长植物生产的生成，分析和优化有关。使用Crystal Ball插件中的SuperPro De-signer中使用确定性的技术经济过程模型模拟，该数据是使用SuperPro De-signer中的确定性技术 - 经济过程模型模拟的。本文的目的是使技术经济和提出的不确定性数据可用于其他研究目的。
颅内光生物调节引起的人类大脑功能连接和网络指标的变化，由全头部功能性近红外映射
摘要：研究表明，对人类头部进行近红外光颅脑光生物调节 (tPBM) 可以增强人类认知能力。本研究使用 111 通道功能性近红外光谱法对整个头部进行研究，研究了 tPBM 对静息状态大脑网络的影响。在 19 名成年人中，分别收集了接受和未接受 8 分钟 tPBM 的测量数据。分别使用皮尔逊相关系数和图论分析 (GTA) 对 tPBM 前、中、后期间的功能连接 (FC) 和大脑网络指标进行量化。我们的结果表明，tPBM (1) 提高了大脑网络的信息处理速度和效率，(2) 显著提高了额顶叶网络中的 FC，有助于更好地理解 tPBM 对大脑网络的影响。
定量荧光共振能量转移 -
结果：此方法为激活的C1的酶活性提供了线性定量范围，高达10 m mol mol mol -min -1 ml -1 -1和0.096 m mol·最小值·最小值·Ml -1·ml -1用于血清样品。该方法的恢复在90％〜110％的范围内。样品内分析的所有CV值和三个水平的分析均小于10％。与C1R酶，MASP1和MASP2的交叉反应速率小于0.5％。没有发现胆红素（0.2 mg ML -1），Chyle（2000 FTU）和血红蛋白（5 mg ML -1），但抗凝剂（EDTA，柠檬酸盐和肝素）抑制活性C1S的酶促能力。因此，该建立的方法可用于以0.096-10.000 m mol mol -1 ml -1 ml -1的浓度间隔确定人血清样品中的活性C1。
物理知识的机器学习作为内核方法
物理知识的机器学习结合了基于数据的方法的表现力和物理模型的解释性。在这种情况下，我们考虑了一个通用回归问题，其中经验风险是通过定量物理不一致的部分微分方程正规化的。我们证明，对于线性差异先验，该问题可以作为内核回归任务提出。利用内核理论，我们得出了正规风险的最小化器ˆ f n的收敛速率，并表明ˆ f n至少以sobolev minimax速率收敛。但是，根据物理错误，可以实现更快的速率。以一维的例子为例，说明了这一原则，支持以物理信息将经验风险正规化可以对估计器的统计绩效有益的说法。关键字：物理知识的机器学习，内核方法，收敛速率，物理正则化
整体预测策略的新趋势：粗网格计算流体动力学的不确定性定量
工业和地球物理流体的抽象数值模拟通常无法求解确切的Navier-Stokes方程。因此，它们会通过强烈的本地错误。对于某些应用程序（例如耦合模型和测量结果），需要准确量化这些错误，而整体预测是实现此目标的一种方式。本文回顾了朝着这个方向提出的不同的处理。通过谎言运输对位置不确定性和随机对流的模型特别关注。此外，本文引入了一种新的基于能量预算的随机亚网格方案，以及在不确定性下进行参数化模型的新方法。最后，提出了新的整体预测模拟。将新随机参数化的技能与位置不确定性下的动力学和随机初始条件方法的动力学进行了比较。
在工作周期内NIMH电池的气相组成
电池的内部气体组成并不是讨论的常见话题，尽管电池在向碳中性社会的过渡中起着关键作用，尤其是考虑到它们在运输部门的电气中的应用。电池技术在任何the the的可接受性高度依赖于其性能，质量，可靠性，可持续性和安全性。1因此，必须了解电池的老化行为，以便深入了解其性能和安全性。电池的老化是涉及固体，液体和气态反应物和产物的寄生反应引起的复杂现象。因此，这些反应的识别和量化代表了一个重要的挑战。在这些寄生反应中，气体产生是电池降解的有害影响之一，可以诱导机械应力，增加内部电阻并降低周期寿命。2因此，它