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测量和仪器仪表原理 - An-Najah 员工
3 测量过程中的误差 32 3.1 简介 32 3.2 系统误差的来源 33 3.2.1 测量引起的系统干扰 33 3.2.2 环境输入引起的误差 37 3.2.3 仪器部件的磨损 38 3.2.4 连接导线 38 3.3 减少系统误差 39 3.3.1 精心的仪器设计 39 3.3.2 反向输入方法 39 3.3.3 高增益反馈 39 3.3.4 校准 41 3.3.5 输出读数的手动校正 42 3.3.6 智能仪器 42 3.4 系统误差的量化 42 3.5 随机误差 42 3.5.1 受随机误差影响的测量的统计分析 43 3.5.2 图形数据分析技术 – 频率分布 46 3.6 测量系统误差的汇总 56 3.6.1 系统误差和随机误差的综合影响 56 3.6.2 测量系统各个组成部分的误差汇总 56 3.6.3 组合多个测量值时的总误差 59 3.7 自测问题 60 参考文献和进一步阅读 63
增材制造技术材料、应用现状及发展趋势
1.1 AM的优势 增材制造(AM)技术的核心制造思想起源于20世纪80年代末的美国。1,2)美国材料试验协会(ASTM)将AM定义为基于三维(3D)模型数据,以逐层叠加的方式生产物品的过程,与减材制造技术相反,通常通过计算机控制将材料逐层叠加,最终将计算机上的3D模型转化为实体物体。3,5)基于不同的分类原则和理解,AM技术有多种称谓,如3D打印、快速成型制造、无实体制造等。传统的加工方法有减材制造、等材料制造,但往往需要利用模具进行预成型,不擅长加工形状复杂的工件。 6 10）AM技术无需机械加工，可直接从3D图形数据生成形状，因此可以大大缩短产品的开发周期，降低生产成本。同时，AM技术可以生产复杂的形状，并以最优化的设计方式实现产品功能。 11 16）
观察性的结果
分析了收集的数据，以确定在不同的皮肤病学环境中核糖杆B5+香脂的效率。统计方法被用来比较基线和随访数据，特别注意伤口愈合率，与皮肤病相关的症状减轻以及精神病性角化病变的改善。亚组分析，以评估基于年龄和性别的结果的任何差异。这项观察性研究中的统计分析基于确定变量的经验分布，利用表格描述和图形数据表示方法。研究中的所有变量均在标称和顺序尺度上进行了MEA。要测试有关核糖杆B5+香脂在需要再生皮肤护理的患者治疗的患者中的有效性的假设，使用Wilcoxon签名式测试对两个依赖样品进行了统计测试。此分析集中在初始和随访期间以顺序尺度测量的变量，包括红斑，脱皮，色素沉着，破裂和肿胀等症状的严重程度。这种强大的方法可以彻底评估cicaplast Baume B5+ Balm再生性能，从而为其在皮肤病学上的治疗潜力提供了宝贵的见解。
便携式铯蒸气磁力仪型号 G-859AP ...
操作 G-859AP 采矿磁选机使用图形界面，可快速高效地进行勘测设计和数据采集。“简单”或“映射”模式使用线号和已知的放样参考点来定义地图参数。或者，用户可以使用集成的 Tallysman TW5310™ GPS 自动绘制位置图。位置信息可能来自外部 GPS、操作员输入的间距均匀的基准标记，或两者兼而有之。用户可随时切换到“剖面”模式，以堆叠剖面的形式观察最后 5 条数据线。数据收集在最多 5 个单独的勘测文件中，并通过高速 RS-232 数据链路（或带转换器的 USB）传输到计算机，以进行进一步分析和地图生成。提供功能齐全的图形数据编辑程序 MagMap2000，允许重新定位、重新对齐、GPS 平滑、数据过滤和数据插值。编辑后，数据将格式化为 Surfer for Windows 或 Geosoft 格式，以便进一步绘图和分析。速度和效率 G-859AP 数据采集提供连续（自动）或离散站点记录。由于仪器在连续模式下的采样率很高，因此数据质量始终很高，而且大多数项目的成本都较低。这使操作员能够快速勘测某个区域，在给定的时间段内覆盖的面积比其他磁力仪多 10 倍。
制造
