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World File Search System操作方法
有限样本范围内的量子计量学
在量子计量学（量子技术的主要应用之一）中，估计未知参数的最终精度通常用克拉姆-罗界限来表示。然而，在获得少量测量样本的情况下，后者不再保证具有操作意义，我们通过一个简单的例子来说明这一点。我们建议通过获得具有给定精度的估计值的概率来量化计量协议的质量。这种方法，我们称之为可能近似正确 (PAC) 计量学，可确保有限样本范围内的操作意义。精度保证对未知参数的任何值都成立，而克拉姆-罗界限则假设它是近似已知的。我们建立了与量子态多假设检验的紧密联系，这使我们能够推导出克拉姆-罗界限的类似物，其中包含与有限样本范围相关的明确校正。我们进一步研究了状态的多个副本的估计程序成功概率的渐近行为，并将我们的框架应用于自旋为 1/2 的粒子集合的相位估计示例任务。总体而言，我们的操作方法允许在有限样本范围内研究量子计量学，并为量子信息理论和量子计量学的交叉研究开辟了大量新途径。
并行基因簇编辑照明环氧基酮蛋白酶体抑制剂生物合成的机制
DNA测序技术和生物毒素格式的进步揭示了微生物在医学和农业中产生具有不同用途的结构复杂的特殊代谢物的巨大潜力。然而，这些分子通常会重新检查结构修饰以优化它们以供应用，这可能是使用合成化学很难的。生物工程提供了一种互补的结构修饰方法，但通常会因遗传性棘手性而受到影响，并且需要对生物合成基因功能的理解。异源宿主中专门的代谢产物生物合成基因簇（BGC）可以解决这些问题。然而，当前的BGC克隆和操作方法是不具体的，缺乏实现的，并且可能非常昂贵。在这里，我们报告了一个基于酵母的平台，该平台利用了与转换相关的重组（TAR）进行高效率捕获和对BGC的并行操作。作为概念证明，我们克隆，杂酚表达和遗传分析了与结构相关的非核糖体肽epone-epone-epone- mycin和tmc-86a的BGC，阐明了这些重要蛋白质的生物合成中的模棱两可。我们的结果表明，epone- mycin BGC还指导TMC-86A的产生，并揭示了启动这两种代谢产物组装的对比机制。此外，我们的
生物质技术示范中心
生物质作为一项可行的业务 BTDC 与学者、研究人员和工程师合作实施、评估和验证每项技术，并根据该地区可用的生物质量身定制。根据需要对设备和工艺进行定制。持续进行评估以评估特定行业的经济可行性，确保生产成本保持足够低，以实现生物质产品的盈利销售。在过去十年中，CCF 一直处于荆棘丛收获方法的前沿。 CCF 丛林项目的 BUSHBLOK® 已获得森林管理委员会 (FSC®) (FSC-C004580) 认证，保证负责任的土地管理和涵盖环境、社会和经济方面的全面效益。该认证代表了最高的林业管理标准。BTDC 配备了多样化的操作设备、优化的操作方法，并彻底掌握了成本经济学和木材采伐技术，是展示生物质技术的理想平台。该中心吸引了来自世界各地的企业家、知名公司、国际资助组织、非政府组织和投资者的兴趣。通过将投资资本与企业联系起来并促进知识交流，BTDC 旨在刺激纳米比亚中部生物质产业的蓬勃发展。
Unimode：统一的单眼3D对象检测
实现统一的单眼3D对象检测，包括室内和室外场景，在机器人导航等应用中非常重要。然而，涉及各种数据方案来训练模型引起了挑战，因为它们的特性显着不同，例如，二 - 几何特性和异质域分离。为了应对这些挑战，我们根据鸟类的视图（BEV）检测范式建立了一个检测器，在该检测范式中，当采用多个数据方案以训练检测器时，明确的特征投影有利于对几何学学习模棱两可。然后，我们将经典的BEV检测体系结构分为两个阶段，并提出了不均匀的BEV网格设计，以处理由上述Challenges引起的收敛不稳定。此外，我们开发了稀疏的BEV功能策略，以降低计算成本和处理异质域的统一操作方法。将这些技术结合起来，得出了一个统一的检测器Unimode，它超过了富有挑战性的Omni3D数据集（一个大规模的数据集（一个室内和室外场景））的先前最先进的AP 3D，揭示了Bev bev tor tor tor tor tor tor tor unified 3D对象的第一个成功概括。
