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World File Search System准确度
准确度、重复性和校准
机器人校准问题：准确性、可重复性和校准 Kevin L. Conrad、Panayiotis S. Shiakolas shiakolas@uta.edu、T. C. Yih 机械和航空航天工程。德克萨斯大学阿灵顿分校自动化与机器人研究所，美国德克萨斯州阿灵顿 76019，shiakolas@uta.edu 摘要。为关节式机器人手臂开发了使用接触式探头的接触校准方法的基础。该解决方案是在基于串行连杆机械手的运动机械设计的机器人当前校准和计量问题中提出的。探索了准确性、可重复性和分辨率，并采取了一种简单的方法。本练习旨在为探索在机器人手臂末端集成商业产品（如力传感器或触发式探头）的可行性奠定基础。确定候选流程和/或应用程序。研究结果表明，准确、可重复且经济高效的在线接触校准方法将是一种理想的解决方案。关键词。机器人精度、重复性、校准、分辨率 1 简介 机器人行业的主要技术障碍之一是减少工具框架和目标框架之间的误差。这种错误的来源很容易确定。控制器和机器人之间的建模差异是造成基座框架和工具框架之间大部分误差的原因。不准确的夹具和制造工艺可以解释工位框架和目标框架之间的差异。这些框架的定义如图所示。1 [1]。
DIFAR 定位系统的准确度和精确度
蓝鲸的被动声学定位一直是南极蓝鲸研究的重要组成部分，并可能成为未来作为南大洋研究伙伴关系南极蓝鲸项目一部分进行的研究的关键工具。本文件介绍了测量基于声纳浮标的定位系统的准确度和精确度的方法。这些方法可用于在实时跟踪鲸鱼的过程中现场“校准”每个声纳浮标中的磁罗盘。在这里，我们比较了使用不同仪器在不同航行中收集的几个不同数据集的定位准确度和精确度。本文件还包括有关声纳浮标定位系统各个组件校准的其他信息，并就未来开发和部署基于声纳浮标的鲸鱼被动声学定位系统提供建议。
边际准确度的比较与评估...
概述：临时修复对固定部分修复的长期成功起着至关重要的作用。临时修复是一种过渡性修复，在制作最终修复体之前提供保护、稳定和功能。不适合的临时修复会促进牙菌斑积聚，从而导致牙周疾病，从牙龈炎症到牙周支持破坏，在终点线边缘位于龈缘或龈下的情况下尤其如此。这项体外研究的目的是比较使用轻质聚合复合树脂通过直接技术制作的临时修复体的垂直边缘差异。材料和方法：将象牙牙齿（下颌右侧和左侧第一磨牙）固定在 Typodont 上。为每个象牙牙齿准备油灰指数，并准备全冠修复，肩部终点线为 1 毫米，所有轴面高度统一为 6 毫米。牙齿准备后，使用油灰清洗技术用重体和轻体制作印模。立即用模石灌注印模。样本总量为 48。临时冠采用直接技术制作，并用 Freegenol 粘接剂粘接。它们被分成 3 组，每种材料 16 组。在石膏模的剩余部分涂上模石硬化剂，以防止在标本老化过程中模石变形。根据标本所经历的老化过程类型，每组又分为 8 组：百事可乐、茶和阿拉伯咖啡，浸泡 54 小时。浸泡后，用蒸馏水清洗标本，用滤纸擦干，并用立体显微镜进行边际精度测试。使用单因素方差分析对本研究中获得的数据进行统计分析，并使用 Post-Hoc Bonferroni 校正 SPSS 21 版进行组间比较。结果：使用方差分析比较 3 种用于临时冠的材料的颊侧边缘差异，结果显示浸入 3 种饮料中时发生显着变化。通过 Post-Hoc Bonferroni 相关性分析，我们发现，当将 3 个临时牙冠浸入茶、咖啡和百事可乐以及咖啡和百事可乐中时，颊侧和舌侧边缘差异明显。结论：在本研究的局限性内，我们得出结论，当将由不同材料制成的 3 个临时牙冠浸入三种不同的饮料中时，它们的边缘差异明显。
使用战斗 AI 准确度来平衡难度
在电子游戏中，调整战斗难度可能是一项艰巨的任务。当我们谈论多个 AI 代理同时向玩家射击的场景时，情况尤其如此。在这种情况下，可能会出现意外的伤害峰值，这会使难度平衡变得更加困难。本章将展示如何在不损害玩家体验的情况下避免它们，同时仍为设计师提供许多平衡功能。有几种不同的方法来解决这个问题。我们可以调整 AI 武器造成的伤害；我们可以添加一些启发式方法，根据诸如玩家上次被击中后经过的时间或同时瞄准玩家的 AI 数量等因素动态修改伤害值；或者我们可以让 AI 不那么准确，每隔几次射击才真正击中玩家一次。后者将是本章的重点：利用 AI 的准确性来更好地控制玩家每帧可以受到的伤害量。这是一个复杂而有趣的话题，主要有两个部分：
5 级准确度和标准 - 加州交通部
