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World File Search System异差
热红外激光异差的演示...
对远程发声器的要求在需要较细的网格网格的驱动下，以获取更多本地信息高分辨率（地理，海拔，垂直，辐射和频谱）成本效益，紧凑的仪器=>激光官方隔离式辐射计（LHR）
非理想异差检测的量子密钥分发
连续变量量子密钥分发利用电磁场的相干测量，即同差或异差检测。迄今为止开发的最先进的安全性证明依赖于此类测量的理想化数学模型，这些模型假设测量结果是连续且无界的变量。由于物理测量设备的范围和精度有限，这些数学模型仅作为近似值。预计在适当的条件下，使用这些简化模型获得的预测将与实际实验实现高度一致。然而，到目前为止，还缺乏对这种近似引入的误差及其对可组合安全性的影响的定量分析。在这里，我们提出了一种理论来严格解释现实异差检测的实验局限性。我们专注于集体攻击，并为渐近和有限尺寸机制提供安全性证明，后者属于可组合安全性的框架内。在此过程中，我们首次在有限尺寸范围内建立了离散调制连续变量量子密钥分发的可组合安全性。密钥速率的严格界限是通过半定规划获得的，并且不依赖于希尔伯特空间的截断。
在异源1
图1。异源IM/在促进型免疫中诱导了稳健的S蛋白质特异性IgG，并增强粘膜IgA的产生。（a）C57BL/6小鼠分开两次免疫接种4周。用0.25 µg的BNT162B2 mRNA或PBS将IM 182置入IM 182，或用NE 183或NE/IVT的15 µg全长S蛋白进行启动。然后用0.25 µg的BNT162B2 mRNA或PBS将IM升高，或者在PBS，NE或NE/IVT中使用184 PBS或S蛋白进行增强IM。血清抗原特异性的总IgG滴度185针对（b）WT的蛋白和（c）WT RBD，如ELISA 2WK在素数186免疫后通过ELISA 2WK所测量，以及（D，E）2WKS在WK6升高后的2wks。（F-H）在WK6测量的187种S特异性血清抗体的亚类谱。BALF S特异性（I）IgA和（J）IgG在188 wk6中测量。（n = 5/grp;*p <0.05，** p <0.01，**** p <0.0001，由Mann-Whitney U测试仅针对选择的189组显示 - （表S1显示了完整的统计分析）190
将思维视为差分机
许多人都同意，当一套负责产生人类智能的原理（即计算理论：Marr，1982）被发现时，心理科学就达到了它的目标。传统上，对此类原理的追求植根于对“理性”主体通常应如何表现的牢固先入之见（McCarthy，2007；Millroth 等人，2021；Minsky，2007）。虽然这种方法无疑是卓有成效的（例如，Anderson，2013 年；Chase 等人，1998 年；Marr，1982 年；Chater 和 Oaksford，1999 年），但人们一再争论说，对人类行为的理解仍然很少，因为没有投入足够的精力来研究个人的实际问题和目标，导致对可用于指导计算分析层面研究的规范理论做出过早的假设（Millroth 等人，2021 年；Minsky，1974 年；2007 年）。
ejx110a差分发射器
高性能差压力发射器EJX110A具有单晶硅谐振传感器，适合测量液体，气或蒸汽流以及液位，密度和压力。ejx110a输出4至20 mA DC信号，与测得的不同压力相对应。其高度准确稳定的传感器还可以测量可以在积分指示器上显示的静压，也可以通过大脑或HART通信进行远程监测。其他关键功能包括快速响应，使用通信的远程设置，诊断和可选状态输出，以提高压力高/低警报。多感应技术提供了先进的诊断功能，以检测诸如冲动线阻滞或热量痕量破裂等异常。f oundation fieldbus和profibus pa协议类型也可用。除了菲尔德总括和profibus类型外，所有EJX系列模型都在其标准配置中，均被认证为符合SIL 2的安全要求。
比差分更难积分
