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World File Search System校准
土壤杂种模型的校准方案
，波恩大学，德国波恩大学，BINRAE，UMR 1114 EMMAH，法国C莱布尼兹农业景观研究中心（Zalf）朱利叶斯·库恩研究所（JKI） - 联邦栽培植物研究中心，作物和土壤科学研究所，布劳恩斯奇格，德国G Cirad，佩尼斯特部，法国蒙彼利埃，全球变化研究所CAS，捷克共和国I的全球变化研究所，I热带植物生产和农业系统模型（GEOROTAGS）德国Ottingen Juliege - Gembloux Agro-Bio Tech＆Umr Transfrontali'biioecoagro，Terra Center，Terra Center，Terra Center，Plant Sciences Axis，作物科学实验室，5030 Gembloux，Belgium K Inrae，US 1116 Agroclim，波恩大学，德国波恩大学，BINRAE，UMR 1114 EMMAH，法国C莱布尼兹农业景观研究中心（Zalf）朱利叶斯·库恩研究所（JKI） - 联邦栽培植物研究中心，作物和土壤科学研究所，布劳恩斯奇格，德国G Cirad，佩尼斯特部，法国蒙彼利埃，全球变化研究所CAS，捷克共和国I的全球变化研究所，I热带植物生产和农业系统模型（GEOROTAGS）德国Ottingen Juliege - Gembloux Agro-Bio Tech＆Umr Transfrontali'biioecoagro，Terra Center，Terra Center，Terra Center，Plant Sciences Axis，作物科学实验室，5030 Gembloux，Belgium K Inrae，US 1116 Agroclim，波恩大学，德国波恩大学，BINRAE，UMR 1114 EMMAH，法国C莱布尼兹农业景观研究中心（Zalf）朱利叶斯·库恩研究所（JKI） - 联邦栽培植物研究中心，作物和土壤科学研究所，布劳恩斯奇格，德国G Cirad，佩尼斯特部，法国蒙彼利埃，全球变化研究所CAS，捷克共和国I的全球变化研究所，I热带植物生产和农业系统模型（GEOROTAGS）德国Ottingen Juliege - Gembloux Agro-Bio Tech＆Umr Transfrontali'biioecoagro，Terra Center，Terra Center，Terra Center，Plant Sciences Axis，作物科学实验室，5030 Gembloux，Belgium K Inrae，US 1116 Agroclim，波恩大学，德国波恩大学，BINRAE，UMR 1114 EMMAH，法国C莱布尼兹农业景观研究中心（Zalf）朱利叶斯·库恩研究所（JKI） - 联邦栽培植物研究中心，作物和土壤科学研究所，布劳恩斯奇格，德国G Cirad，佩尼斯特部，法国蒙彼利埃，全球变化研究所CAS，捷克共和国I的全球变化研究所，I热带植物生产和农业系统模型（GEOROTAGS）德国Ottingen Juliege - Gembloux Agro-Bio Tech＆Umr Transfrontali'biioecoagro，Terra Center，Terra Center，Terra Center，Plant Sciences Axis，作物科学实验室，5030 Gembloux，Belgium K Inrae，US 1116 Agroclim
SWATCUP 中 SWAT 的校准及不确定性分析
Houshmand D. 等人，2017 年。校准参数和水资源估计对不同目标函数和优化算法的敏感性。水，9，384。https://www.mdpi.com/2073-4441/9/6/384
Geocalib：通过几何优化学习单图像校准
