XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System测量技术
对适用于海洋云的亮度的羽流分散和测量技术的综述
海面温度升高导致更频繁，强烈的珊瑚漂白事件，威胁到全球珊瑚礁的长期生存。海洋云亮（MCB）是一种建议的干预措施，可以在全球或区域应用于冷却海面温度并降低珊瑚漂白的风险和严重程度。该技术的有效性和后勤可行性取决于从海水喷雾剂在海面的海水喷雾操作中排放后，将海盐气溶胶的哪一部分纳入云中。在这里，我们回顾了有关MCB海盐气溶胶从海洋边界层内的点源分散的文献。我们将考虑因素集中在过程，机制和当前预测羽流的水平和垂直演化的能力上，从表面水平的产生到其顺风分散并混合到云高度。总的来说，我们发现自从MCB概念首次提出以来，已经有八项研究研究了MCB的这一方面，这对于向工程系统设计，海洋物流和评估MCB的整体潜在有效性至关重要。迄今为止，只有一项研究已经使用经验实验验证了气溶胶分散剂的建模，并且只有少数研究考虑了与水滴蒸发冷却相关的负浮力，以及由于凝结和沉积而导致的颗粒清除。将来研究的优先领域被确定为MCB羽流的遥远分散，以及对MCB气溶胶部分达到云基碱的估计。
金属材料中错位密度的实验测量：测量技术之间的定量比较（XRD，R-ECCI，HR-EBSD，TEM）
脱位密度。那些不同的方法不观察到相同类型的位错，即统计存储的位错（SSD）和/或几何必需的脱位（GND）。有些是直接测量技术，例如ECCI和TEM成像，而其他是非方向方法，即HR-EBSD和XRD测量。因此，提出了使用这四种技术在未变形和变形的双链钢上获得的测量值的定量比较。对于低变形，位错密度很小（成像方法相当性能，而XRD 1- 5×10 13 m - 2），测量值的不确定性水平高。HR-EBSD测量结果表明，结果与这些变形水平的其他方法非常吻合。对于较高的变形水平（上面的脱位密度），成像方法不再相关，因此1 - 3×10 14 m - 2
使用扩散 MRI 多室模型和纤维束测量技术对老年抑郁症和冷漠症患者进行大脑微结构评估
晚年抑郁症 (LLD) 很常见，会导致残疾，并使患痴呆症的风险加倍。冷漠症可能会造成认知能力下降的额外风险，但对其病理生理学的了解尚不清楚。虽然已经使用扩散张量成像 (DTI) 评估了白质 (WM) 的改变，但该模型不能准确地表示 WM 的微观结构。我们假设更复杂的多室模型将提供 LLD 和冷漠症的新生物标志物。研究纳入了 56 名个体（LLD n = 35，26 名女性，75.2 ± 6.4 岁，冷漠评估量表得分（41.8 ± 8.7）和健康对照者，n = 21，16 名女性，74.7 ± 5.2 岁）。在本文中，我们通过沿纤维束直接插入微观结构指标，采用基于纤维束的方法来研究 LLD 和冷漠症的新型扩散模型生物标志物。我们进行了多元统计分析，并结合主成分分析来降维数据。然后，我们通过展示文献中经典报道的 LDD 修改，同时报告 LLD 中冷漠的生物学基础的新结果，测试了我们框架的实用性。最后，我们旨在研究冷漠与不同纤维束中微观结构之间的关系。我们的研究表明，新的纤维束，如纹状体运动前束，可能与 LLD 和冷漠有关，这为重度抑郁症中的冷漠机制带来了新的启示。我们还发现了 5 个不同束的扩散 MRI 指标的统计变化，这些变化此前曾在严重认知障碍痴呆症中报告过，这表明这些束之间的这些改变都与动机和认知有关，可能解释了冷漠如何成为退行性疾病的前驱阶段。
高级测量技术公司 - 终止豁免分销MC 644250
Donnie Smith辐射安全官员高级测量技术，Inc。801 South Illinois Avenue Oak Ridge，TN 37830主题：高级测量技术，Incorporated Sufferated Prienders Pristraient wildention dear Smith先生：美国核监管委员会（NRC）收到了终止终止分配发行许可证号41-23915-01E，日期为2024年8月15日。请找到封闭的修正案3终止许可证。该终止是根据适用的NRC许可终止规则的要求（10 CFR）第30.36节的要求。请仔细检查封闭的文件，并确保您了解所有条件。如果有任何错误或问题，请与我联系，以便可以提供适当的更正或答案。按照10 CFR 2.390的“实践和程序规则”的规定，该信和您的许可证的副本将以电子方式在NRC的公共文档室或NRC的公共可用记录组件中以公共检查提供，或者可以在NRC的Agency Winder Wighate Pocorment ofident Documents访问和管理系统（ADAMS）中获得。Adams可以从NRC网站http://www.nrc.gov/nrc/adams/index.html访问。如果您有疑问，请通过（301）415-3257与我联系，或通过电子邮件，电话：michelle.hammond@nrc.gov。
