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量热法和差分热分析的参考材料
本出版物是ICTAC工作组“热化学” 1期间1997年至1998年期间努力的结果。它涉及用于量热法和差异疗法分析的参考材料（缩写形式：RM）。它代表了IUPAC致命的“物理化学测量和标准”制作的两个先前的文档的更新版本：第一个发表于1974年的Pure and Applied Chemistry [1]，第二本书在书籍中，标题为“重新认可的参考材料，用于实现物理学属性的实现” [2]。量热法和差分热分析与涉及物理，化学和生物学过程的广泛科学和技术研究领域相关。量热法通常会产生高度可再现的结果，但是由于测量系统的校准故障，可能是无法降低的。校准是每项热分析研究的基本要求。需要在测量仪器指示的值与正确值之间建立定义定义的关系。通过量化产生的
用于精密进近的差分 GPS - CORE
摘要：目前，美国国防部使用几种精确着陆系统 (PLS)，包括仪表着陆系统 (lLS)、自动航母着陆系统 (ACLS)、 地面站设备，并且不是在不同服务中统一实施的。 这导致了各服务之间的可靠性问题。此外，这些着陆系统存在许多缺陷，包括可用性、人力需求和频繁拥堵。 因此。 需要一种新的 Pn:d 离子着陆系统来满足国防部的要求。地面站设备，并且不是在不同服务中统一实施的。这导致了各服务之间的可靠性问题。此外，这些着陆系统存在许多缺陷，包括可用性、人力需求和频繁拥堵。因此。需要一种新的 Pn:d 离子着陆系统来满足国防部的要求。
对分组密码的实用量子差分攻击
摘要：差分攻击是分组密码的一种基本密码分析方法，利用输入和输出差分之间的高概率关系。现有的分组密码量子差分密码分析工作主要集中在基于经典计算机上构建的现有关系来估计恢复最后一轮子密钥的资源。为了利用量子计算机找到这种关系，我们提出了一种利用量子计算机搜索高概率差分和不可能差分特征的方法。该方法利用量子比特的叠加同时探索所有可能的输入和输出差分对。利用所提方法设计量子电路来搜索玩具密码 smallGIFT 的差分特征。基于分支定界的方法来验证利用所提方法获得的差分和不可能差分特征。
差分扫描量热法 - DSC 500Pegasus®
DSC 500PEGASUS®系统可以配备各种不同的熔炉，可容纳不同温度和施用范围-150°C和2000°C之间。银和钢炉可用于亚凸式温度范围。通过液氮冷却装置或涡流管实现了控制冷却。对于更高温度范围，SIC，PT，RH和石墨炉提供。与专用DSC传感器结合使用的铂和犀牛炉非常适合确定较高温度范围内的特定热容量。其用户友好的设计允许操作员轻松替换管子，从而最大程度地减少停机时间。
4Gb/s CMOS 全差分模拟双延迟器
4Gb/s CMOS 全差分模拟双延迟锁定环时钟/数据恢复电路 Zhiwei Mao 和 Ted H. Szymanski 光网络研究组，ECE 系麦克马斯特大学，安大略省汉密尔顿，加拿大 L8S 4K1 摘要 提出了一种 4Gb/s 功率和面积高效的时钟/数据恢复 (CDR) 电路。采用全差分设计来抑制任何共模噪声并显著降低电源/地弹。模拟双延迟锁定环 (DLL) 架构将时钟采样边沿持续对齐到输入数据眼图张开的中心。自校正功能可避免传统 DLL 的相位捕获范围限制。原型电路采用 0.18um CMOS 技术实现。 CDR 采用 0.18µm CMOS 技术，占用 200 x 320 2 um 的小面积，在 2V 电源下功耗仅为 27mW。1. 简介随着 VLSI 系统的速度性能迅速提高，近年来小型低功耗高速 I/O 接口得到了广泛的研究。延迟锁定环 (DLL) 和锁相环 (PLL) 均可用于 CDR 电路以消除时钟/数据偏差并改善整体系统时序。在有参考时钟的情况下，通常使用 DLL，因为与 PLL 相比，DLL 不会累积相位误差。此外，DLL 通常具有更简单的设计并且本质上很稳定。传统 DLL 的缺点是其有限的相位捕获范围和输入时钟抖动传播。此外，数字 DLL [1] 不可避免地存在量化误差，并且通常需要更大的面积和功耗，而模拟 DLL 设计 [2] 被指责对噪声更敏感。本文提出了一种新型 CMOS CDR 电路，该电路采用全差分结构来降低对共模噪声的敏感性，并应用模拟双 DLL 来实现连续相位对齐和稳健的数据恢复。CDR 核心电路在 4Gb/s 的数据速率下消耗面积小、功耗低。本文安排如下：第 2 节介绍 CDR 架构，第 3 节讨论在 0.18um CMOS 技术中原型实现该架构的电路设计问题，第 4 节展示原型芯片实现和仿真结果，第 5 节总结本文。