关于动物粪便厌氧消化的微生物学和技术见解：评论
摘要：动物粪便的厌氧消化导致可再生能量（沼气）和富含营养的生物肥料的产生。该技术的进一步好处是减少了肥料储存过程中否则会发生的温室气体排放。由于动物粪便使厌氧的消化成本效益并进一步推进了较高甲烷产量的技术，因此最重要的是，要找到改善瓶颈的策略至关重要鸡肉，鸭子或猪粪。本综述总结了不同动物粪便的特征，并洞悉了潜在的微生物机制，从而导致厌氧消化过程引起挑战性问题。在高氨气过程中的保留时间和有机负荷速率放在了高氨气中的保留时间和有机负荷速率上，应设计和优化，以支持耐受高氨疾病的微生物，例如酸性乙酸乙酸替代性乙酸氧化细菌和氢蛋白毒素。此外，总结了用于稳定和增加动物粪便的甲烷产量的运营管理，包括支撑物质，添加微量元素或掺入氨去除技术。审查是最终的，讨论了概述动物粪便厌氧消化过程的可疑操作方法所需的研究，以规避过程不稳定性并改善过程性能。
使用机器学习在无线电站进行气候控制优化：无线电站的能源节省
在电信基础架构的域中，无线电站（RBSS）内气候控制单元（CCU）的操作对于支持RBS的运行和防止硬件零件的磨损至关重要。但是，CCUS中能量效率的提高仍然引起了研究的关注。本主论文分析了优化RBS中CCU实施的操作和功率节省的方法。主要的目标集中在功率效率和硬件寿命上，为这项研究奠定了基础，从而导致基于机器学习（ML）算法的发展。这些算法用于创建动态预测模型，这些模型负责为托管CCU的特定RB设置最佳温度和风扇速度控制。通过数据驱动的方法涉及数据预处理，探索性分析和模型培训来加强这种ML方法。还通过使用加强学习（RL）方法评估操作方法并评估其对预测模型的贡献，从而加强了工作。结果证明，与传统方法相比，在使用基于RL的方法进行气候控制的同时，粉丝的操作节省了多达70％的能源。开发的算法不仅允许降低能源成本和环境影响，还可以提高电信基础设施的运营可靠性。随着许多RBS在世界范围内部署，这项研究的结果旨在为可持续和绿色的技术做出贡献，并为人工智能（AI）实现现实生活的机会开放。
培训课程
基于DNA谱的鉴定的分析技术现已在不同领域的显着相关性，例如法医，农业食品，临床。在大多数应用程序中，研讨会没有官方的测试方法或法规，因此通常基于工具包制造商或所使用设备的构建者所定义的协议的基础，在内部开发自己的方法。为了有效地应用这些方法，实验室需要证明其目的，提供的特定用途以及其客户/用户的需求。然而，这种验证活动特别复杂，这是因为难以将必要的实验测试与实验室的正常分析活性进行核对，以及对验证方案知识的要求以及对获得的实验结果的相对统计分析的要求。该课程的结构是为了提供实用方法，以评估结果的可靠性以及其与DNA测试有关的内部程序的适当性提供的方法和工具，并根据有效的国家和国际法规以及各种指南和适用指令。特别是，该课程旨在通过实际示例来说明DNA测试中适用于受验证的各种性能特征的尊重的操作方法，例如灵敏度，特异性，精度，可检测性和量化性阈值，不确定性，鲁棒性等等，等等。尤其是，该课程将允许参与者通过供应思想的供应和ANGQ顾问和老师在现场获得的经验得出的申请思想和实践示例来获取DNA测试不确定性的概念。课程持续时间：8小时收件人
Microsoft Word - DETA CAME 手册 Rev 10.0 已签名.docx
