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World File Search System到达时间
实体药物筛查知情的靶向治疗用于转移性腮腺鳞状细胞癌量子限制的范围和速度估计
能量不确定性关系对范围和速度估计的激光雷德的精度有基本的限制。范围估计（通过到达时间）和目标的速度（通过多普勒频移）的精度是彼此相互关联的，并且由信号的带宽决定。在这里，我们使用多参数量子计量的理论工具箱来确定范围和速度同时估计的最终精度。我们考虑单个目标的情况以及一对紧密分离的目标。在后一种情况下，我们专注于相对位置和速度。我们表明，对于纠缠的探针状态，位置和速度的估计精度之间的贸易量是放宽的，并且在完美的光子时频相关性的极限下完全取消。在两个目标彼此接近的制度中，使用对称对数衍生物确定的测量值，相对位置和速度也几乎可以最佳地，共同估算，即使没有纠缠。
结合早期和晚期到达的光子来改善通过时间分辨的近红外获得的脑血流动力学反应的重建
另一种策略是使用时间分辨 NIRS (trNIRS) 来增强测量的深度灵敏度，该方法使用皮秒光脉冲和快速探测器来记录漫反射光子的飞行时间 (DTOF) 分布。9 由于 DTOF 包含时间和强度信息，因此可以分辨不同深度的吸收变化，因为光子到达时间与路径长度成正比。最流行的深度增强方法基于计算 DTOF 的统计矩 10、11 或在时间窗口/门内积分光子计数。12、13 在这两种情况下，目标都是关注晚到达的光子，因为它们最有可能探测到大脑。先前使用分层组织模拟幻影、动物模型和人类受试者的研究表明，与传统的 CW NIRS 相比，trNIRS 对脑血流动力学具有更高的灵敏度。13 – 17
荧光分析时间相关光子计数技术的实现
摘要：提出并评估了一种超低水平光检测模块——时间相关光子计数器，用于荧光分析。时间相关光子计数器采用硅光电倍增管作为光子计数传感器，结合泊松统计算法和双时间窗技术，可以准确计数光子数。时间相关光子计数器与时间相关单光子计数技术兼容，可以记录非常微弱的光信号的到达时间。利用这种低成本、紧凑的仪器分析了异硫氰酸荧光素的强度和寿命，获得了16 pg/ml的检测限，线性动态范围从2.86 pg/ml到0.5 µ g/ml，测得异硫氰酸荧光素的寿命为3.758 ns，与先进的商用荧光分析仪的结果一致。时间相关的光子计数器可能在即时诊断等应用中很有用。
车辆旅行时间估算中的机器学习
准确的估计到达时间（ETA）在各个领域（例如导航和物流系统）中找到应用程序。这个问题引起了研究界的广泛关注。最近应用了机器学习，并显示了ETA的有希望的结果。机器学习方法可以分为两类，这些类别是基于路线和基于原点的方法。第一个将路线分为段，并根据这些段的信息进行预测ETA。最后一个根据一些自然信息（例如原点，估计和出发时间）预测ETA。在本文中，我们旨在回顾有关ETA的机器学习方法的最新研究，以确定ETA预测模型的必要输入，关键因素和ETA的合适方法。此外，我们将讨论有希望改善ETA的有希望的研究方向，例如将ETA作为时间序列预测问题，包括不确定性或使用集合学习模型。
AD 2 - EGVN - 1 - 1 英国 MIL AIP BRIZE 诺顿
备注：Brize 可以处理客运和货运航空系统。MOD 机场位置目录中定义了地面最大航空系统 (MOG)。一般而言，Brize 可以同时处理 3 个需要移动人员协助卸载/装载的航空系统。如果任何航空系统的预计到达时间比最初计划的到达时间早 20 分钟以上，则其提前到达将由 Brize 值班运营控制员 (DOC) 通过 Brize 运营部门授权。此请求可以通过固定电话进行，或者，如果航空系统是空中的，则可以通过 ATC 在途中请求授权。将考虑提前到达的许可，以防因超过 MOG 而增加的任何功能风险。如果无法批准提前到达，空中系统可能会被置于 BZN 暂停状态或在受控空域外进行机动，或获准降落，但相关地面处理可能会延迟。