摘要。从单个图像中，视觉提示可以帮助推断出固有和外在的摄像头参数，例如焦距和重力方向。此单图像校准可以使各种下游应用程序受益，例如图像编辑和3D映射。当前解决此问题的方法是基于带有线条和消失点的经典几何形状，或者是基于训练有素的端到端的深神经网络。学习的方法更强大，但很难概括到新的环境中，并且不如其经典同行准确。我们假设它们缺乏3D几何形状所提供的约束。在这项工作中，我们介绍了Geocalib，这是一个深层神经网络，通过优化过程利用3D几何的通用规则。GeoCalib是端对端训练的，以估算摄像机参数并学会从数据中找到有用的视觉提示。在各种基准测试中的实验表明，与现有的经典和学识渊博的方法相比，Geocalib更健壮，更准确。其内部优化估计不确定性，有助于标记故障案例并受益于下游应用程序，例如视觉定位。代码和训练有素的模型可在https://github.com/cvg/geocalib上公开获得。
个人终生心血管风险和潜在治疗的预测好处：对四个欧洲风险区域的Life-CVD2模型的开发和重新校准
Steven H.J.egman 1 *，史蒂文第2章 *，塔玛尔I.马丁·鲍克（Martin Bobak）3：7，Subia 3：Kubunda 8，Raimund Erbel 12，Stang 12，Skramm 12，Sraw 12，Thomas R. Bolton 13.14，Sarah Spackman，Sarah Spackman 14.15，Stephan J.L.Backer 16，Michael Blaha 17，Joalnda M.A.Boer 18，AmélieBonnefund19，Carina Davidson 23，Elaine Dennison 24，Joara Donfancesco 25，29，Ian Ford 30，Michael Fu 31，Ron T. E. Humphries 38，M。CamranIkran Ikram 39，G.M M. Moons 46：Martin Muilwijk 49：Chris Packard 50：Louis Packard Pottery 56,57，Providence 58，Bruce M. Psya 59，Pau M，Pau M，Marbara Thorand 53.54，W.M. 亨利·沃兹克（HenryVölzke）26：27.28，14：27,27，彼得·威廉（Peter William）24，彼得·威尔（Peter Will）14.67，bin zhou 68，约翰·丹什（John Danesh）14.15，弗兰克·B.J.Boer 18，AmélieBonnefund19，Carina Davidson 23，Elaine Dennison 24，Joara Donfancesco 25，29，Ian Ford 30，Michael Fu 31，Ron T. E. Humphries 38，M。CamranIkran Ikram 39，G.M M.Moons 46：Martin Muilwijk 49：Chris Packard 50：Louis Packard Pottery 56,57，Providence 58，Bruce M. Psya 59，Pau M，Pau M，Marbara Thorand 53.54，W.M.亨利·沃兹克（HenryVölzke）26：27.28，14：27,27，彼得·威廉（Peter William）24，彼得·威尔（Peter Will）14.67，bin zhou 68，约翰·丹什（John Danesh）14.15，弗兰克·B.J.钓鱼1，Emanu D Angelantonio 2†，Lisa Pennells 2†和Jannick A.N.Dorrestine 1†
测试和校准实验室...
动物和植物（农业），饲料，食物，水和环境样品食物和食用产品：可食用的动物脂肪，乳制品，鸡蛋，饲料，肉，肉类，食用肉类内脏和动物血液，血清，血浆，血浆，尿液，甲状腺和视网膜。用于食物过敏原，兽药残留，农药和污染物，包括以下化合物类别：驱虫药，抗生素，镇痛药，抗菌药物，β-阳离子剂，β-激动剂，coccidiostats，coccidiostats，激素，激素和荷尔蒙药物，工业污染物，非替代药物，非替代药物，无害抗原剂。1。开发和验证新的测试方法，用于筛查和确定动物组织，生物液，食物，饲料，水和环境样品中食物过敏原，兽药残留物，农药和污染物。2。修改，改进和验证已发表或现有的测试方法，用于筛查和确定食物过敏原，兽药残留物，农药和污染物在动物组织，生物液，饲料，食物，水和环境样品中。3。开发了用于评估和验证市售测试套件的测试方法，用于筛查和测定动物组织，生物液，食物，水和环境样品中食品过敏原，兽药残留物，农药和污染物。4。开发和验证质谱技术，以确认动物组织，生物体流体，饲料，食物，水和环境样品中兽药残留物，农药和污染物的身份。
