XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System标度
NPL 报告 ENG 2
引言 多年来，在辐射测温领域已进行了许多次国际温标比对。这些比对涉及钨带灯 1,2 、辐射温度计 3,4 或最近的金属碳共晶定点 5,6 的转移，旨在比较不同国家计量机构 (NMI) 的 ITS-90（1990 年国际温标）实现情况。每个实验室的温标实现都被赋予了不确定度，考虑到定点测量以及实现中所用任何人工制品的校准和测量不确定度等因素（例如，辐射温度计的线性度、稳定性、校准、光谱响应和源尺寸效应 (SSE)；钨带灯或黑体辐射源的校准和稳定性），以得出温标实现的总体不确定度 7 。 EUROMET 658 项目旨在通过比较每个参与者使用其实验室常用方法进行的测量结果来调查温度标度实现中某些基本参数（辐射温度计的 SSE、线性度和光谱响应）的不确定性。此外，还要求参与者使用其研究所常用的软件计算多种不同设计的黑体腔的发射率。这样做是为了投资
一般量子系统的自由能原理
摘要 自由能原理 (FEP) 指出，在适当的弱耦合条件下，具有足够自由度的随机动力系统将表现为最小化意外 (又名自信息) 的上限，形式化为变分自由能。这个上限可以理解为贝叶斯预测误差。同样，它的负数是贝叶斯模型证据 (又名边际似然) 的下限。简而言之，某些随机动力系统表现出一种自我证明。在这里，我们在时空背景自由、无标度量子信息理论的形式化环境中重新表述 FEP。我们展示了如何将通用量子系统视为观察者，在标准选择自由假设下，它们成为能够为观察结果分配语义的代理。我们展示了此类代理如何在以不确定性、学习不足和量子语境为特征的环境中最小化贝叶斯预测误差。我们表明，在量子理论公式中，FEP 渐近等同于幺正原理。基于这些结果，我们提出生物系统将量子相干性用作计算资源，并隐含地用作通信资源。我们总结了一些未来研究的问题，
一般量子系统的自由能原理
摘要 自由能原理 (FEP) 指出，在适当的弱耦合条件下，具有足够自由度的随机动力系统将表现为最小化意外 (又名自信息) 的上限，形式化为变分自由能。这个上限可以理解为贝叶斯预测误差。同样，它的负数是贝叶斯模型证据 (又名边际似然) 的下限。简而言之，某些随机动力系统表现出一种自我证明。在这里，我们在时空背景自由、无标度量子信息理论的形式化环境中重新表述 FEP。我们展示了如何将通用量子系统视为观察者，在标准选择自由假设下，它们成为能够为观察结果分配语义的代理。我们展示了此类代理如何在以不确定性、学习不足和量子语境为特征的环境中最小化贝叶斯预测误差。我们表明，在量子理论公式中，FEP 渐近等同于幺正原理。基于这些结果，我们提出生物系统将量子相干性用作计算资源，并隐含地用作通信资源。我们总结了一些未来研究的问题，
最短矢量问题的变异量子解决方案
一个基本的计算问题是在欧几里得局部找到最短的非零向量，这是一个被称为最短矢量问题（SVP）的问题。即使在量子计算机上，这个问题也很难，因此在后量子后加密中起关键作用。在这项工作中，我们探讨了如何使用（有效）（有效的）嘈杂的中间标度量子（NISQ）来解决SVP。具体来说，我们将问题的问题映射到找到合适的哈密顿量的基态。尤其是（i）我们为晶格界建立了新的界限，这使我们能够获得新的界限（分别为估计值）对于任何晶格的每个维度量子的数量）（分别为random q -ary lattices）以求解SVP； （ii）我们通过提出（a）不同的经典优化环或（b）对哈密顿量的新映射来排除优化空间中的零向量。这些改进使我们能够在量子仿真中求解高达28个的SVP，即使在特殊情况下，也比以前所取得的成就要多得多。fi-Nelly，我们推断了能够解决晶格实例所需的NISQ设备的大小，这些实例甚至对于最好的经典算法也很难，发现可以解决10 3量Qubits，可以解决此类实例。
质量和重量的测量 - NPL 出版物
1 简介 质量单位千克是国际单位制 (SI) 中唯一的基本单位，仍然以实物来定义。其定义是： “质量”和“重量”的区别在于，质量是物体所含物质的量度，而重量是作用于物体的引力。然而，在交易过程中，重量通常被认为与质量相同。 千克的国际原器保存在位于巴黎塞夫勒的国际度量衡局 BIPM。它由 90% 的铂和 10% 的铱合金制成，呈圆柱体，高 39 毫米，直径 39 毫米。它存储在专门设计的三重钟罩中，在常压下运行。约有 60 个国家拥有 BIPM 千克 (K) 的铂铱合金复制品，其值直接由 K 确定。英国国家物理实验室 (NPL) 拥有英国复制品 (18 号)，称为国家千克原型，或简称为 18 号千克，是英国整个质量标度的基础。NPL 参与了广泛的国际比对，以确保英国的测量结果与世界其他地方的测量结果相同。过去，一个国家的组织不接受除本国以外的任何 NMI 的可追溯性，这存在一些问题。随着通过 M 实现国际等效性的结构化方法的出现，这种情况已得到解决
液态氙平均电子激发能量的测量
