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sub-mw低温INP HEMT LNA用于量子读数
摘要 - 低温磷化物（INP）高电子动力晶体管（HEMT）低噪声放大器（LNA）用于在4 K处的Qubits读数放大，其中冷却能力有限地暗示活性电路的DC功率是一个必不可少的设计约束。在本文中，在4 K处的超功率（ULP）操作下INP HEMT的RF和噪声性能已被表征。 将INP HEMT的小信号和噪声参数模型提取到1 µW。噪声性能和直流功耗之间的权衡是根据排水电流和排水电压分析的。 制造了4–6 GHz混合低温HEMT LNA专为量子读数而设计的，并针对低于1 MW DC功率的最低噪声进行了优化。 在4 K时测量的LNA的测量性能达到23.1 dB平均增益，平均噪声温度为200 µW DC功率。在本文中，在4 K处的超功率（ULP）操作下INP HEMT的RF和噪声性能已被表征。将INP HEMT的小信号和噪声参数模型提取到1 µW。噪声性能和直流功耗之间的权衡是根据排水电流和排水电压分析的。制造了4–6 GHz混合低温HEMT LNA专为量子读数而设计的，并针对低于1 MW DC功率的最低噪声进行了优化。在4 K时测量的LNA的测量性能达到23.1 dB平均增益，平均噪声温度为200 µW DC功率。
事件地平线望远镜协作
在本文中，我们量化了SGR a *的地平尺度发射的时间变异性和图像形态，如EHT在2017年4月的波长1.3 mm所示。我们发现，SGR A *数据表现出可变性，超过了数据中的不确定性或星际散射的影响所能解释的。这种变异性的大小可能是相关孔密度的很大一部分，在某些基准线上达到约100％。通过对简单几何源模型的探索，我们证明了与其他具有可比复杂性的形态相比，环类形态为SGR A *数据提供了更好的拟合。我们开发了两种策略，以将静态几何环模型拟合到Time-sgr a * data；一种策略将模型拟合到源是静态并平均这些独立拟合的数据的简短段，而其他拟合模型则使用参数模型与平均源结构围绕结构可变性功率谱的参数模型进行完整数据集。几何建模和图像域特征提取技术都确定环直径为51.8±2.3μ，为（68％可靠的间隔），环形厚度约束，其FWHM的FWHM约为30％和50％。要将直径测量值提高到共同的物理尺度，我们使用GRMHD模拟产生的合成数据对其进行了校准。该校准将重力半径的角度大小限制为 - + 4.8 0.7 1.4μAS，我们将其与Maser视差的独立距离测量结合在一起，以确定SGR A *的质量为´ - + 4.0 10 10 0.6 1.1 6 1.1 6 M e。统一的天文学词库概念：黑洞（162）
FEA 不容错过 2023 年 2 月 ISSN 2694-4707
控制热和流动条件以提供所需的加热或冷却功率。GRZ technologies 开发了一种数值程序，使用 ANSYS Fluent 和内部开发的模型来模拟一系列系统。压缩机或存储几何形状采用参数建模、网格划分和模拟。对于工业规模的氢气压缩机，温度和流场的空间分布是从数值模拟中获得的（见图 1）。热介质流速和分布在确定金属氢化物内的温度分布以及最终压缩机的性能方面起着重要作用。使用参数模型，可以探索降低制造和运营成本的各种选项，同时实现所需的氢气输送压力、流速和容量。
汽车舱的动态总参数模型的实验验证
这项工作的目的是提出一个热模型，以预测使用HVAC系统的小型汽车的客舱内的平均空气温度。所采用的模型是一个集体参数模型，该模型解释了作用在机舱上的九种热源。此外，该模型提出了一种方法，用于计算蒸发器出口处温度的方法，考虑到其入口和出口之间的线性温度下降是敏感热，潜热，蒸发器输入温度，绝对湿度，焓和特定热量的函数。在各种操作条件下在商用车上进行了16次实验测试，以验证所提出的模型。实验结果和理论结果之间的最大平均相对偏差为17.73％。
使用机器学习预测低电离层参数和低频天波传播强度
研究低频无线电波传播预测对于支撑固定和移动长距离通信、遥控导航、授时服务等应用具有重要意义。因此，为提高低频天波传播的预测精度，提出了一种基于机器学习的改进方法。首先，利用机器学习的方法建立对低频天波传播影响显著的低电离层E层临界频率（fo E）的预测模型。其次，基于低电离层参数模型增强了低频天波传播的预测方法。通过对比东亚地区实测数据和基于跳波理论的预测数据，提出的方法使低频天波场强提高了6.16%。