5.1 简介 测量标准可以定义为满足特定目标所必需的最低精度。规范是实现所需精度的程序要求，证明测量结果不是偶然的，而是测量精度的指标。本文件提供了一种通用方法，用于报告位置由点表示的明确定义特征的水平和垂直坐标值的精度。示例包括主动测量标志，例如连续运行参考站 (CORS) 或 VLBI 1；被动测量标志，例如黄铜盘和杆标记；以及临时点，例如摄影测量控制点或施工桩。它提供了使用位置或比例方法来实现项目要求的等效方法。现代地理信息系统 (GIS) 允许我们存储更多可能重复的信息。用户越来越需要知道坐标值及其精度，以便用户可以决定哪些坐标值代表其应用的真实值的最佳估计。
数字植入印模与传统植入印模的准确度...
引用：Elie Nasr 等人。“全口四颗牙齿治疗概念中数字种植体印模与传统种植体印模的准确性”。Acta Scientific Dental Sciences 5.11 (2021): 98-106。
CCTV摄像机准确度报告（AI分析）
闭路电视摄像机（AI分析）在比较交通量数据时准确度在±10％以内的百分比。括号内的数字表示CCTV摄像机（AI分析）的百分比，精度在±5％以内。 *不包括由于闭路电视摄像机故障等原因而未测量的部分。 *该信息的准确性是基于简单的交通量调查得出的截至 2021 年 8 月 31 日的初步值。
使用信息论工具对速度与准确度权衡进行建模
首先，我要感谢所有与我分享实验数据的研究人员，他们帮助我节省了宝贵的时间：Olivier Chapuis、Michel Beaudouin-Lafon、Renaud Blanch、Michel Ortega、Yves Guiard、Simon Perrault、Quentin Roy、Halla Olafsdottir 和 Bruno Fruchard。我还要感谢所有公开发表实验数据的人，我曾在论文中使用过这些数据：Ken Goldberg、Siamak Faridani、Ron Alterowitz、Alvin Jude、Darren Guiness、Michael Poor、Jörg Müller、Antti Oulasvirta、Roderick Murray-Smith、Krzysztof Gajos、Katharina Reinecke 和 Charles Hermann。我再怎么强调发布实验数据的重要性都不为过。我还要感谢 Alexandra Elbakyan。其次，我要感谢我的两位导师 Olivier Rioul 和 Yves Guiard。他们的合作始于 2011 年左右，当时计算机科学系的实验心理学家 Yves 敲开了数字通信团队的应用数学家 Olivier 的门，讨论信息论和菲茨定律。最后，他们提供了一个博士职位，我于 2015 年欣然接受了。在三年零三个月的时间里，我多次利用了 Yves 在这个主题上的经验。我认为他敢于挑战假设和推测，即使是微不足道的假设和推测，也在某种程度上影响了我。我非常感谢 Olivier 关于反馈方案的想法，以及他
头颅测量区域叠加——数字与模拟的准确度和精度：2. 下颌骨
4.3.数字牙齿模板 ...................................................................................................... 53 4.4.操作员错误 ...................................................................................................... 54 4.5.临床意义 ...................................................................................................... 55 4.6.局限性 ............................................................................................................. 56 4.7.结论 ............................................................................................................. 57 资金 ............................................................................................................................. 59 参考书目 ............................................................................................................................. 60