• 电阻温度检测器 (RTD) 几乎总是比热电偶 (TC) 更准确。只要测量的温度在 RTD 的范围内,当准确度很重要时,它们是更好的选择。• 热电偶具有更宽的温度范围,并且比 RTD 更耐用。• 对于经历破坏性振动和反复温度循环的粗糙服务应用,热电偶是一个不错的选择。• 高于环境温度时,干井校准器在温度升高时比在温度降低时更快地稳定温度。• 如果干井的稳定时间难以估计,请考虑在 754 上选择“手动测试”,并等待温度稳定后再记录测量值。• 带有 RTD 探头输入的 HART 智能变送器可能允许输入探头的认证常数。通过输入这些常数,传感器得到匹配,测量系统误差最小化。
以固定翼飞机为例,开发了一种基于矢量场输入的状态相关 LQR 控制器,以及从误差状态和李群理论得出的 EKF,以估计飞机状态和惯性风速。通过蒙特卡罗模拟证明了这种控制器/估计器组合的稳健性。接下来,通过使用阻力系数、部分更新和关键帧重置增强滤波器,提高了多旋翼飞行器最先进的 EKF 的准确性、稳健性和一致性。蒙特卡罗模拟证明了增强滤波器的准确性和一致性得到了提高。最后,推导出使用图像坐标的视觉惯性 EKF,以及用于估计精确视觉惯性估计算法所需变换的离线校准工具。通过数值模拟还表明基于图像的 EKF 和校准器在各种条件下都具有稳健性。
01dB 推出 DUO 智能噪音监测仪,这是新一代仪器,也是环境噪音评估领域的一项突破。DUO 完全模块化,提供最全面的选项,因此可以使用相同的设备作为声级计或成熟的噪音监测站。01dB 通过 DUO 软件系统发挥其在环境监测方面的专业知识,提供一系列卓越的功能:适当且相关的声学指标、智能事件检测过滤器系统、连续计量音频记录、远程监听功能、自动校准器检测、确保完美计量的电子检查等。 1 级 IEC-61672 认证(针对两个参考方向:0° 和 90°)已通过 LNE、PTB 和 METAS 实验室认证,证明了 01dB 为确保 DUO 计量质量所采取的谨慎程度。DUO 是 01dB 生态系统的新成员,致力于提高您的工作效率。您会喜欢它的易用性、远程控制程度以及处理软件的强大功能
应结合遥感仪器的设计和开发来规划和执行发射前的特性描述和校准,以满足任务要求。对于红外仪器,应使用 SI 可追溯标准对机载校准器(如黑体)和传感器(如光谱辐射计)进行特性描述和校准。对于地球遥感,这允许对太空中的不同传感器进行相互比较和相互校准,以创建高精度的全球气候记录时间序列,从而可以轻松弥补一些不可避免的数据差距。对于弹道导弹防御,这提供了基于 SI 可追溯测量的传感器质量保证。根据美国国家标准与技术研究所 (NIST) 在过去二十年与美国国家航空航天局 (NASA)、美国国家海洋与大气管理局 (NOAA) 和美国国防部 (DoD) 项目合作的经验,提出了针对此次发射前工作的推荐最佳实践。将结合过去为遥感社区服务的经验教训,讨论 NIST 的红外标准和校准设施示例。
摘要。我们开发了两组工作在 D 波段的集总元件动能电感探测器阵列,并针对旨在精确测量宇宙微波背景 (CMB) 的卫星任务的低辐射背景条件进行了优化。第一个探测器阵列对通过单模波导和波纹馈源喇叭耦合的入射辐射的总功率敏感,而第二个探测器阵列由于正交模式换能器而对辐射的极化敏感。在这里,我们重点介绍总功率探测器阵列,它适用于例如精确测量 CMB 的非极化光谱畸变,其中检测两种极化可提供灵敏度优势。我们描述了阵列设计、制造和封装的优化、暗和光学特性以及用于光学测试的黑体校准器的性能。我们表明,在 3.6 K 黑体的辐射背景下,阵列中的几乎所有探测器的光子噪声都是有限的。这一结果,加上 OLIMPO 飞行所展示的对宇宙射线撞击的弱灵敏度,验证了在精确的空间 CMB 任务中使用集中元件动能电感探测器的想法。