MRI 中植入物射频加热测量过程中传感器放置的重要性
在实验中评估 MRI 扫描期间植入物的安全性时，传感器放置的位置至关重要。使用测量和有限元建模的组合来评估测量对传感器放置的敏感性，以评估一组校准圆柱体末端的温度升高。模拟使用 COMSOL Multiphysics 创建的耦合热电磁模型来虚拟复制测量条件。评估了不同长度和直径的圆柱形植入物的参数模型中的热梯度，以量化在估计的温度测量不确定度内测量植入物加热所需的传感器放置精度。通过这种方式，我们旨在增强对 MRI 中植入物加热的实验程序和安全标准的要求的理解。
动态耗散参数的动态散热模型，用于油导向和空气牵引变压器及其实验验证
摘要：通常用狭窄油通道的牵引力变压器使用ODAF或“定向空气强制的油”方法冷却，在该方法中，其温度在很大程度上取决于绕组的焦油热量，变压器中的共轭热传递，以及通过油冷却器的二次热量释放，以及油泵产生的油液液泵。既不有资格预测这种类型的变压器中的时间和空间温度变化，均未获得热 - 电动类比和CFD模拟方法。 在当前工作中，分布式参数模型是为牵引力变压器和油冷却器而建立的，分别假定在油流方向上的一维温度线。 然后，这两个模型通过其界面的流量，温度和压力连续性与油泵和管道的集体参数结合，从而导致了油导向和空气牵引力变压器的动态热量耗散模型的推导。 另外，为其数值解提供了有效的算法，并进行了温度上升实验以进行模型验证。 最后，研究了牵引力变压器中动态热量耗散的基本性，并研究了环境温度的影响。均未获得热 - 电动类比和CFD模拟方法。在当前工作中，分布式参数模型是为牵引力变压器和油冷却器而建立的，分别假定在油流方向上的一维温度线。然后，这两个模型通过其界面的流量，温度和压力连续性与油泵和管道的集体参数结合，从而导致了油导向和空气牵引力变压器的动态热量耗散模型的推导。另外，为其数值解提供了有效的算法，并进行了温度上升实验以进行模型验证。最后，研究了牵引力变压器中动态热量耗散的基本性，并研究了环境温度的影响。
主动脉“疾病中的疾病”
摘要在本文中，我们介绍了统计学习问题的新方法Argminρ（θ）∈PθW2 Q（ρ（ρ（θ）））在量子L 2-量子l 2- w insetrim l 2- w inserric中。我们通过考虑使用维度二维C ∗代数的密度算子的Wasserstein天然梯度流来解决此估计问题。对于密度运算符的连续参数模型，我们拉回了量子瓦斯汀公制，以使参数空间与量子Wasserstein Information Matrix成为Riemannian歧管。使用Benamou -Brenier公式的量子类似物，我们在参数空间上得出了自然梯度流。我们还通过研究相关的Wigner概率分布的运输来讨论某些连续变量的量子状态。
量子统计学习通过量子瓦斯坦天然梯度
摘要在本文中，我们介绍了统计学习问题的新方法Argminρ（θ）∈PθW2 Q（ρ（ρ（θ）））在量子L 2-量子l 2- w insetrim l 2- w inserric中。我们通过考虑使用维度二维C ∗代数的密度算子的Wasserstein天然梯度流来解决此估计问题。对于密度运算符的连续参数模型，我们拉回了量子瓦斯汀公制，以使参数空间与量子Wasserstein Information Matrix成为Riemannian歧管。使用Benamou -Brenier公式的量子类似物，我们在参数空间上得出了自然梯度流。我们还通过研究相关的Wigner概率分布的运输来讨论某些连续变量的量子状态。
基因博士课程2023-2024 -Crest
本简短的课程将介绍无分配统计推断的框架，并将在该领域提供理论基础和实用方法的深入概述。我们将介绍包括固定方法，共形预测，基于交叉验证的方法，校准程序等方法，重点是如何将这些方法适应到一系列设置中，以实现强大的不确定性量化，而不会损害准确性。该课程还将引入这些方法背后的理论结果，包括交换性（及其变体）在建立这些方法的无分布有效性方面的作用，以及更经典的理论结果，建立这些无分布方法如何与我们通过参数模型或基于其他基于的基于基于的基于基于的假设技术获得的答案有关。我们的理论概述还将涵盖硬度结果，以解除推理问题的空间，这些问题可能或无法在无分配框架内回答。