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World File Search System平方根
大麻和实际驾驶表现 - ROSA P
11-OH-THC 11-羟基-A9-四氢大麻酚 ANWB Algemene Nederlandse Wielrijders Bond（荷兰皇家旅游协会） BAC 血液酒精浓度 CS-C 闭眼身体摇晃测试的曲线表面 CS-O 睁眼身体摇晃测试的曲线表面 CTT 关键跟踪测试 CV-H '间隔时间的变异系数（SDIM） CV-IBI 心跳间隔时间的变异系数（SD/M） DOT 交通部 ECG 心电图 EtOH 乙醇 IBI 心跳间隔时间 MANOVA 多元方差分析 NHTSA 国家公路交通安全管理局 NIDA 国家药物滥用研究所 PWR-HR 心率功率密度谱在 .01 和 .14 Hz 频率之间的相对幅度 RT 反应时间 SD 标准差 SDLP 心率的标准差横向位置 SDSP 速度标准差 SDST 方向盘角度标准差 SE 标准误差（即SD 除以观测次数的平方根） SED 平均差异标准误差 SP 平均速度 THC W- 四氢大麻酚 THC-COOH 11-正-b9-四氢大麻酚-9-羧酸
弹性体的海军应用 - 聚合物物理学
弹性体在声学应用方面有着悠久的历史。这种用途包括阻止声音通过的解耦器、衰减声音反射的消声涂层和传输声波的声学窗。橡胶成为水下声学的首选材料有几个原因。其中最重要的一个是橡胶的声阻抗可以与海水的声阻抗相匹配。在边界上，如果两种介质的声阻抗相等，则不会反射声波。1 声阻抗类似于光学折射率，由材料的质量密度和材料内部声音速度的乘积给出。对于低损耗材料，后者的量与密度和模量（纵波的体积模量或剪切波的剪切模量）之比的平方根成正比。显然，通过聚合物选择和化合物配方，可以在很宽的范围内改变橡胶的声阻抗及其频率依赖性。大多数商业材料都是专有的，尽管声学特性数据汇编是可用的。2 对于填充橡胶，机械响应是强烈非线性的。3 然而，在低于约 10 -3 应变幅度时，动态模量变得不随应变而变化（需要更高的应变才能观察到佩恩效应）。4 由于声波通过橡胶传播引起的变形非常小（通常应变幅度≤10 -6），因此可以通过传统的小应变动态机械测量来表征声学特性。5
Grover 演讲：量子资源评估
对于恢复分组密码的密钥，Grover 搜索比传统的暴力破解技术提供了平方根速度。一般经验法则认为，通过将密钥长度加倍可以避免 Grover 搜索算法对私钥方案造成的安全威胁。然而，由于没有考虑 Grover 预言机的成本估算，这些概念仅提供了关于分组密码后量子安全性的一般概念。因此，在分组密码上安装 Grover 搜索的资源估算给出了关于此类分组密码在后量子世界中的安全性的具体概念。此外，由于未来量子计算机的计算能力不可预测，NIST 建议用基本操作、电路大小等来衡量安全性，而不是像在经典模型中评估安全性时那样用“安全位” [53]。到目前为止，Grover 搜索是唯一对现有分组密码 [13] 构成威胁的量子算法，估计发起攻击所需的资源可以了解攻击的效率。最近，从计算资源方面对量子对手的安全性评估受到了广泛关注，并在这方面进行了研究，以估计在对称密钥方案上发起 Grover 密钥搜索 [24, 36, 4, 7, 28, 29, 28, 29]、在哈希函数上发起 Grover 搜索 [5]、在二进制椭圆曲线上计算离散对数 [9] 等所需的资源。
低环分数下对称环-线性聚合物共混物的应力松弛
摘要：我们结合线性粘弹性测量和建模来探索相同分子量的环状和线性聚合物共混物在环组分体积分数较低（0.3 或更低）范围内的动力学。由于线性链的运动，应力松弛模量受到环和线性组分的约束释放 (CR) 的影响。我们开发了一种基于 CR 的环-线性共混物模型，该模型可以预测环组分分数较低范围内的应力松弛函数，与实验结果高度一致。被线性链缠结所困的环只能通过线性链诱导的 CR 来松弛，而且环的松弛速度比线性链慢得多。预计在环重叠体积分数 ϕ R * 下，共混物的相对粘度 η ( ϕ R * )/ η L 相对于线性熔体粘度 η L 的增加与环分子量 M w,R 的平方根成比例增加。我们的实验结果清楚地表明，通过添加少量环状聚合物，可以同时提高线性聚合物熔体的粘度和结构松弛时间。这些结果不仅为 CR 工艺的物理原理提供了根本性的见解，还提出了通过添加环状聚合物来微调线性聚合物流动性能的方法。
低阻力艾哈迈德体的人工智能控制......