基于 4D 轨迹的空中交通管理
摘要。当前的空中交通管理 (ATM) 功能方法正在发生变化：现在将“时间”作为轨迹的附加第四维度。这一概念将要求飞机准确遵守指定检查点的到达时间，称为时间窗口 (TW)。在此背景下，我们回顾了 4D 轨迹的操作概念，首先分析了它们在通信、导航和监视 (CNS) 系统中实施的基本要求，然后研究了它们在未来 ATM 环境中的管理。我们专注于定义 4D 轨迹与未来 ATM 框架的其他概念和系统之间的关系，以及其应用所需的需求，详细说明必须部署的主要工具、程序和 ATM/CNS 系统。我们评估了 4D 轨迹的管理和规划方式（协商、同步、修改和验证过程）。然后，基于 4D 轨迹的退化，我们通过评估退化容差和条件来定义和引入必要的纠正措施。
HTTP-QuSS AI 节点服务器网络
部署生成式 AI 应用程序或训练基础 AI 模型（例如 ChatGPT、BERT 或 DALL-E）可能需要大量计算，尤其是对于大型复杂模型而言。随着数据量和模型大小的增加，人们开始采用分布式计算来应对这一挑战。它通过将工作负载分布在多个互连的计算节点上来加速训练过程。具体而言，单个分布式任务的运行时间由最慢的参与节点的运行时间控制。网络在确保消息及时到达所有参与节点方面发挥着重要作用。这使得尾部延迟（最后一条参与消息的到达时间）至关重要，尤其是在大规模数据中心部署和存在竞争工作负载的情况下。此外，网络扩展和处理越来越多节点的能力对于训练大型 AI 模型和处理大量数据至关重要。
专利期刊专利局官方期刊
(57) 摘要：在本发明中，研究人员首先为每个进程计算一个智能优先级因子˜SPF™。具有最小 ˜SPF™ 值的进程将首先被调度。在这项工作中，每个进程都有两种优先级，一种是用户优先级，由用户自己给出（PRU），第二种是系统优先级，由调度系统定义，即最短突发时间具有最高系统优先级（PRS）。计算智能优先级因子（SPF）时也考虑了两个重要因素，即用户优先级比（UPR）和系统优先级比（SPR）。用户优先级更重要，因此用户优先级比的权重为 55%，系统优先级比的权重为 45%。假设所有进程同时到达，即到达时间 = 0。然后智能优先级因子 ˜SPF™ 计算为 SPF=PRU*UPR+PRS*SPR。因此，我们为每个进程计算 SPF，并根据 SPF 值决定哪个进程将首先调度。
基于 4D 轨迹的空中交通管理
摘要。当前的空中交通管理 (ATM) 功能方法正在发生变化：现在“时间”被整合为轨迹的第四维度。这一概念将要求飞机准确遵守指定检查点的到达时间，称为时间窗口 (TW)。在此背景下，我们回顾了 4D 轨迹的操作概念，首先分析了它们在通信、导航和监视 (CNS) 系统中实施的基本要求，然后研究了它们在未来 ATM 环境中的管理。我们专注于定义 4D 轨迹与未来 ATM 框架的其他概念和系统之间的关系，以及其应用所需的需求，详细说明必须部署的主要工具、程序和 ATM/CNS 系统。我们评估了 4D 轨迹的管理和规划方式（协商、同步、修改和验证过程）。然后，基于 4D 轨迹的退化，我们通过评估退化容差和条件来定义和引入必要的纠正措施。
FAA ICAO 航班计划快速指南 2022
RNAV 1 D1 全部 D2 GNSS D4 DME/DME/IRU 第 18 项中的附加 PBN 能力 NAV/ Z1 固定半径（RF） Z2 固定半径过渡（FRT） Z5 到达时间管制（TOAC） R1 直升机 RNP 0.3 P1 高级 RNP（A-RNP） M1 RNP 2 大陆 M2 RNP 2 远洋/远程 PER/ 性能类别 根据 Vref（如指定）或 1.3Vso 进行分类，每个分类为最大认证着陆重量（根据 CFR 97.3） A 小于 91 节 IAS B 至少 91 节且小于 121 节 IAS C 至少 121 节且小于 141 节 IAS D 至少 141 节且小于 166 节 IAS E 大于 166 节且小于 211 节 IAS H 直升机