校准报告 ( ) (
工作编号：24026 在线订单编号：O-0000058124 服务 ID 编号：37510C Thermo Environmental Instruments 型号 49i-PS，序列号 0726724741 (TEI2B) 通过与 NIST 标准参考光度计序列号 #0 (SRP 0) 进行比较进行校准。比较于 2024 年 2 月 6 日至 9 日期间在马里兰州盖瑟斯堡的 NIST 进行。根据 2B Technologies 的要求，每次比较运行都包括以下浓度的测量：50、100、200、300、400、500、600、700、800、900 nmol/mol。浓度水平是随机排序的，而零浓度的测量值是在每次比较运行的开始和结束时获得的。 TEI2B 按照气体传感计量组质量手册 (QM- III-646.03) 进行校准，并遵循 TP 646.0312A（臭氧仪器校准）。NIST 标准参考光度计获得的结果基于分子吸收系数 308.32 cm -1（自然对数底）[1]，参考温度为 273.15 K，压力为 101.3 kPa，臭氧波长为 253.7 nm。SRP 测定臭氧的不确定度从根本上取决于臭氧吸收系数的这个值的不确定度。SRP 测量的臭氧浓度测量值的估计扩展标准不确定度 [2] [3] 由以下公式定义：
压力校准器 – RSPRO-DPI611
使用 RSPRO-DPI611，您可以产生从 95% 真空到 20 bar/300psi 的气动压力。一个简单的选择器可以让您从真空转换为压力，只需几次泵冲程，您就可以产生所需的压力。使用内置的体积调节器进行精细调节，并使用精密排气阀实现下降校准点。
AN-12-0036-NSx2860(X)-9260(X) 单一校准系统用户指南
该校准系统旨在帮助客户在实验室级别快速验证 NSx2860(X)/9260(X) 系列信号调节 ASIC。本文档用于指导用户如何使用该校准系统。
应用机器学习方法来提高时间域的校准质量反射测量测量技术
摘要该文章介绍了时间域反射法（TDR）技术的应用，以测量建筑中使用的多孔建筑材料的水分。这项工作的重点是利用人工智能性别的潜力来通过新的方法来解释从TDR读取获得的数据来提高TDR测量的质量。机器学习是一种数据分析技术，如今在许多科学的语言上使用。作者使用人工智能算法进行了测量数据分析，以评估使用两个非侵入性传感器测试的充气混凝土样品的水分，该水分在厚度上有所不同。使用监督的机器学习进行了数据分析，以分析测量过程中获得的一系列反射图。对于通过经典和机器学习方法解释获得的数据，进行了相关分析，以确认人工智能的潜力提高TDR测量的质量。该工作的摘要讨论了获得的分析结果，并使用高斯工艺回归方法强调了水分评估的有效评估，该方法允许达到RMSE错误值的0.2-0.3％的水平，该水平比传统方法低约10倍。
应用机器学习方法来提高时间域的校准质量反射测量测量技术
摘要该文章介绍了时间域反射法（TDR）技术的应用，以测量建筑中使用的多孔建筑材料的水分。这项工作的重点是利用人工智能性别的潜力来通过新的方法来解释从TDR读取获得的数据来提高TDR测量的质量。机器学习是一种数据分析技术，如今在许多科学的语言上使用。作者使用人工智能算法进行了测量数据分析，以评估使用两个非侵入性传感器测试的充气混凝土样品的水分，该水分在厚度上有所不同。使用监督的机器学习进行了数据分析，以分析测量过程中获得的一系列反射图。对于通过经典和机器学习方法解释获得的数据，进行了相关分析，以确认人工智能的潜力提高TDR测量的质量。该工作的摘要讨论了获得的分析结果，并使用高斯工艺回归方法强调了水分评估的有效评估，该方法允许达到RMSE错误值的0.2-0.3％的水平，该水平比传统方法低约10倍。