本研究提出了一种机器学习或人工智能 (AI) 控制低阻力 Ahmed 体的方法，其后倾角 ϕ = 35°，旨在找到有效减阻 (DR) 的策略。根据机身横截面积的平方根，所研究的雷诺数 Re 为 1.7 × 10 5。控制系统包括五个独立操作的稳定微喷射阵列，沿后窗和垂直底座的边缘吹出，车身尾部的二十六个压力抽头，以及一个基于蚁群算法的控制器，用于无监督学习近乎最优的控制律。成本函数的设计同时考虑了 DR 和控制功率输入。AI 控制的学习过程发现强迫产生高达 18 % 的 DR，相当于阻力系数降低 0.06，大大超过了之前报道的这种机身的任何 DR。此外，发现的强迫因素可能提供替代解决方案，即在 DR 略微牺牲的情况下大幅提高控制效率。在有控制和无控制的情况下进行的大量流量测量表明，车身周围的流动结构发生了显著变化，例如后窗上的流动分离、再循环气泡和 C 柱涡流，这些都与窗户和底座上的压力上升有关。揭示了 DR 的物理机制，以及在最佳控制或最大 DR 下改变的流动结构的概念模型。进一步将该机制与最高控制效率下的机制进行了比较。
日期：2024 年 6 月 12 日 笔试更新大纲...
工程）、薪酬水平 - 06 部分 - A（一般）部分 - B（职位相关）1.数学与数字能力：平均值、利润和损失、时间和工作、单利、复利、小数、数字问题、平方根和立方根、时间和距离、简化、HCF 和 LCM 问题、数值计算等。（最高 10 年级）2.逻辑推理：数字系列汇编、缺失数字查找、连续模式系列、匹配定义、缺失字符查找、奇数、血缘关系、编码和解码、单词的逻辑顺序、算术推理、字母和符号系列、数字推理、数据推理和数据解释。等。3. 语言与理解：反义词、同义词、拼写检查、常见错误检测、单词替换、正确选项、语法错误、变声、叙述、习语和短语、英语语法、句子改错和完成、段落总结、阅读理解与推理、发现错误、句子改进、沟通技巧、句子形成。4. 一般知识和时事：印度历史、印度经济、印度文化、印度政体、印度宪法、印度地理、环境科学、奖项和荣誉、名人、日子和年份、基本常识、时事、政府计划等，最高 10 年级标准。5. 计算机基础、MS Word、MS Excel、Power Point、互联网、电子邮件系统等。
超快正方根基于滤波器 - chuchu chen
摘要 - 在本文中，我们强烈提倡正方形 - 根协方差（而不是信息）对视觉惯性导航系统（VIN）的过滤，尤其是在资源约束的边缘设备上，因为其效率较高和数值稳定性。尽管VIN近年来取得了巨大进展，但在施加有限的单词长度时，它们仍然在嵌入式系统上面临资源的严格性和数值不稳定。为了克服这些挑战，我们开发了一种超快速和数值稳定的平方根滤波器（SRF） - 基于VINS算法（即SR-VINS）。所提出的SR-VIN的数值稳定性是从采用方形协方差继承而来的，而非新颖的SRF更新方法基于我们新的Permisted-QR（P-QR）的新型SRF更新方法可以极大地实现，该方法完全利用，该方法完全利用并适当地维持了平方英尺的上层三角形结构。此外，我们选择了状态变量的特殊订购，该变量适用于SRF传播中的（p-）QR操作，并更新并防止不必要的计算。通过数值研究对拟议的SR-VIN进行了广泛的验证，表明当最先进的（SOTA）过滤器存在数值困难时，我们的SR-VINS具有较高的数值稳定性，并且非常明显地，在32位单一的速度上，以速度快速旋转，可以像Sota一样快速地浮动32位单一的浮动效果。我们还进行了全面的现实实验，以验证所提出的SR-VIN的效率，准确性和鲁棒性。
