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World File Search System实验设计
化学工程实验设计
2.2 筛选实验 196 2.2.1 因子的初步排序 196 2.2.2 主动筛选实验 - 随机平衡法 203 2.2.3 主动筛选实验 Plackett-Burman 设计 225 2.2.3 完全随机区组设计 227 2.2.4 拉丁方 238 2.2.5 希腊-拉丁方 247 2.2.6 约登斯方 252 2.3 基础实验 - 数学建模 262 2.3.1 完全因子实验和部分因子实验 267 2.3.2 二阶可旋转设计（Box-Wilson 设计） 323 2.3.3 正交二阶设计（Box-Benken 设计） 349 2.3.4 D 最优性，B k -设计和Hartleys二阶设计 363 2.3.5 得到二阶模型后的结论 366 2.4 统计分析 367 2.4.1 实验误差的确定 367 2.4.2 回归系数的显著性 374 2.4.3 回归模型的拟合度不高 377 2.5 研究对象的实验优化 385 2.5.1 优化问题 385 2.5.2 梯度优化方法 386 2.5.3 非梯度优化方法 414 2.5.4 单纯形和可旋转设计 431 2.6 响应曲面的典型分析 438 2.7 复杂优化示例 443
Beccal实验设计和控制软件
摘要 - 本文介绍了负责在Bose-Einstein冷凝物和冷原子实验室（BECCAL）任务中设计和执行实验的软件，这是一项具有超冷和凝结原子的实验。该软件由两个部分组成：实验控制软件和实验设计工具。第一个对应于有效负载上运行的软件，并且负责控制和执行实验，而后者是科学家使用的工具来创建实验定义，以后将上传到要执行的仪器。为了克服以如此复杂性开发软件的挑战，决定遵循一种模型驱动的开发方法。已经创建了几种特定领域的语言（DSL），以允许科学家以特定于领域的方式描述他们的实验。然后，这些描述由不同的口译员上传和执行。本文详细介绍了实验控制软件的体系结构以及组成它的不同模块，以及用于描述新实验的开发语言和工具。本文还讨论并评估了软件的某些重要方面，例如与类似任务中使用的其他方法相比，所选方法的弹性以及所选方法的优势和缺点。开发的软件也将用于MAIUS-2/3任务。
药物发现的多组学实验设计
术语“ OMICS”是指研究生物中存在的整体生物分子的科学分支，包括基因组学；转录组学；蛋白质组学和代谢组学等。每个“ Omic”层都会发现一个关于细胞或组织样品的独特分子故事。例如，基因组学告知可能发生的事情，转录组学表明可能发生的事情，蛋白质组学描述了发生的事情，代谢组学揭示了目前正在发生的事情。虽然单词研究对生物标志物的识别很有用，但它们缺乏解决缺失的遗传力问题所需的预后或预测能力，这表现为三个关键的基因差距：数值差距，预测性差距和机械差距。相比之下，一种分层的多摩变方法在生物系统的计算机建模中提供了真实的承诺，可以通过整合多种分子层来预测扰动并弥合机械差距，从而产生新的见解，这些新见解通常会错过这些洞察力。然而，多词数据的集成是复杂的，并且充满了技术和计算挑战，尤其是在将垂直分子层与不同的参数和统计分布相结合时。此外，垂直积分加剧了维度的概念（p≫n），当特征（P）的数量远远超过样品数量（n）时，会发生这种情况，从而导致算法的过度训练以及统计和机器学习模型的分解，这些模型已优化了用于富含样品的空间。为了解决这个问题，应包括单细胞和空间多族研究。单细胞OMICS启用细胞水平分子分辨率，可以通过细胞读数来解决异质性并显着增加样品数量。空间多摩变分析将保留分子数据的空间环境。鉴于多摩变研究设计所涉及的许多考虑因素，从数据获取到功能分析，本综述旨在为实验设计提供全面的路线图，并采用改善数据整合的策略，以帮助利用系统生物学的能力进行药物发现。
CMIP5和实验设计OBJEC的概述（VES
研究：compe（各种社区的需求（ES导致了基于CMIP先前阶段的多样化和集成的气候模型实验集，但包括第一阶段（Me Ini（Me Inizized DeCadal Predic（ONS和新的“地球系统模型”）。
EEG4Students：脑电图数据收集和机器学习分析的实验设计
使用机器学习和深度学习根据脑电图 (EEG) 信号预测认知任务一直是脑机接口 (BCI) 中发展最快的领域。然而，在 COVID-19 大流行期间，数据收集和分析可能更具挑战性。大流行期间的远程实验带来了一些挑战，我们讨论了可能的解决方案。本文探讨了可以在个人计算机上有效运行以执行 BCI 分类任务的机器学习算法。结果表明，随机森林和 RBF SVM 在 EEG 分类任务中表现良好。此外，我们研究了如何使用经济实惠的消费级设备进行此类 BCI 实验以收集基于 EEG 的 BCI 数据。此外，我们还开发了数据收集协议 EEG4Students，为对此感兴趣的非专家提供此类数据收集指南。我们的代码和数据可以在 https://github.com/GuangyaoDou/EEG4Students 找到。
在空间分离的生活系统之间寻找纠缠：实验设计，结果和经验教训
