XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemTraces
2023 年 CHI 计算机系统人为因素会议扩展摘要：追随大师之手：捕捉钢琴演奏，用于混合现实钢琴学习应用
直觉。我们引入了端到端工作流程，以准确捕捉钢琴家的技术手势并使其与乐谱保持一致。我们记录了钢琴家弹奏的技术练习和乐曲。我们开发了一个多模态性能数据集 (MPD)，其中包括虚拟手模型、键盘 (MIDI) 录音和相应的乐谱，以及捕捉运动的手部轨迹的不同可视化。最后，我们开发了 Pianoverse，一款辅助钢琴学习的 MR 应用程序，并对新手钢琴演奏者进行了探索性用户测试，以了解运动的多模态表示对技能学习的影响。我们的初步观察表明，通过物理键盘理解录制表演的运动轨迹可以提高学习者正确定位身体和手的能力，并在弹奏乐谱时复制手势。进一步的研究将集中于自动化性能数据收集和对主要运动轨迹在钢琴学习中的使用的全面评估。
DAWES-REDMAN算法在术语中摘要
方法：从牛津大学医院数据库中提取了37至42个妊娠周期的单胎怀孕期间的胎儿心率记录，1991年至2021年。具有重大数据差距或不完整的DAWES-REDMAN分析的轨迹被排除在外。对于十个不良结果，仅考虑交付前48小时内执行的痕迹，与临床决策实践保持一致。使用基于临床指标的严格包含和排除标准建立了健康的队列。倾向得分匹配，控制胎龄和胎儿性别，确保了健康和不利结果同类群体之间的平衡比较。DAWES-REDMAN算法对FHR痕迹的分类为“符合标准”（福祉的指标）或“未满足的标准”（表明需要进一步评估），以了解预测性能指标的评估。性能，并针对各种风险流行进行了调整。
关于孕妇或母乳喂养妇女的COVID-19疫苗指南
JCVI建议在母乳喂养时接受疫苗。这符合美国和澳大利亚等世卫组织和国家的建议。接种疫苗的妇女产生抗体，有助于保护她们免受19009疾病的侵害。这些抗体在母乳中也发现，可能有助于保护母乳喂养的婴儿。在一些接种疫苗的妇女的母乳中发现了疫苗的微小痕迹，但几天后它们消失了。没有对婴儿造成伤害的证据，预计任何痕迹都会用婴儿的胃中用母乳分解。
圆度 - 工程计量工具箱
目前有两种方法可以消除主轴误差，但需要进行多次跟踪。 Donaldson (4 J) 给出了一种需要两条轨迹的方法，用于转盘式仪器。在轨迹之间，工件和触针位置旋转 1800，而轴和外壳位置保持不变。如果两个图形都记录在同一张图表上，则通过在两者中间绘制第三张图形来获得真实的工件轮廓。虽然非常适合转盘式仪器，但这种方法不易适应主轴式仪器。
手稿提交要求清单
请审查编辑“简化《药物化学杂志》的提交要求”，以概述最近的变化。重大更改：该期刊不再需要作者提交清单的文章和药物注释。应该伴随一封标准求职信，其中应包括手稿的标题，对研究的简短描述以及为什么适合JMC。该字母还应包含纯度陈述期刊（在手稿的一般实验部分中也应说明），“通过HPLC分析，所有化合物均> 95％纯化。”对于所有具有手稿中描述的体内数据的化合物，或者，如果没有体内数据，则应包括HPLC痕迹，或者在SAR表中使用体外数据所描述的化合物的代表性HPLC痕迹（HPLC痕迹应在支持信息中，SI）。另外，其他纯度确定方法（例如元素分析）需要指示。作者可能建议副编辑来处理您的手稿，但是，由于手稿工作负载，可能无法分配所需的编辑器。
量子信息理论（20110401）
2个量子（信息）理论的元素5 2.1量子状态和可观察结果。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 2.1.1 Qubit和Qudits的纯量子状态。。。。。。。。。。。。5 2.1.2 Qubit的混合量子状态。。。。。。。。。。。。。。。。7 2.1.3量子状态空间作为凸组集。。。。。。。。。。。。。。9 2.1.4可观察值和期望值。。。。。。。。。。。。。。10 2.1.5对角线和痕迹。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 2.2测量假设。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 2.3单一时间演变。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 2.3.1 schrdeodinger动力学。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 2.3.2统一操作。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 2.4复合量子系统。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 2.4.1张量产品。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 2.4.2量子寄存器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 2.4.3部分迹线。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 2.4.4双方纯量子状态的Schmidt分解。。17
R&S News 158 - 罗德与施瓦茨
双通道波形分析仪是复杂测量的关键设备。它可以以高达 10 MHz 的采样率测量电压和电流，并确定直流平均值、均方根值或峰值（高达 500 V 和 1 A）。与时间相关的测试参数包括频率、周期、时间间隔、脉冲宽度、占空比、上升和下降时间。可以从轨迹中确定事件（边缘、相对最大值/最小值）的数量和时间，也可以将轨迹与容差模板进行比较（图 3）。虽然传统的存储示波器基本上是为交互式视觉评估而开发的，但 AMV 的波形分析仪是为生产环境中的自动化、可重复测试而设计的。由于具有全面的触发功能，因此只有感兴趣的跟踪段会首先保存在 64 K 内存中，然后搜索所需的标准。通过预设的评估触发阈值和滞后，可以从受噪声或干扰损害的信号中清楚地确定实际事件，而不会将任何波动误解为最大值（图 4）。这些评估在 DSP 控制下的测试单元中以最佳速度运行。因此省去了耗时的跟踪下载。
单次自旋量子比特的稳健且快速的后处理......
建立低误差和快速的量子比特读出检测方法对于有效的量子误差校正至关重要。在这里，我们测试神经网络以对一组单次自旋检测事件进行分类，这些事件是我们的量子比特测量的读出信号。此读出信号包含一个随机峰值，对于该峰值，包括高斯噪声的贝叶斯推理滤波器在理论上是最佳的。因此，我们将通过各种策略训练的神经网络与后一种算法进行了基准测试。使用 10 6 个实验记录的单次读出轨迹训练网络不会提高后处理性能。与贝叶斯推理滤波器相比，由合成生成的测量轨迹训练的网络在检测误差和后处理速度方面表现相似。事实证明，这种神经网络对信号偏移、长度和延迟以及信噪比的波动更具鲁棒性。值得注意的是，当我们使用由合成读出轨迹结合我们设置的测量信号噪声训练的网络时，我们发现 Rabi 振荡的可见性增加了 7%。因此，我们的贡献代表了神经网络的软件和硬件实现在可扩展自旋量子比特处理器架构中可能发挥的有益作用的一个例子。
