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3.11.7 建筑噪音 - NY.gov
本章探讨了拟议项目施工期间可能产生的噪音和振动影响。施工期间对社区噪音水平的影响包括施工设备运行产生的噪音以及往返于施工现场的施工和运输车辆产生的噪音。特定位置的噪音和振动水平取决于正在运行的施工设备的类型和数量、设备的声学利用率（即设备运行的时间百分比）、与施工现场的距离以及任何屏蔽效果（来自建筑物、墙壁或屏障等结构）。施工活动造成的噪音水平差异很大，取决于施工阶段（即结构修复、室内装修等）和施工活动相对于噪音敏感受体位置的位置。
Charms250：低噪声读数的低温前端ASIC或
丰富的氙气观测实验：•研究一种罕见的核衰减实验，称为中性剂量双β衰变•Nexo将在5000千克Xenon-136同位素中搜索中微子双β衰变（2 x 10 28核），从而使少数范围的腐烂范围及其范围的潜在腐烂范围•合并范围的范围范围，•用于从衰减中重建电子的动能的TPC•用于将生成的光信号转换为电信号的硅光化型（sipms）
细胞周期蛋白A/B RXL大环抑制剂以高E2F活性治疗癌症
海洋酸化会显着影响牡蛎等海洋钙化剂，保证研究分子机制（如DNA甲基化），这些机制响应环境变化而导致自适应可塑性。然而，在海洋无脊椎动物中，甲基化模块基因表达和可塑性的程度尚未达成共识。在这项研究中，我们研究了PCO 2对基因表达和DNA甲基化的影响，在牡蛎crassostrea virginica中。暴露于30天的对照（572 ppm）或升高的PCO 2（2,827 ppm）后，由成年雌性性腺组织和雄性精子样本产生了整个基因组Bisulfite测序（WGB）和RNA-SEQ数据。尽管在女性（89）和雄性（2,916）中鉴定出差异化甲基化的基因座（DML），但没有差异表达的基因，并且在女性中只有一个差异表达的转录本。然而，基因体甲基化影响了精子中其他形式的基因活性，例如每个基因表达的最大转录本数以及表达的主要转录本的变化。升高的PCO 2暴露增加了男性基因表达变异性（转录噪声），但女性的噪声降低，表明甲基化在基因表达调节中的性别特异性作用。对转录级表达变化或含有DML的基因的功能注释显示，有几个富集的生物学过程可能参与了升高的PCO 2响应，包括凋亡途径和信号转导，以及生殖功能。综上所述，这些结果表明，DNA甲基化可能调节基因表达变异性，以维持升高的PCO 2条件下的稳态，并且可能在海洋无脊椎动物的环境弹性中发挥关键作用。
量子态和 SPAM 噪声同时断层扫描的通用框架
洛斯阿拉莫斯国家实验室是一家采取平权行动/提供平等机会的雇主，由 Triad National Security, LLC 为美国能源部国家核安全局运营，合同编号为 89233218CNA000001。通过批准本文，出版商承认美国政府保留非独占的、免版税的许可，可以为了美国政府的目的出版或复制本文的已发表形式，或允许他人这样做。洛斯阿拉莫斯国家实验室要求出版商将本文注明为在美国能源部的支持下完成的工作。洛斯阿拉莫斯国家实验室坚决支持学术自由和研究人员的发表权利；但是，作为一个机构，实验室并不认可出版物的观点，也不保证其技术上的正确性。
探索噪声和降解对心脏声音分类模型的影响
近年来，数据驱动的心脏声音分类模型的发展一直是研究的活跃领域。首先要开发此类数据驱动的模型，需要使用信号采集设备捕获心脏声音信号。但是，由于大多数情况下存在内部和外部噪音，几乎不可能捕获无噪声的心声信号。心脏声音信号中的这种噪声和降解可能会降低数据驱动分类模型的准确性。尽管文献中已经提出了不同的技术来解决噪声问题，但心声信号中的噪声和降解在何种程度上影响了数据驱动的分类模型的准确性，但仍未得到探索。为了回答这个问题，我们制作了一个合成心脏声音数据集，包括正常和异常的心脏声音，这些声音被各种噪音和降解污染。我们使用此数据集研究了心脏声音记录中噪声和降解对不同分类模型的性能的影响。结果显示出不同的噪声和降解在不同程度上影响心脏声音分类模型的性能。有些对于分类模型更有问题，而另一些则不那么破坏性。将这项研究的发现与我们先前与一组临床医生进行的调查的结果进行比较，表明对分类模型更有害的噪声和降解也更具破坏性对准确的听诊。这项研究的发现可以利用以发展有针对性的心脏声音质量增强方法 - 根据心脏声音信号中噪声和降解的特征，可以适应质量增强的类型和侵略性。
使用基于 GRU 的 RNN 层构建的自动编码器降低 EEG 信号的噪声
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量子态和 SPAM 噪声同时断层扫描的通用框架
我们提出了一种通用的去噪算法，用于同时对量子态和测量噪声进行层析成像。该算法使我们能够充分表征任何量子系统中存在的状态准备和测量 (SPAM) 误差。我们的方法基于对由幺正运算引起的线性算子空间的属性的分析。给定任何具有噪声测量设备的量子系统，我们的方法可以输出探测器的量子态和噪声矩阵，最高可达单个规范自由度。我们表明，这种规范自由度在一般情况下是不可避免的，但这种退化通常可以使用关于状态或噪声属性的先验知识来打破，从而为几种类型的状态噪声组合固定规范，而无需对噪声强度进行假设。这样的组合包括具有任意相关误差的纯量子态，以及具有块独立误差的任意状态。该框架可以进一步使用有关设置的可用先验信息来系统地减少状态和噪声检测所需的观察和测量次数。我们的方法有效地推广了现有的解决问题的方法，并且包括了文献中考虑的需要不相关或可逆噪声矩阵或特定探测状态的常见设置作为特殊情况。