我是Linking Uni-Cersity计算机和信息科学系的高级副教授。此外，我是与亚马逊Web Services的Neptune Graph Database团队一起工作的亚马逊学者。我拥有博士学位。柏林Zu Universit的计算机科学专业，并获得了Linkoping University的计算机科学学术资格奖。我对与数据和数据库管理有关的问题感兴趣。我在这个广泛的上下文中的重点是在网络上和图形数据上以及数据分布在多个，自主和/或异质源上的问题上。关于这些主题，我的兴趣范围从系统构建相关研究（例如，数据的有效存储，查询处理和查询优化）一直到理论基础（例如，查询语言的复杂性和表达能力）。我因我的博士学位而在2015年获得SWSA杰出论文奖。论文“查询链接数据的网络：基础和查询执行”，以及2019年SWSA十年奖励，我的论文“通过链接数据的网络执行SPARQL查询”的论文开创了基于毛线的疑问执行的概念，以及在整个网络上查询链接数据的概念。此外，我已经获得了八项最佳纸张奖（ESWC 2009，ESWC 2015，ISWC 2017，2018和2019，IIWAS 2020，Sentics 2021，Coopis 2023），我被选为著名的Wallenberg Academy Fel-fel-fel-fel-fel-fel-Lows计划。此外，我曾在多个计划委员会任职，并参加了两个W3C工作组的标准化工作专家。我定期组织国际科学研讨会和会议；最值得注意的是，我是ISWC 2019的研究轨道联合主席，以及ESWC 2024的In-In-track联合主席。根据Google Scholar的说法，我的出版物已收到4900多个引用，而我的H索引是29。
真实量子处理单元上的量子模式识别
摘要 量子计算最有前途的应用之一是处理图像等图形数据。在这里，我们研究了基于交换测试实现量子模式识别协议的可能性，并使用 IBMQ 噪声中型量子 (NISQ) 设备来验证这个想法。我们发现，使用双量子比特协议，交换测试可以有效地以良好的保真度检测两个模式之间的相似性，尽管对于三个或更多量子比特，真实设备中的噪声会变得有害。为了减轻这种噪声影响，我们采用破坏性交换测试，这显示出三量子比特状态的性能有所提高。由于云对较大 IBMQ 处理器的访问有限，我们采用分段方法将破坏性交换测试应用于高维图像。在这种情况下，我们定义了一个平均重叠度量，当在真实 IBMQ 处理器上运行时，它可以忠实地区分两个非常不同或非常相似的模式。作为测试图像，我们使用具有简单模式的二进制图像、灰度 MNIST 数字和时尚 MNIST 图像，以及从磁共振成像 (MRI) 获得的人体血管的二进制图像。我们还介绍了一种利用金刚石中的氮空位 (NV) 中心进行破坏性交换测试的实验装置。我们的实验数据显示单量子比特状态具有高保真度。最后，我们提出了一种受量子联想记忆启发的协议，其工作方式类似于监督学习，使用破坏性交换测试进行量子模式识别。
F. William（Will）TownesF. William（Will）Townes
Teaching Experience 2024 Fall Lead Instructor , Introduction to Statistical Computing (CMU - 36-350) 2023 Fall Lead Instructor , Introduction to Statistical Computing (CMU - 36-350) 2023 Spring Lead Instructor , Introduction to Statistical Computing (CMU - 36-350) 2021 Fall Guest lecture , Advanced Computational Genomics (Princeton - COS 597D ) 2020 Fall Guest lecture , Computational Biology of Single Cells （普林斯顿 - COS 597F）2018年秋季助教，应用回归（哈佛-BST 210）等级作业，保持办公时间，并教每周一次的实验室部分。2018年夏季联合教师，STATSTART（哈佛）统计计划，针对代表性不足的高中生。在图形数据和回归方面提供了两个交互式讲座。2017年秋季助教，应用贝叶斯分析（哈佛-BST 228）等级作业，提供解决方案并保持办公时间。2017年夏季首席教师，数据科学简介（Parse Ltd.）非营利组织，为期一周的高中生统计计划。开发了课程材料，并使用R. 2017春季助教，应用纵向分析（哈佛-BST 226）等级家庭作业并保持办公时间的时间。2016年秋季助教，统计方法介绍（哈佛-BST 201）等级作业，提供解决方案，保持办公时间和每周实验室部分。2016年夏季项目导师，为期不足的本科生的生物统计学计划（哈佛大学）计划。指导三名学生进行药物基因组学数据分析。2016春季助教，费率和比例（哈佛-BST 210）等级家庭作业，提供解决方案，保持办公时间和每周一次的实验室部分。