摘要 使用液态氙作为靶材的探测器被广泛应用于稀有事件搜索。关于相互作用粒子的结论依赖于对沉积能量的精确重建，而这需要借助放射源对探测器的能量标度进行校准。然而，微观校准，即将激发量子数转换为沉积能量，也需要充分了解在液态氙中产生单个闪烁光子或电离电子所需的能量。这些激发量子的总和与靶材中沉积的能量成正比。比例常数是平均激发能量，通常称为 W 值。在这里，我们展示了在带有混合（光电倍增管和硅光电倍增管）光电传感器配置的小型双相氙时间投影室中通过电子反冲相互作用对 W 值进行测量的方法。我们的结果基于在 O (1 − 10 keV) 处使用内部 37 Ar 和 83m Kr 源以及单电子事件进行的校准。我们得到的值为 W = 11 . 5 + 0 . 2 − 0 . 3 ( syst .) eV，统计不确定性可忽略不计，低于之前在这些能量下测量的值。如果得到进一步证实，我们的结果将与模拟液态氙探测器对粒子相互作用的绝对响应相关。
FoMO 和大脑 - CSN 生物科学
错失恐惧症 (FoMO) 是一种普遍存在的忧虑，担心别人可能有自己没有的有益体验。最近，FoMO 被认为是社交媒体流行的一个消极方面。然而，FoMO 的神经基础仍然未知。在这里，我们研究了静息态脑电图 (rs-EEG) 大脑网络的拓扑结构与 FoMO 之间的关系，并建立了一个理论模型，以孤独感和有问题的社交网站 (SNS) 使用为中介，以解释 113 名年轻人的拓扑结构和 FoMO 之间的关联。最小生成树分析显示，高 FoMO 组的 rs-EEG 大脑网络在 alpha 波段的 Kappa 和叶分数高于低 FoMO 组的网络，这表明 FoMO 的出现基于过度的无标度大脑网络。重要的是，alpha 波段 Kappa 和 FoMO 之间的关联部分是由孤独感和有问题的 SNS 使用介导的。多重中介分析显示，孤独感和有问题的 SNS 使用之间存在连续中介作用。据我们所知，这是第一项从复杂大脑网络的角度考虑 FoMO 的研究。我们的研究结果提供了神经科学证据，表明孤独感（即缺乏心理需求满足）会影响 FoMO，而 SNS 为这种影响的传播提供了平台。
在临界状态下关联非厄米和厄米量子系统
我们展示了三种类型的变换，它们在临界状态下建立了厄米和非厄米量子系统之间的联系，可以用共形场论 (CFT) 来描述。对于同时保留能量和纠缠谱的变换，从纠缠熵的对数缩放中获得的相应中心电荷对于厄米和非厄米系统都是相同的。第二种变换虽然保留了能量谱，但不保留纠缠谱。这导致两种类型的系统具有不同的纠缠熵缩放，并导致不同的中心电荷。我们使用应用于自由费米子情况的膨胀方法来展示这种变换。通过这种方法，我们证明了中心电荷为c = −4的非厄米系统可以映射到中心电荷为c = 2的厄米系统。最后，我们研究了参数为φ →− 1 /φ的斐波那契模型中的伽罗瓦共轭，其中变换既不保持能量谱也不保持纠缠谱。我们从纠缠熵的标度特性证明了斐波那契模型及其伽罗瓦共轭与三临界Ising模型/三态Potts模型和具有负中心电荷的Lee-Yang模型相关联。
各种机器学习的实现
轮替运动是传统神经系统检查的一个标准方面，涉及具有主动肌和拮抗肌关系的肌肉群之间的振荡。一个有代表性的例子是前臂的旋前和旋后。偏瘫明显证明了轮替运动的差异，临床量化是通过使用序数标度来实现的，这本质上是主观的。安装在手背周围的配备陀螺仪的适形可穿戴无线惯性传感器可以客观地量化前臂旋前和旋后的轮替运动。这项研究的目标是应用各种机器学习算法，根据前臂旋前和旋后的轮替运动来区分偏瘫患者受影响和未受影响的上肢对。评估了机器学习算法（例如多层感知器神经网络、J48 决策树、随机森林、K 最近邻、逻辑回归和朴素贝叶斯）的性能，同时考虑了分类准确性和开发机器学习模型的时间。机器学习特征集来自获取的陀螺仪信号数据。使用来自适形可穿戴无线惯性传感器的陀螺仪信号数据，逻辑回归和朴素贝叶斯机器学习算法在机器学习模型收敛时间和区分偏瘫上肢对的轮转运动（考虑到内旋和外旋）的分类准确性方面都实现了相当不错的性能。
用于更改功能大脑网络的学位分布的网络模型
摘要：这项研究的目的是研究功能性脑网络的学位分布。特定的功能性脑网络是由三组参与者的fMRI测量构建的，即年轻的健康参与者，老年人健康的参与者和患有阿尔茨海默氏病的老年参与者。功能性脑网络是为随着时间的时间相关的三个不同相关阈值而构建的。我们已经注意到，当相关阈值降低时，度分布的特征会改变。为了解释与相关阈值的价值变化的程度分布变化，我们创建了两个不同但相关的网络模型。至关重要的因素两个模型都包含的噪声越来越大，随着体素活性相关阈值的降低，这在我们的模型中对应于功能网络的体素节点之间的随机相关数量的增加。模型说明了根据网络增长和边缘添加过程降低相关阈值，该度分布的最初无标度特征如何变化。两个模型以优先和随机边缘添加方式差异，而第二个模型是第一个模型的重新构造。平均而言，第二个模型可以与数据更好地定量匹配。据我们所知，这种功能性的大脑网络模型，考虑到相关阈值作为独立变量以前尚未引入。