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硬度不确定度评估指南...
时间国家标准，并检查是否符合尺度定义所要求的公差。需要间接校准，因为许多尚未完全定义的因素（例如压痕过程中的位移-时间模式、压头的形状不规则性和机械性能）无法通过直接测量来评估。因此，诸如与主要硬度标准机的国际比较、与硬度校准机的主要硬度标准块的比较以及最终与硬度测试机的硬度参考块的比较等比较被视为间接测量。如前所述，直接校准和间接校准对不确定度的影响不同，因此可以获得具有不同含义的不同不确定度表达：
估计生物炭耐用性的指南
生物炭是从生物质热解获得的富含碳材料。生物炭，并越来越被认为是通过在土壤和产品中存储热源碳去除二氧化碳的技术。生物炭系统充分实施后，除了其温室气体减轻二氧化碳去除和减少碳化物的影响外，还可以产生许多积极的社会和环境影响（Azzi等2021年，CelanderOchSöderqvist，2021年，2021年）。话虽如此，我们注意到，全球商业生物炭项目的迅速增长在很大程度上是由于去除二氧化碳的潜力所驱动的。生物炭储存的关注点突显了需要提高生物炭碳储存周围的理解和知识传播的需求。传播此类知识是本报告的总体目的。
使用 DNA 宏条形码进行丰度估计
全球生物多样性正以惊人的速度下降，迫切需要进行大规模监测以了解其变化及其驱动因素。虽然传统的物种分类学鉴定耗时耗力，但与基于 DNA 的方法相结合可以扩大监测活动的规模，以实现更大的空间覆盖范围和增加采样工作量。但是，当需要估计每个物种的个体数量和/或生物量时，基于 DNA 的方法仍然存在挑战。已有多种方法学进展可提高 DNA 宏条形码用于丰度分析的潜力，但仍需要进一步评估。在这里，我们讨论了实验室以及一些生物信息学对 DNA 宏条形码工作流程的调整，以了解它们从节肢动物群落样本中估计物种丰度的潜力。我们的综述包括标本拍照等实验室前处理方法、使用掺入 DNA 作为内标等实验室方法以及校正因子等生物信息学进展。我们得出的结论是，标本摄影与 DNA 条形码相结合目前最有可能实现对每个物种个体数量和生物量估计的估计，但诸如峰值和校正因子等方法是有希望进一步研究的方法。
社论：治疗囊性纤维化和其他肺部疾病的基因组编辑
心理图像可用于重新创建极端的环境体验。在这里，我们评估了通常在太空任务中发生的认知对认知的影响是否可以通过心理图像复制。参与者被随机分配到两个条件之一，其中指导他们想象为（1）在外太空或（2）在自然情景中，然后估计公共物体的重量。我们发现，仅对于从事空间情景图像的人来说，与先前的评分相比，对象重量估计的估计值有所下降。这个发现是首先表明可以通过基于图像的技术模拟失重对认知的影响，并增加了关于试图消除微重力对人类绩效影响的重要性的持续辩论。此外，我们的发现最终表明，图像可以用作较便宜的模拟场景，用于研究极端环境条件对宇航员的认知和行为的影响。
无偏量子相位估计
早期的量子算法主要基于两种算法，Grover 搜索算法 [1] 和量子傅里叶变换 (QFT) [2, 3]。量子相位估计算法 (PEA) [2] 是 QFT 最重要的应用之一，也是许多其他量子算法的关键，例如量子计数算法 [4] 和 Shor 整数分解算法 [3]。基于 PEA 的寻序子过程被认为是 Shor 算法指数级加速的源泉。虽然 PEA 是在 20 多年前提出的，但它仍然是近年来的研究热点 [5, 6, 7]。相位估计还引发了一个更广泛的主题，即幅度估计 [8, 9, 10, 11, 12, 13]，包括最大似然幅度估计 [10]、迭代幅度估计 [12] 和变分幅度估计 [13]。此外，迭代相位估计算法 (IPEA) [14, 15, 16] 是 PEA 的一种更适合 NISQ (噪声-中间尺度量子) 的变体。在一定的 ϕ 选择策略下，IPEA 与 PEA [14] 完全相同，因此本文不再赘述。相位估计和振幅估计在量子化学 [17, 18, 19] 和机器学习 [20, 21] 等众多领域都有广泛的应用。给定一个执行幺正变换 U 的量子电路，以及一个本征态 | ψ ⟩
