XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System校准数据
精密流量插入质量流量计使用说明书...
仪器验证 两个简单的测试可为您的智能质量流量计提供完整的“现场验证”。第一个测试检查系统电子元件、线性化和微处理器功能，通过注入已知输入值并确认流量计输出预期值来执行。第二个测试验证仪器的主要传感元件是否未偏离其原始校准，通过测量速度和温度传感器的电阻并将结果与流量计提供的 NIST 可追溯校准数据进行比较来完成。综合起来，这些测试确认您的仪表正在工作校正，校准变量没有漂移、移动或改变值。
CosmOrbitrap - 用于太空应用的高分辨率质谱仪
摘要 自从实验证实行星、卫星和行星际介质中存在大量复杂的有机化合物以来，对高效仪器进行明确的太阳系成分原位分析的科学需求日益增加。新的实验数据将揭示太阳系的化学历史和外星有机化合物的可能形成机制。基于空间级 Orbitrap™ 的高分辨率质谱仪将允许获取所需的数据。在本研究项目范围内，对 CosmOrbitrap 项目内开发的 Lab-CosmOrbitrap 和 OLYMPIA 质谱分析仪进行了优化。已经开发并评估了为未来空间级仪器提出的新采样系统和电离机制。测量了当前设计的空间仪器（CRATER、CORALS 和 HANKA）所需的固体（真实的月球碎片）和气体样品（He、C 2 H 4 、N 2 和 CO）的实验校准数据。
![[分析] Metrologica 中的测量兼容性](/simg/g:\will\search\icon\source\7\70473d4f61496007349549202cdb2c8a90bebb65.webp)
[分析] Metrologica 中的测量兼容性
摘要 - 通过在区域参考标准实验室 (RRSL)、班加罗尔开发和调试一台容量为 50 kN 的静重力机，以及在位于印度不同地区的其他 RRSL 开发和调试 50 kN 比较型力机，实现了力测量在国家范围到区域参考标准实验室 (法制计量部) 的可追溯性，同时将单位从国家标准转移到用户时不确定度不会降低。通过与 BMC 为 ± 0.003% (k=2) 的 NPL 初级标准机校准的工件，直接比较已建立的标准机的性能。从不同机器获得的称重传感器校准数据表明，实际力在 ± 0.05% 以内，因此已建立的力标准机的性能非常令人满意。
SM1131-EEN-S-165-000 气压 (BAP) 传感器
描述 SM1131-EEN-S-165-000 是一款用于气压测量 (BAP) 的绝对压力传感器。它包括一个压阻式压力传感器芯片和一个信号处理 IC，可对压力传感器输出进行放大和热补偿，以提供线性、热稳定的信号输出。该传感器通过 I 2 C 接口提供校准的输出数据 - 压力和温度。该设备的校准可校正压力非线性。此外，还可以通过 I 2 C 读取片上温度传感器的温度以及诊断数据。可以通过特定命令将该组件设置为功耗极低的睡眠模式。从睡眠模式唤醒需要切换 SCL 输入。传感器特定的校准数据、配置和产品 ID 存储在嵌入式非易失性存储器 (NVM) 中。
通过测量数据校准提高埋管换热器模型性能
摘要 规划大型地源热泵 (GSHP) 系统的运行需要精确的地下管换热器 (BHE) 模型，这些模型不需要大量计算。在本文中，我们提出使用测量数据进行参数估计作为改进 BHE 分析模型的一种方法。该方法已应用于运行超过 3 年的 GSHP 系统。BHE 的建模负载和测量负载之间的偏差从 22% 降低到 14%。通过改变校准数据的时间分辨率和季节来测试校准数据集的影响。我们得出结论，时间分辨率必须足够高才能区分不同参数的影响，并且必须对注入和提取（季节）使用不同的模型参数。该方法还应用于已监测 10 年的 GSHP，结果表明，通过每年更新参数可以提高模型的准确性。
高性能CVEP-BCI在最小校准下
图1 |提出的方法的示意图。a。校准阶段（红色）组成了由WN序列调制（表示为刺激A）的单个目标刺激，然后在40个螺丝体上测试（蓝色），该速度由不同的WN序列调制（表示为刺激b），b。线性建模方法，其中空间滤波器是通过受试者依赖（红色）或独立（灰色）数据获取的，时间模式是从刺激和TRF之间的卷积中获取的时间模式，其中空间滤波器是从受试者的依赖性数据中获取的空间滤波器，并通过权重的交叉模式获得了额外的次数，并将其依赖的额定值（nipled）的额定值（当时的均值均匀）（当时的额外）获得（当时的蓝色）。从交叉对象的校准数据（表示为浅红色）中学到。
英国医院 ll1In 溶液源比对...
