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SRM 114q 认证：第二部分（粒度分布）
摘要 水泥细度标准参考材料 (SRM) SRM 114 是水泥行业常规用于鉴定水泥的校准材料的重要组成部分。水泥是一种粉末，在水化之前，其重要的物理特性是其表面积和粒度分布 (PSD)。自 1934 年以来，NIST 一直提供水泥细度 SRM 114，只要行业需要，它就会继续这样做。不同批次的 SRM 114 由 SRM 编号的唯一字母后缀指定，例如 114a、114b、...、114q。每一批材料都附有一份证书，该证书提供使用 ASTM C204 (Blaine)、C115 (Wagner) 和 C430 (45 μ m 筛余物) 获得的值。对于 SRM 114p，2003 年制定了一份附录，提供了 PSD 曲线。SRM 114p 的供应于 1994 年发布，并于 2004 年耗尽。因此，需要开发一批新的 SRM 114。该过程包括选择水泥、将水泥包装在小瓶中以及确定相关 ASTM 测试的值。在“SRM 114q 认证：第一部分”（SP26-161）中，讨论了 ASTM C204（Blaine）、C115（Wagner）和 C430（45 μ m 筛余物）测试值的开发。本报告介绍了 SRM 114q 的 PSD。本报告中的 PSD 测量基于光散射技术，或通常所说的激光衍射 (LD)。可以使用其他方法来开发水泥的 PSD，但经过两次循环赛和一次调查后，从其他方法获得的数据不足以对平均 PSD 进行统计有效计算。本报告的目的是补充第 I 部分中描述的认证 SRM 114q 的过程描述。用于开发 PSD 参考曲线的所有测量值均随统计分析一起提供。
带有一点额外功能的提取器单元。
1 用于非 KaVo 装置的分离器模块 1.000.9904 2 FLEXspace®/MASTERspace® 抽气罩，工作台前部 0.653.2010 3 FLEXspace®/MASTERspace® 抽气罩，工作台上 0.653.2020 4 黄金微筛 0.653.2432 5 带支架的保护罩 0.659.2610 6 放大镜（用于夹在保护罩上） 0.651.0230 7 K-Control 连接电缆 1.000.7198 8 脚踏开关 1.000.3147 9 远程控制面板 0.657.3772 10 电缆组，4m 长（用于外部远程控制面板） 0.691.4642 11 电缆组，7m 长（用于外部远程控制面板） 0.691.4702 12 Ø 42mm 软管：1.2 m 长 0.695.1402 13 Ø 50mm 软管：5 m 长 0.695.1422 14 减径 Ø 42/Ø 50 0.224.6597 15 760 FLEXspace® 银灰色背面 1.002.4220 16 760 Carrara 背面 0.657.0201
利用前瞻性提高工艺设备设计的效率
预见性作为一种工具最近被用在技术研究中 [1]。预见性的基础是专家方法，该方法允许随机和快速评估有能力的专家对设计因素重要性的意见。实际问题的范围是无限广泛的，特别是，作者试图“分析层次结构”以支持微电子决策 [2]。专家评估在技术系统建模中的适用性 [3, 4] 证明了其可行性和有效性。在设计用于森林种子分离过程的技术系统时。通过光谱特性对颗粒（具有小粒径的种子材料）进行分级 [5]，被定位为传统分离方法（使用筛子、分离、抽吸装置）的替代方案。结合此方法以及种子来源和苗圃生产方法 [6] 将进一步提高幼苗质量。实施光学技术的技术手段多种多样，因此需要对其操作参数进行分析研究 [4]。
ISO/R 556:1967
将 50 公斤焦炭样品小心地装入转鼓中，彻底清除所有之前的残留物，以避免破损，然后盖上盖子。以恒定速度旋转转鼓，在 4 分 10 秒内完成 100 转。100 转后停止转鼓；揭开盖子，小心地取出产品，并在 40 和 10 毫米筛子上筛分。如果需要，可以使用 60 毫米、20 毫米或其他尺寸的筛子。确定并记录累积质量，以尽量减少累积百分比中的称重误差。所有馏分的质量总和与装入的焦炭质量之间的任何差值都应加到 10 毫米以下馏分的质量中。如果该损失超过装入焦炭质量的 0.7%，则测试不合格。
后量子时代的加密标准