自从其首次观察到。在1982年[1]中，空间分离系统之间的量子纠缠已成为一种完善的物理现象[2，3]，它是多量子通信，安全性和计算技术的基础[4-7]。正式，状态|复合量子系统AB的AB⟩（使用DIRAC表示法）如果因素，即|如果| ab⟩= | A | b⟩;否则，它是纠缠的。状态因素是否取决于用于描述它的希尔伯特空间基础的选择，因此，选择了用于实验表征其表征的可观察物的选择。因此，在给定的物理情况下是否可以观察或作为资源访问纠缠取决于所采用的正式和实验方法[8-12]。在理论方面，越来越多地提出了信息交换基本过程之间的纠缠，以构成时空本身的结构[13 - 18]。这种模型挑战了纠缠系统“空间分离”的想法。在特别的情况下，他们需要在观察到系统本身的系统参考框架与任何空间参考框架之间的区别。对这种情况的一种反应是“ er = epr”假设，即纠缠状态等同于爱因斯坦 - 洛森（ER）桥梁，即，在时期的拓扑连接或拓扑连接或“虫洞” [19] [19]。目前不能进行该假设进行检验[20]；但是，它在理论上已证明其生产力，尤其是在黑洞物理学中。如果ER = EPR是正确的，则在实验室参考框架中测量时，纠缠系统似乎具有空间分离的组件，但是没有“内部”空间分离。尽管生活系统采用了量子连贯性，因此，既有信息处理资源
使用描述符 obta 进行高精度材料特性预测的实验设计
摘要 在材料科学中，可控和不可控描述符均可用于表征材料。可控描述符的例子包括元素组成和制造过程；相反，不可控描述符由表征特定样品的实验数据生成，例如原始光谱数据或比重。在本研究中，我们考虑一种实验设计来获得一个高精度预测模型，其中材料的不可控描述符是特征，其材料属性是标签。一般而言，由于不可控描述符与材料属性更密切相关，因此基于它们的预测将更准确。本研究中实验设计的目标不是改善材料属性本身，而是预测其属性。为了实现这种设计，我们选择合适的可控描述符来合成候选材料，当相应的不可控描述符和材料属性添加到训练数据中时，预测精度会提高。我们提出了两种实验设计方法，一种基于贝叶斯优化，另一种基于不确定性抽样。使用记录了可控和不可控描述符以及机械性能的聚合物数据库，我们确认我们的方法可以选择合适的候选材料来训练一个高精度预测模型，其中材料性能由不可控描述符预测。我们提出的方法可以应用于材料开发，其中不可控描述符比获得目标材料性能更容易通过实验获得；它也将有助于提取材料结构和性能之间的关系。
实验设计在高效风洞测试中的应用：双翼微型飞行器案例
图 21 翼尖有垂直尾翼时升阻比与偏航角及 AOA 相互作用。 57 图 22 垂直尾翼位于机翼侧面时偏航角和 AOA 对升阻比的相互作用......................................................................................................................... 58 图 23 垂直尾翼位于翼尖时 AOA 和偏航角对 CYM 影响的 3D 绘图......................................................................................................................... 58 图 24 垂直尾翼位于机翼侧面时 CYM 的 AOA 和偏航角 3D 绘图......................................................................................................................... 59 图 25 推进分析中电流和 AOA CD 影响的 3D 绘图..................................................................................................................... 5 ........................ 61 图 26 未使用推进系统时 A O A 对 CL 的影响 .............................................................. 61 图 27 带推进系统且电流 = 10 AMPS 时 A O A 对 CL 的影响 ................................................................................................................ 62 图 28 未使用推进系统时左侧控制面偏转对 C RM 的影响 ................................................................................................................................ 63 图 29 带推进系统且电流 = 10 AMPS 时左侧控制面偏转对 C RM 的影响 ................................................................................................................