给药 • 抽取和给药 Gallium Ga 68 Gozetotide 注射液时,请使用无菌技术和辐射屏蔽。 • 根据校准时间和所需剂量计算所需给药量。 • 给药前,目视检查 Gallium Ga 68 Gozetotide 注射液中是否有颗粒物和变色。仅使用清澈、无色或最多略带黄色且没有可见颗粒的溶液。 • Gallium Ga 68 Gozetotide 注射液可以用无菌 0.9% 氯化钠注射液 USP 稀释。 • 在给患者给药前立即使用剂量校准器测定最终剂量。 • 注射 Gallium Ga 68 Gozetotide 注射液后,用无菌 0.9% 氯化钠注射液 USP 进行静脉冲洗,以确保完全输送剂量。 • 按照适用法规以安全的方式处理任何未使用的药物。 • 除非有禁忌症,否则可以在注射放射性示踪剂时使用预计在吸收时间内起作用的利尿剂,以潜在地减少放射性示踪剂在膀胱和输尿管中积累造成的伪影。
目标:在临床上,tau蛋白测量通常依赖于免疫测定(IAS),其主要缺点是由于选择性和/或校准而缺乏因选择性和/或校准而导致的结果可比性。这强调了建立总TAU(T-TAU)测量的可追溯性链的重要性。这项工作的目的是为脑脊液(CSF)中T-TAU的绝对定量开发一个高阶候选参考测量程序(RMP)。方法:为了校准候选RMP并建立对SI单元的计量可营养性,采购了由高度纯化的重组蛋白组成的主要校准器。通过液相色谱和高分辨率质谱法(LC-HRM)评估其纯度,溶液中的蛋白质质量分数通过氨基酸分析(AAA)认证。获得了同位素标记的同位标记的同位素,以通过同位素稀释质谱法(IDM)在CSF中进行T-TAU绝对量化的候选RMP。校准混合物和质量控制(QC)材料是重量制备的,并进行了与CSF样品相同的制备工作流,然后进行
R GADD (1) (主席)、M BAKER (2) (秘书)、KS NIJRAN (3)、SOWENS (4)、W THOMSON (5)、M J WOODS (6) 和 F ZANANIRI (7) (1) 北斯塔福德郡大学医院,斯塔福德郡特伦特河畔斯托克,ST4 7LN (2) 国家物理实验室,米德尔塞克斯郡特丁顿,TW11 0LW (3) 哈默史密斯医院 NHS 信托,伦敦,W12 0HS (4) 西北医学物理学,克里斯蒂医院,曼彻斯特,M20 4BX (5) 桑德韦尔和西米德兰兹医院信托,伯明翰,西米德兰兹,B18 7QH (6) 电离辐射计量顾问有限公司,米德尔塞克斯郡特丁顿,TW11 0LW (7) 布里斯托尔综合医院,埃文,布里斯托尔,BS1 6SY摘要 给出了关于应定期对医用放射性核素校准器进行的质量控制的指导,以确保放射性药物活性测量的准确性和可追溯性。讨论了误差来源和相关不确定性的大小。
摘要。大数据集通常包含多个不同的功能集或视图,这些功能集或视图提供了可以通过多视图学习方法利用的互补信息来改善结果。我们研究了解剖学 - 媒体视图da-ta,其中每个大脑解剖结构都用多个特征集描述。特别是,我们专注于扩散MRI的白质微观结构和连通性特征,以及结构MRI的灰质区域和厚度特征集。我们研究了使用多视图方法来改善非成像表型的预测的机器学习方法,包括人口统计学(年龄),运动(力量)和认知(图片词汇)。我们提出了一个可解释的多视图网络(EMV-NET),该网络可以使用不同的解剖学视图来改善预测性能。在此网络中,每个单独的解剖学视图都由特定于视图的特征提取器处理,并且从每个视图中提取的信息都使用可学习的权重融合。接下来是一个基于小波转变的模块,以跨视图访问互补信息,然后将其应用于校准特定视图的信息。此外,校准器还会产生基于注意的校准评分,以表明解剖结构对反应的重要性。在实验中,我们证明了所提出的EMV-NET明显优于基于人类连接组项目(HCP)数据集的几种用于非成像表型预测的最新方法,该方法具有1065个个体。具体而言,我们的方法至少减少了年龄预测MAE至少2.4岁,并提高了相关系数,以至少0.13预测其他两个表型。我们的解释结果表明,对于不同的观点,白质扩散度量的分数各向异性和灰质措施的表面厚度通常更为重要。