保真度估计的量子算法
∗ 王齐胜 (Qisheng Wang) 就职于清华大学计算机科学与技术系，北京，中国 (电子邮件：QishengWang1994@gmail.com)。† 张志成 (Zhicheng Zhang) 就职于澳大利亚悉尼科技大学量子软件与信息中心 (电子邮件：iszczhang@gmail.com)。部分工作是在作者就职于中国科学院大学期间完成的。‡ 陈克恩 (Kean Chen) 就职于中国科学院软件研究所计算机科学国家重点实验室和中国科学院大学 (电子邮件：chenka@ios.ac.cn)。§ 关继 (Ji Guan) 就职于中国科学院软件研究所计算机科学国家重点实验室 (电子邮件：guanj@ios.ac.cn)。 ¶ 王芳就职于中国科学院软件研究所计算机科学国家重点实验室和中国科学院大学（电子邮件： fangw@ios.ac.cn ）。‖ 刘俊义就职于中国科学院软件研究所计算机科学国家重点实验室和中国科学院大学（电子邮件： liujy@ios.ac.cn ）。∗∗ 应明生就职于中国科学院软件研究所计算机科学国家重点实验室和清华大学计算机科学与技术系（电子邮件： yingms@ios.ac.cn ）。
使用分层变压器前序和早期基于映射的基因组大小估计
现在几乎可以测量植物的所有部分，但是评估植物基因组的大小仍然具有挑战性。尽管可以在显微镜下测量染色体大小（Albini，1994），但通常未知单细胞中所有DNA分子的合并长度。在第一个拟南芥基因组序列释放近25年后，对于最重要的模型之一而言，这甚至是正确的。最初，诸如Reassociation Kinetics之类的生化方法（Leutwiler等人，1984），Feulgen光度法（Bennett＆Smith，1991），定量凝胶印迹杂交（Francis等人。，1990年），Southern印迹（Fransz等人，2002）和流式细胞仪（Arumuganathan＆Earle，1991; Bennett＆Leitch，2011）。不幸的是，这些实验方法依赖参考基因组（Bennett等人。，2003）。下一代测序技术的兴起（Metzker，2010年）启用了基于K-MER配置文件或唯一K-Mers计数的新方法（Li＆Waterman，2003;Marçais＆Kingsford，2011年）。水母（Marçais＆Kingsford，2011年），Kmergenie（Chikhi＆Medvedev，2014年），
分光光度法用于估计
抽象以开发和验证一种简单，精确和成本效益的紫外分光光度计方法，用于估计canagliflozin。根据ICH Q2（R1）指南选择并验证了分析的所有参数。canagliflozin溶液在整个UV可见范围内扫描其最大吸光度的波长。制备了Canagliflozin的各种校准标准，并在其波长下记录吸光度。绘制浓度与吸光度的校准曲线，并计算线性和范围。各种分析方法验证参数，即。使用QC标准计算精度，精度，LOD，LOQ，鲁克和坚固性。发现Canagliflozin的最大波长为288 nm。发现1-25μg/mL浓度范围内的相关系数为0.9998。在日内和日间研究中发现了开发的紫外线方法是精确的，并显示相对标准偏差的百分比分别为0.34至1.44＆0.072至1.44。发现Canagliflozin的总回收率为99.48至100.52％。开发的方法被发现是坚固的，并且为预期用途而言是坚固的。使用开发的UV可见方法成功计算出市场配方的Canagliflozin含量。：开发了一种简单，精确且具有成本效益的紫外线光谱法，以估算canagliflozin。该方法是使用水性培养基中有机相的经济百分比作为溶剂开发的。所述经过验证的紫外线方法可以有效地用于批量批准canagliflozin和公式。