先进测量技术有限公司修正案第 03 号
根据 2024 年 8 月 15 日的 NRC 表格 314“材料处置证书”（ML 24331A007），许可证编号 41-23915-01E 特此终止。
原子干涉测量技术的进展及其对未来卫星重力任务所搭载量子加速度计性能的影响
冷原子干涉测量法的最新进展为量子惯性传感器的太空应用铺平了道路，随着太空中可进行的更长询问时间，量子惯性传感器的稳定性预计会大幅提高。本研究开发了一种马赫-曾德尔型冷原子加速度计的在轨模型。在不同的定位和旋转补偿方法假设下进行了性能测试，并评估了各种误差源对仪器稳定性的影响。本文讨论了空间原子干涉测量法的当前和未来进展，并从三种不同情景下研究了它们对卫星重力任务中量子传感器性能的影响：最先进情景（预计 5 年内准备好发射）、近期（预计在未来 10 到 15 年内发射）和远期情景（预计在未来 20 到 25 年内发射）。我们的结果表明，通过将静电加速度计放置在卫星的质心处，将量子加速度计放置在卫星的横向轨道轴上，可以实现最高灵敏度。我们表明，使用目前最先进的技术可以实现接近 5 10 10 m/s 2 / ffiffiffiffiffiffiffi Hz p 的灵敏度水平。我们还估计，在不久的将来和遥远的将来，太空中的原子干涉测量法预计将分别达到 1 10 11 m/s 2 / ffiffiffiffiffiffiffi Hz p 和 1 10 12 m/s 2 / ffiffiffiffiffiffi Hz p 的灵敏度水平。考虑到未来的量子加速度计的技术能力，提出了原子干涉测量法改进路线图，以最大限度地提高其性能。最后，讨论了在未来太空任务中使用超灵敏原子干涉测量法的可能性和挑战。2024 COSPAR。由 Elsevier BV 出版 这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
眼动测量技术的进步用于评估神经退行性疾病
眼运动长期以来一直被认为是神经系统疾病的宝贵指标。眼运动异常可以表明神经系统状况的严重程度，在某些情况下会区分疾病表型。在成像传感器和计算能力方面的最新进展，尤其是在机器学习和人工智能方面，技术的发展有了显着的激增，促进了对眼睛运动的提取和分析，以评估神经退行性疾病。这次迷你审查提供了这些进步的概述，强调了它们在提供患者友好的眼镜措施方面的潜力，以帮助评估患者状况和进步。通过总结了过去几十年来评估神经退行性疾病的最新技术创新及其在评估神经退行性疾病方面的应用，该综述还深入研究了这一扩展领域的当前趋势和未来方向。
生物学和生物光子学中的量子效应和测量技术 Clarice Aiello Sergey V. Polyakov Paige Derr 编辑 2024 年 1 月 27–30 日
本卷中的论文是封面和标题页上引用的技术会议的一部分。论文经过编辑和会议计划委员会的筛选和审查。一些会议演讲可能无法发表。其他论文和演讲录音可在 SPIE 数字图书馆 SPIEDigitalLibrary.org 上在线获取。这些论文反映了作者的工作和思想，并按提交时的形式在此发布。出版商对信息的有效性或因依赖该信息而导致的任何结果概不负责。请使用以下格式引用这些会议记录中的材料：作者，“论文标题”，载于《生物学和生物光子学中的量子效应和测量技术》，由 Clarice Aiello、Sergey V. Polyakov、Paige Derr 编辑，SPIE 12863 的 Proc.，七位文章 CID 编号 (DD/MM/YYYY)；(DOI URL)。 ISSN：1605-7422 ISSN：2410-9045（电子版） ISBN：9781510669857 ISBN：9781510669864（电子版） 由 SPIE 出版 PO Box 10, Bellingham, Washington 98227-0010 USA 电话 +1 360 676 3290（太平洋时间） SPIE.org 版权所有 © 2024 美国光学仪器工程师协会 (SPIE)。 SPIE 允许在支付费用后将本书中的材料复制用于内部或个人用途，或用于特定客户的内部或个人用途，但美国版权法授予的合理使用条款除外。 要获得使用和分享本卷中文章的许可，请访问 copyright.com 的版权许可中心。 除非获得出版商的书面许可，否则禁止以再版、转售、广告或促销为目的，或以任何形式系统或多次复制本书中的任何材料。由 Curran Associates, Inc. 在美国印刷，获得 SPIE 许可。
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。