这是我想进一步探索的一些概念的集合，我将看到他们带我去哪里。，这可能太冗长了，因为我会想到这个问题。如果您准时短暂，请随时跳过结束，因为那是我认为我对OP要求的答案的答案。我的重点是将分化和集成为符号操作。为了差异化，让我们考虑一个包括常数（可能是复杂的），$ x $的功能符号的$ e $ e $，并且在算术操作和组成下被关闭。我们可以添加更多功能符号，例如$ e^x $，$ \ ln（x）$或$ x^{ - 1} $，但我们假设我们知道如何为添加到$ e $的每个添加的衍生物找到它们的衍生物。仅使用常数和$ x $，我们将多项式作为设置$ e $。更大的选项将是基本功能。如果差异化被视为$ e $中符号内的操作，则根据定义，它的算法是算法，因为我们可以根据$ e $中任何功能 - 符号的衍生物，因为其涵盖了生成$ e $的操作的属性。挑战可能来自确定功能是否属于$ e $。我声称，至少集成与差异化（可能更难）一样困难，这对于多项式来说是显而易见的，但取决于所选的集合$ e $。现在，让我们考虑构建一个适合集成的域，类似于我们处理分化的方式。让我们称此功能符号$ i $的收集。它包含常数和$ x $，其中可能还有其他符号，例如$ e^x $或$ x^{ - 1} $，我们知道它们的积分。这是一个简单的事情。我们假设$ i $在某些操作下关闭：其元素的线性组合以及操作$ \ oplus $（乘以衍生物）和$ \ otimes $（特定的组成操作）。这为我们提供了一个合理的最小域来定义内部集成。在这样的$ i $中，集成成为使用这些操作编写的功能的算法。我声称，在这种情况下，如果我们假设$ i $包含常数，并且满足了三个条件之一，那么推导很简单，从而允许仅使用一个基本操作计算衍生物。可以将OP的问题转化为是否给定的$ E $，我们有一种算法来检查其元素是否是$ i $的一部分，还是使用其积分和某些操作已知的函数 - 符号。此功能取决于$ e $的性质及其可用功能符号。对于$ x $中的多项式，这种算法显然存在。我们不仅有一些情况，即某些$ e $的问题是不可确定的。感谢Richardson的定理，如果$ e $包含$ \ ln（2），\ pi，e^x，e^x，\ sin（x）$，并且还包括$ | x | $以及$ e $中没有原始功能的功能，则条件3可用于$ e $ $ e $的基本功能，以及$ | x | $ | x | $。要验证这种情况，我们可以使用$ e^{x^2} $。定理的有效性源于基本函数$ m（n，x）$的存在，每个自然数$ n $都与0或1相同，但是对于每个自然数$ n $，无论它是相同的0还是1。如果我们通过为每个原始添加符号来关闭$ e $，则此范围消失。给定这样的函数，如果我们可以在$ e $中确定集成，那么对于每个自然数$ n $，无论$ f_n（x）：= e^{x^2} m（n，x）$是否可以集成。但是，这将使我们能够弄清楚$ m（n，x）$是0或1何时，因为$ f_n（x）$是可以集成的，当$ m（n，x）= 0 $而不是$ m（n，x）= 1 $时。因此，对于某些类$ e $，我们看到虽然派生是基本的（显示该功能属于$ e $），但集成是不可决定的。这已经表明集成比派生更难（依赖我们集成的函数类别的语句）。观察：上述$ e $集成的不确定性与在$ e $中具有函数符号无关，而没有原始函数 - 符号为$ e $。另一方面，这使得$ e $不是由有限的许多符号生成的，从而使确定何时用$ e $中的符号表示函数更为复杂。因此，对于这个大$ e $的原因，如果我们赋予了我们知道的功能，则可以计算其积分，因为我们假设输入为$ e $。问题仍然存在：$ e $可以比派生更难集成？
实验室 #2 MOSFET 差分对
如图 2.1 (b) 所示，差分增益 (A d ) 定义为输出电压 (图 2.1 (a) 中的 V out ) 除以差分输入电压 (图 2.1 (b) 中的 Vi1 和 Vi2 )。除此之外，共模增益 (A CM ) 定义为输出电压 (图 2.1 (a) 中的 V out ) 除以共模输入电压 (图 2.1 (b) 中的 ViCM )。差分增益表示没有噪声扰动的理想信号增益。共模增益表示共模噪声对输出电压的贡献。