估计模拟ENSO统计数据中的不确定性-Centaur
在评估气候模型并评估气候变化引起的趋势时，经常使用抽象的模型模拟大型组合来降低内部变异性的影响。但是，区分模型偏差和气候变化信号与内部变异性所需的合奏成员的最佳数量在模型和指标之间各不相同。在这里，我们分析了东部赤道太平洋地区的降水和海面温度的平均值，方差和偏度，通常用于描述从耦合模型对间隔项目的大型组合中获得的ElNiño -Southern振荡（ENSO）。利用既定的统计理论，我们开发和评估估计方程，先验，整体规模或模拟长度，以限制ENSO统计量基于采样的不确定性所需的不确定性到所需的公差内。我们的结果证实，这些统计数据的不确定性随时间序列长度和/或整体大小的平方根而降低。此外，我们证明，当使用前工业化控制或历史运行计算时，这些统计数据的不确定性通常是可比的。这表明有时可以使用前工业运行来估算从现有历史成员或合奏中计算出的统计数据的预期不确定性，以及所需的模拟年数（运行持续时间和/或集合大小）的数量充分表征统计量。这些结果很可能适用于ENSO以外的变量和区域。此进步使我们能够使用现有模拟（例如，在模型开发过程中执行的控制运行）来设计合奏，这些集合可以充分限制由模拟内部可变性引起的诊断不确定性。
IMS-392
•认证值是通过实验室结果不高的分析物的平均分析物的平均值来确定的，或者对具有较高实验室结果的人的中位数中位数•标准偏差是测定分析物的分布的度量，包括实验室间偏见，方法不确定性和物质同质性不确定性。使用相同分析方法的确定的约95％预计将在认证值的两侧两侧之间。标准偏差是根据经过验证的实验室数据数据计算得出的，较少的实验室和个体确定。•置信区间（CI）是对95％置信区间材料中真实（不可知的）分析物浓度的估计。例如，可以解释95％CI，因为有0.95的概率是真实值在认证值±CI之间。间隔越窄，认证值越精确。95％CI不应用于确定质量控制门。•标准不确定性（U CRM）是表征和同质性研究的差异之和。表征的不确定性来自实验室平均值的标准偏差除以实验室数量的平方根。材料同质性（U HOM）的不确定性是根据ISO指南35。根据ISO指南35。•覆盖率因子（k）是两个尾部测试的学生T分布值，为95％。•扩展的不确定性（U CRM）是覆盖率因子和标准不确定性的乘积，代表批处理的真正不可知的分析物浓度的95％置信区间，并结合了单个样本的偏见。
IMS-391
•认证值是通过实验室结果不高的分析物的平均分析物的平均值来确定的，或者对具有较高实验室结果的人的中位数中位数•标准偏差是测定分析物的分布的度量，包括实验室间偏见，方法不确定性和物质同质性不确定性。使用相同分析方法的确定的约95％预计将在认证值的两侧两侧之间。标准偏差是根据经过验证的实验室数据数据计算得出的，较少的实验室和个体确定。•置信区间（CI）是对95％置信区间材料中真实（不可知的）分析物浓度的估计。例如，可以解释95％CI，因为有0.95的概率是真实值在认证值±CI之间。间隔越窄，认证值越精确。95％CI不应用于确定质量控制门。•标准不确定性（U CRM）是表征和同质性研究的差异之和。表征的不确定性来自实验室平均值的标准偏差除以实验室数量的平方根。材料同质性（U HOM）的不确定性是根据ISO指南35。根据ISO指南35。•覆盖率因子（k）是两个尾部测试的学生T分布值，为95％。•扩展的不确定性（U CRM）是覆盖率因子和标准不确定性的乘积，代表批处理的真正不可知的分析物浓度的95％置信区间，并结合了单个样本的偏见。