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World File Search System校正方法
磁传感器三轴亥姆霍兹线圈的设计...
摘要：磁传感器元件的准确测量一直是磁场应用中的重要问题，但传感器系统中存在不可避免的误差，在使用前需要进行校正。常见的标量校正方法难以对传感器元件进行有效校正，因为它需要均匀稳定的背景磁场，并且依赖于磁场模量。因此，设计了一套可用于传感器矢量校正的三轴亥姆霍兹线圈，以产生受控的标准磁场。分析了线圈的设计指标、均匀区大小以及磁场与电流的关系，为传感器元件的有效校准提供依据。测量结果表明，本文设计的线圈的均匀区大小和磁场精度满足设计要求。同时，利用该线圈进行传感器阵列标定和磁目标定位，使传感器误差降低了3个数量级，磁目标定位精度达到0.1m，实用效果良好。
使用高光谱检测环境变化...
摘要 本报告描述了与奥尔基洛托处置场高光谱监测相关的方法。简要介绍了环境遥感，然后更详细地描述了高光谱成像，并回顾了文献中提出的高光谱遥感应用。讨论了未来高光谱成像的趋势，探索了长波红外高光谱成像的可能性。详细介绍了 2008 年在奥尔基洛托地区进行的 HYPE08 高光谱飞行活动。此外，还描述了监测使用中必需的相关预处理和大气校正方法以及所应用的质量控制方法。还描述了文献中提出的各种变化检测方法。最后，提出了一种高光谱监测系统。该系统基于持续的高光谱空中飞行活动和精确定义的数据处理程序。关键词：高光谱成像、环境变化、变化检测、遥感
传感器和仪器仪表 - I
测量仪器的广义配置和功能描述：仪器的功能元件、测量误差：粗大误差和系统误差、绝对误差和相对误差、测量仪器和仪器系统的 I/O 配置 - 干扰和修改输入的校正方法。08 小时仪器的广义性能特征：静态特性：静态校准的含义、准确度、精密度和偏差、静态灵敏度、线性度、阈值、分辨率、滞后和死区。刻度可读性、跨度、广义静态刚度和输入阻抗、动态特性基础。06 小时电阻、电感、电容和 Q 因数的测量：惠斯通电桥、灵敏度分析、局限性、开尔文双电桥、麦克斯韦电桥、西林电桥、源和探测器、电桥屏蔽、Q 计。08 小时位移测量：位移测量原理、电阻电位器、电阻应变计、可变电感和可变磁阻拾音器、LVDT、电容拾音器、激光位移传感器。 06 小时
俄罗斯量子中心
•Alexey Zheltikov的群体构建了一种新的数学模型，用于从紫外线到红外线的空气中的激光束在空气中散射和折射，•Nikolay Kolachevsky的小组确定Proton在先前相信的是Proton在现实中与LPI RAS和MaxPi ras Sociese合作的“现实”（现实），该小组•Alex Sobles•Alex Sociles•Alex Soce•Alex ake Akea ake akea ake ake ake ake ake akea•纳米登蒙蒙德人具有氮位置空位可用于量子•库尔查尔托夫研究所（Kurchatov Institute）使用Alexey Zheltikov组开发的光学探针记录活着的老鼠的大脑中的过程，•开发了一种新的，更有效的误差校正方法（与Smi Ras ras and smi ras and national Uniatheral singapore合作）。RQC在银行间量子通信线上验证了该方法。
仔细观察klebsiella vaiicola
方法和分析：认知功能的Taichi-MSS（Tai Chi和多感觉刺激）是一项在苏州和上海进行的多中心，随机对照试验（RCT），招募了88名60岁以上的参与者。参与者将被随机分配给四组之一：太极拳，多感觉刺激，太极拳与多感官刺激或对照组合。干预措施将持续6个月，在3、6和9个月中进行随访评估。主要结果包括使用蒙特利尔认知评估（MOCA），迷你精神状态检查（MMSE），特定领域的认知测试，纯音调听觉（PTA）和sniffin'''sniffin'''sniffin's Sticks odor识别识别测试。次要结果涉及大脑激活，通过功能磁共振成像（fMRI）扫描测量。fMRI将用于评估大脑结构和连通性的变化，重点是神经可塑性。将使用混合效应模型分析数据。错误的发现率（FDR）将是多次比较的校正方法，以控制误报的预期比例。
数字化仪的动态误差校正用于时间域...