量子局部差分隐私与量子统计查询模型
根据经验观察做出预测是许多科学领域的核心任务，也是统计学习理论的核心。分析学习算法的一个基本工具无疑是 [1] 提出的可能近似正确 (PAC) 模型。在经典的 PAC 学习模型中，目标是学习一组布尔函数 C ⊆{ c : { 0 , 1 } d −→{ 0 , 1 }} 。学习者的输入为带标签的样本 { xi , c ( xi ) }，其中 x 取自（可能是任意的）分布 X : { 0 , 1 } d −→ [0 , 1]，c ∈ C 是目标概念。给定两个参数 ε, δ ∈ (0, 1)，学习器的目标是输出一个假设 h，使得对于任意的 c 和 X，Pr x ∼X [ h ( x ) ̸ = c ( x )] ≤ ε，概率至少为 1 − δ。已经提出了几种 PAC 模型的扩展。特别是，[ 2 ] 引入了量子 PAC 模型，其中经典的标记示例被以下量子示例取代
差分扫描量热法 - DSC 300Caliris®系列
DSC测量的快速启动系统DSC 300Caliris®经典提供了一种快速方法，可以将差分扫描量热法引入您的实验室。在设置和校准仪器后，简化而直观的SmartMode用户界面将指导您定义测量参数。完成测量后，自动评估和识别软件功能将负责将您的结果与已知参考或文献值进行比较的时间耗尽的任务。这些例程在评估测量曲线的评估中提供了支持，并作为评估未知样本的第二意见。识别数据库系统能够验证材料并允许进行质量保证测试。
量子和量子启发算法中的差分隐私放大
差异隐私 (DP) [1,2] 是一个严格的数学框架，用于在分析和处理数据集的同时保留每个个体的信息。直观地说，差异隐私算法可以学习由 n 个用户组成的数据集的统计属性，但几乎不会泄露每个用户的任何信息。在处理医院数据、银行、社交媒体等敏感数据时，此类机制具有重要意义。除了隐私保护数据分析外，差异隐私还在计算机科学的其他领域找到了多种应用，如机器学习 [3、4、5、6]、统计学习理论 [7、8、9、10]、机制设计 [11]。自其推出以来，已开发出多种用于隐私数据分析设计的分析工具 [12、13、14、15]。最常见的是，这些机制利用诸如在最终输出中添加噪声或将输入随机化之类的技术。可以使用简单的工具（例如基本组合规则和后处理的鲁棒性）对由这些块构建的复杂机制进行松散的分析。然而，实际应用中隐私和实用性之间的固有权衡引发了更细化规则的发展，从而带来了更严格的隐私界限。这个方向的趋势是表明多种随机性来源放大了标准 DP 机制的保证。特别是，已经证明了子采样、迭代、混合和改组等 DP 放大结果 [16，17，18，19]。鉴于过去几十年量子计算和量子信息对计算机科学不同领域产生了重大影响，一个有趣的问题是量子和量子启发算法是否可以增强差异隐私。随着如今噪声中型量子设备 (NISQ) 的出现，这个问题变得更加重要 [20]。一方面，这些设备的噪声特性（之前也被 [21] 所利用），另一方面，量子算法的潜在能力，使得这种量子或混合量子经典机制成为差异隐私角度的一个有趣研究课题。此外，机器学习和差异隐私之间的联系表明，回答这个问题可以带来对量子机器学习能力的有趣见解。
差分 pH 和 ORP 传感器 - Pryde Measurement Pty Ltd
所有数字传感器均包括内置数字电子元件和集成式 10 米（33 英尺）电缆，电缆末端带有用于 sc100 数字控制器的连接器。主体类型： • 可转换 - 两端均为 1 英寸 NPT 螺纹，设计用于三通安装或其他流通式安装，以及用于浸入的管道安装 • 插入 - 电极端无螺纹，设计用于插入阀组件 • 卫生型 - 2 英寸法兰用于三叶草式接头 • 浸入 - 用于链条安装或管道安装