前两次练习检查了使用 67Ga(2) 和 1231(3) 获得的结果。第一次练习基于 67Ga，选择 67Ga 是因为有人对使用特定校准器获得的测定准确性表示担忧。该比对的结果表明，这些担忧是有根据的，并且可以预期测量中会出现重大误差。对于第二次练习，选择 1231 是因为它发射了大量低能光子，这可能导致校准器响应之间出现不可接受的高差异。这些影响已经得到认可，医院界已经提出了一些建议(4)以减轻这种影响。再次，比对非常成功地确认了问题的严重程度，特别是它强调了在使用注射器时应用推荐的校正因子时需要谨慎。此外，与第一次练习中看到的一样，这次练习还引发了对特定校准器的校准数据质量的类似担忧。
Jenness, T.、Bosch, JF、Salnikov, A.、Lust, NB、Pease, NP、Gower, M.、Kowalik, M.、Dubois-Felsmann, GP、Mueller, F. 和 Schellart, P.，2022 年，“T
维拉·C·鲁宾天文台的遗留空间与时间调查 (LSST) 1 将每三天对整个南部天空进行一次成像，包含数十 PB 的原始图像数据和相关校准数据。必须跟踪所有这些文件以及管道处理的中间数据集和输出产品，并且根据处理发生的位置，文件将存储在 POSIX 文件系统或对象存储中。LSST 数据管理系统 (DMS) 2 负责将原始文件从山上传输下来并将其存储在美国数据设施 (USDF) 中。然后，数据集由可以在不同数据中心运行的管道 3、4 处理，并将结果集成到统一的数据发布中。本文将讨论 DMS 的一部分，它从管道算法中抽象出数据访问，构建执行工作流图，并允许在大型批处理系统中运行处理作业。
带加权的多主体无监督迁移...
运动想象信号由用户生成，在基于脑电图的系统中，该信号记录在头皮上；然而，头皮上记录的信号不仅取决于所涉及神经元的位置，还取决于神经元树突的方向，这会影响电流的方向 [6]。因此，不同用户的 MI 信号会有所不同，为一个用户训练的分类器不能轻易用于另一个用户 [7]，[8]。即使对于同一个用户，也常常需要频繁重新校准，以适应生成的运动想象信号中可能出现的漂移 [9]，[10]。有许多迁移学习尝试使用现有数据以无监督的方式为新用户训练分类器，即使用新用户的未标记校准数据 [11]。在这些方法中，子空间对齐 [12] 找到了一种线性映射来将特征从源域适配到目标域，但是，它不使用源域中的可用标签。
深度学习脑电图解码中的跨数据集变异问题
跨受试者变异问题阻碍了脑机接口的实际应用。近年来，深度学习因其更好的泛化和特征表示能力而被引入脑机接口领域。但目前大多数研究仅对单个数据集验证了深度学习模型，对其他数据集的泛化能力仍需进一步验证。本文对八个 MI 数据集验证了深度学习模型，并证明跨数据集变异问题削弱了模型的泛化能力。为了减轻跨数据集变异的影响，我们提出了一种在线预对齐策略，用于在训练和推理过程之前对齐不同受试者的 EEG 分布。本研究结果表明，具有在线预对齐策略的深度学习模型可以显著提高跨数据集的泛化能力，而无需任何额外的校准数据。