1994 年，彼得·肖尔 (Peter Shor) 发现了一种可以有效找到大整数素因数的量子算法 [1]。数学家们长期以来一直对因式分解算法感兴趣，并开发了各种因式分解技术。过去几十年来，这个问题重新引起了人们的兴趣，因为广泛使用的 RSA 密码系统依赖于因式分解的假定难解性。最著名的经典算法是通用数域筛选法，它需要整数大小（即被分解数字的二进制表示中的位数）的亚指数时间。RSA 中用于现代安全级别的参数使用的整数非常大，以至于即使具有出色的计算能力，通用数域筛选法也过于低效。肖尔算法之所以如此引人注目，是因为它可以在量子计算机上以多项式时间运行。量子计算机是利用量子物理特性来存储数据和执行计算的机器。世界各地的研究人员和工程师在构建越来越大的量子计算机方面取得了稳步进展。虽然量子计算机无法全面超越传统计算机，但在某些应用领域，它们可以带来巨大的加速，例如计算化学、人工智能、机器学习、金融建模和药物设计（仅举几例）。目前，量子计算机尚未发展到在这些应用领域超越当今计算机的水平，但在未来几十年内，它们可能会实现这一目标。虽然上述应用将为社会带来积极效益，但 Shor 算法的颠覆性更强。在我们互联的世界中，信息通过使用加密技术得到保护。我们每天都使用互联网、手机、社交网络和云计算进行安全通信和进行金融交易。在幕后，运行我们数字基础设施的协议主要依赖于一些加密原语：公钥加密、数字签名和密钥交换。综合起来，功能
Greg Ver Steeg - UCR 简介
开源代码贡献： Github 统计：17 个公共存储库，拥有超过 1400 个“star”和超过 250 个“fork”（不包括对学生开发的存储库提供建议） 一些代码已移植到 autoML 系统中，网址为 http://datadrivendiscovery.org 具有非牛顿动量的汉密尔顿动力学用于快速采样 2021 https://github.com/gregversteeg/esh_dynamics 使用线性 CorEx 进行线性因子模型和协方差估计 2017 https://github.com/gregversteeg/linearcorex 针对欠采样、高维生物医学数据优化的非线性 CorEx 模型。 2017 https://github.com/gregversteeg/bio_corex 使用 CorEx 构建主题模型 2016 https://github.com/gregversteeg/corex_topic 离散信息筛选 2016 https://github.com/gregversteeg/discrete_sieve 高斯化数据 2015 https://github.com/gregversteeg/gaussianize 信息论深度学习： 2014 https://github.com/gregversteeg/CorEx 非参数信息论估计代码： 2013 https://github.com/gregversteeg/NPEET
数据驱动的知识转移在批处理Q学习
在营销，医疗保健和教育中以数据为导向的决策中，希望利用来自现有企业的大量数据来浏览高维度的高度特征空间，并解决新企业中的数据稀缺性。我们通过集中于批处理环境并通过马尔可夫决策过程（MDPS）正式定义任务差异来探索动态决策中的知识转移。我们提出了一个具有一般函数近似的传输拟合Q-材料算法的框架，从而可以使用目标和源数据直接估算最佳动作状态函数Q ∗。我们在筛分近似下建立了统计绩效与MDP任务差异之间的关系，阐明了源和目标样本大小的影响以及任务差异对知识传递效果的影响。我们表明，Q ∗函数的最终学习误差在理论上和经验上都从单个任务率方面显着提高。
LAB6中的局部超导性六核酸杆菌具有动态...
la 2 O 3 + 15b→2lab 6 + 3bo↑（S1）将少量的硼（3 wt％）引入初始电荷中，以补偿由于合成温度下蒸气的高压而导致的硼可能损失。将电荷机械混合几天，至少在筛子中筛分至少5次，以便基于氧化物和硼打破砾岩，并尽可能地制备均匀的混合物。将准备好的混合物压入片剂中，直径为15毫米，高度为10毫米，在1650 0 C的温度下将其保持在真空炉中一个小时C，以约30度/分钟的速度缓慢升高，以确保去除所得气体。The equation (S1) reflects the overall reaction (initial (left side) and final (right side) stages), but the reduction reaction itself goes through intermediate stages that include the formation of borate (LaBO 3 ), a trace amount of hexaboride (LaB 6 ) and free boron (B free ) (~1055 0 C) and the subsequent reaction of the LaBO 3 with the remaining boron to form a hexa boride （1175 0 c）[1]