摘要 - 描述了一种用于计量应用的数字化仪中失真的数值校正方法。对数字化仪在相平面中的误差行为的研究导致了描述数字化仪失真行为的分析误差模型的开发。特别重要的是，该模型能够描述基本频谱分量中的非线性误差，表现为幅度和频率相关的增益和相位误差。当仅适合数字化仪输出数据的谐波失真内容时，该模型会生成一定量的基波，该基波可以正确解释数字化仪增益中不是由于线性系统响应引起的误差。因此，该模型不仅能够改善数字化仪的总谐波失真 (THD) 性能，还能改善其交流均方根测量精度。在 1 MHz 时，该模型将数字化仪线性化为 70/lV/v，范围为 1 V 至 8 V，并将谐波失真降低 > 20 dB。据信，这是文献中首次报道此类结果。
量子错误校正代码
在过去的三十年中，由于硅芯片的发展，传统计算机的开发增加了100,000倍。这是所谓的摩尔定律[1]，它预测微芯片上的晶体管数量每两年翻倍。但是，专家们同意，计算机应在2020年代的某个时候达到摩尔定律的物理极限[2]。传统计算机的第二个问题是，正如Feynman所指出的那样，在模拟古典计算机上模拟量子机械系统时，似乎有必要的差异。因此，我们需要紧急设计量子计算机。，但噪声始终是信息过程系统的巨大祸根。保护信息免受噪声的影响非常重要，尤其是噪声对量子计算机的影响比分类计算机更大。已经有一个非常完整的经典误差校正理论[3]。但是现有的量子误差校正方法是不够的。由于无用定理[4]和波函数崩溃，量子信息不能以与经典信息相同的方式复制。所有这些分歧和挑战都要求我们构建一种新的理论，即量子误差理论。
通过基于密度的基组校正实现化学精确量子计算的捷径。
我们建议使用 GPU 加速的状态向量模拟，通过基于密度的基组校正将量子计算假设嵌入密度泛函理论，以获得分子的定量量子化学结果，否则这些结果将需要使用数百个逻辑量子位进行强力量子计算。事实上，鉴于当前量子处理器的量子位能力有限，在最小化量子资源的同时获取化学系统的定量描述是一项重大挑战。我们通过将基于密度的基组校正方法（应用于任何给定的变分假设）与即时制作专门针对给定系统和用户定义的量子位预算的基组相结合，接近完整基组极限，从而为化学精确量子计算提供了一条捷径。所得到的方法自洽地加速了基组收敛，提高了电子密度、基态能量和一级性质（例如偶极矩），但也可以作为量子硬件计算的经典后验能量校正，预期应用于药物设计和材料科学。
基于学习的运动伪影在fnirs中的处理
本文对功能性近红外光谱（FNIRS）中基于学习的运动伪影（MA）处理方法进行了简要审查，强调了在受试者运动期间保持最佳接触的挑战，这可能导致MA并损害数据完整性。传统策略通常会导致血液动力学反应和统计能力的可靠性降低。认识到着重于基于学习的MA的研究有限的研究，我们研究了315项研究，确定了与我们的重点领域相关的七个研究。我们讨论了基于学习的MA校正方法的当前格局，并突出了研究差距。注意到缺乏用于MA校正质量评估的标准评估指标，我们建议一个新颖的框架，整合信号和模型质量考虑因素，并采用1个信噪比（1 SNR），混淆矩阵和平均平方误差等指标。这项工作旨在促进基于学习的方法在FNIRS上的应用，并提高神经血管研究的准确性和可靠性。
04 WRF和LOCA2 Pro
David W. Pierce, Stefan Rahimi, Daniel R. Cayan, Julie Kalansky, Scripps Institution of Oceanography, UCSD & UCLA CEC-funded agreement: EPC-20-006 Development of Climate Projections for California and Identification of General Use Projections December 2023 Methods and Prior Relevant Work Global climate models use millions of calculations and estimations to represent interactions in the earth system.This information and data are extremely useful for understanding the climate system and predicting its future change.However, all models have errors.Systematic model errors are called biases.Examples of climate model biases include overly wet winters or heat waves that are not as extreme as observed.The process of reducing model biases is called bias correction .There are many different kinds of model biases and numerous bias correction methods.因此，由于使用了具有不同目标和结果的不同方法，因此对气候方案数据的用户的描述可能会使用户混淆。通过天气研究和预测（WRF）模型以及在统计缩减局部化的局部构造的模拟版本2（以下内容）中描述了通过天气研究和预测模型（WRF）模型使用的偏差校正方法的具体细节。1本备忘录的目的是对偏差校正进行高级概述，以便气候数据用户可以更好地了解不同产品中偏见校正的使用方式不同。Biases tend to be complicated functions of time of year and how extreme the value is.例如，由于描绘雪过程的模型错误，冬季的温度偏见可能与夏季不同，或者由于大气河流的模拟方式，“平均”潮湿天的降水偏见可能不同于“平均”潮湿天数。因此，偏差校正方法通常是按月或季节应用的，有时会考虑随着值变得更加极端的变化而考虑如何变化（例如Panofsky和Brier，1968; Thrasher等，2012）。LOCA2和WRF产品都始于全球各个团体产生的全球气候模型（GCM）预测。GCM通常具有较大的偏见。例如，模拟冬季降水的GCM是加利福尼亚观察到的两倍。LOCA2运行使用Presrat对GCM值进行偏差校正（Pierce等人2015）在降尺度步骤之前的方法。presrat计算偏差校正