0.2 一般信息 0.2.1 组织描述 DETA 由 Margot X. Jensen 所有和管理。完整的管理结构请参见第 0.4 段中的组织管理图表。有关 DETA 组织的概述，请参见本 CAME 的 0.4.1 部分。鉴于 DETA 是一家单一产品服务提供商，因此没有法律要求必须配备质量经理。但是，已决定聘请来自 EASA PART-M 组织的外部审计师。 0.2.2 与其他组织/所有者的关系 DETA 是 P&WC 发动机运营商的 WebECTM 和趋势分析指定分析中心 (DAC)。参考 P&WC SIL GEN-055（最新修订版）。P&WC 和 CAMP 可以根据 DAC 协议根据要求对 DETA 进行审计。DETA 从 P&WC 和 CAMP 收到有关 WebECTM 软件更改的信息以及官方出版物（例如服务信息函），以遵守普遍接受的操作方法和流程。 WebECTM 软件是一款基于网络的软件，需要获得许可，位于北美的 CAMP System International 服务器，该服务器在现场进行设计、开发、测试、发布、更新和升级。WebECTM 软件中任何影响系统使用的设计变更均应通过电子邮件通知 DETA，质量经理会向 DETA 的分析师通报这些变更。DETA 使用的所有数据都通过加密 VPN 访问，并通过 Montes（HP 认可的软件和服务器供应商）的托管服务器解决方案进行管理。
使用相关次级离子质谱成像
摘要：从化石燃料到绿色能源的全球过渡是对有效可靠的储能系统的需求。电池材料的高级分析和表征不仅对于了解基本电池特性，而且对它们的持续开发至关重要。对这些系统的深入了解通常很难仅通过预/或验尸后的分析获得，而电池的全部复杂性被隐藏在其操作状态下。因此，我们开发了一种操作方法，用于在结构上，化学，期间和循环后在结构上以及化学上分析固态电池（SSB）。该方法基于特殊设计的样品持有人，该样品持有人可以实现各种电化学实验。由于整个工作流程是在配备了内部发达的磁性扇形辅助离子质谱仪的单个聚焦离子梁扫描电子显微镜中执行的，因此我们能够随时暂停循环，进行分析，然后继续循环。微结构分析是通过二级电子成像进行的，并使用二级离子质谱仪进行化学映射。在这项概念验证研究中，我们能够在短路的对称细胞中识别树突和化学绘制树突结构。虽然此方法专注于SSB，但该方法可以直接适应不同的电池系统及其他地区。我们的技术显然比电池分析的许多替代方案具有优势，因为不需要在仪器之间进行样品的转移，并且直接获得了微结构，化学组成和电化学性能之间的相关性。
使用轻梯度提升机和类别增强模型的混合合奏学习方法，用于基于生活方式的II型糖尿病预测
解决分类和预测挑战，树木集成模型已获得了重要的重要性。促进集合技术是用于预测II型糖尿病的综合技术。光梯度提升机（LightGBM）是一种以其叶片生长策略，减少损失和增强的训练精度而闻名的算法。但是，LightGBM容易过度拟合。相比之下，Catboost使用了称为决策表的平衡基础预测值，该预测值可以减轻过度适应风险，并明显提高测试时间效率。catboost的算法结构抵消了梯度增强偏见，并结合了过度拟合的检测器以尽早停止训练。本研究的重点是开发一种混合模型，该模型结合了LightGBM和Catboost，以最大程度地减少过度拟合并通过降低方差改善效果。为了找到与基础学习者一起使用的最佳超级仪表，使用了贝叶斯超级参数操作方法。通过微调正则化参数阀，混合模型有效地降低了方差（过拟合）。针对LightGBM，Catboost，Xgboost，Deciest Crey，Random Forest，Adaboost和GBM算法的比较评估表明，混合模型具有最佳的F1得分（99.37％），召回率（99.25％）和准确性（99.37％）。因此，拟议中的框架对医疗保健行业的早期糖尿病有望有望，并显示出与糖尿病共享相似性的其他数据集的潜在适用性。