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World File Search System测量方法
Moray West 施工前数字航空测量方法说明
• 根据在 EIA 范围界定期间从苏格兰自然遗产 (SNH) 和苏格兰海洋科学局 (MSS) 收到的建议，需要评估的关键物种被确定为海鸠、暴风鹱、塘鹅、海鹦、刀嘴海雀、三趾鸥、银鸥和大背鸥。对于项目研究区域 (Moray West 海上风电场场地和海上出口电缆走廊) 中存在的大多数物种，施工期间对干扰的敏感度被评估为可忽略到低，但海鸠、刀嘴海雀和海鹦除外，它们的敏感度为中等。总体而言，结论是，对所有物种的影响显著性都是可忽略到轻微的不利影响，因此在 EIA 方面并不显著。 • 对所有物种而言，施工和运营期间猎物可用性变化所造成的影响被评估为可忽略到轻微。 • 尽管项目研究区域内存在对污染影响高度敏感的物种（红喉潜鸟、大北潜鸟和鸬鹚），但发生污染事件的风险被认为是可以忽略不计的。施工和运营期间污染对所有物种的潜在影响被评估为可以忽略不计，因此在 EIA 方面并不重要。 • 根据 JNCC 联合 SNCB 临时位移建议说明 2017 1 的建议和 MSLOT 向 Forth 和 Tay 开发商提供的范围界定建议（例如 Seagreen 海上风电场的范围界定意见，2017），评估了运营期间对海鹦、刀嘴海雀、海鸠和三趾鸥的潜在位移和屏障影响。评估认为这些影响对所有物种的不利影响较小，因此在 EIA 方面并不重要。这包括
基于高速SOC应用的测量方法的FCBGA包装的电特性表征
高速计算机和无线通信系统的抽象在电子市场中变得越来越流行，这些面向通信的产品需要高包装密度，时钟速率和更高的GB/s开关速度。在这项工作中表征了用于以1 GB/s运行的应用程序的多层翻转球网阵列（FCBGA）软件包。包装的电特性超出了1 GHz的必要性。在本文中，我们介绍了使用时域反射测量法（TDR）方法互连FCBGA软件包的测量和仿真结果。模拟和测量结果，以建立适当的FCBGA互连电路模型。电力网络的寄生虫可以通过TDR，矢量网络分析仪（VNA）和阻抗分析仪（IA）来测量。这项工作中生成的完整模型针对的是在商业电子应用中具有广泛用途的高速系统片（SOC）设备。关键字翻转芯片球网格阵列（FCBGA），电特性，时域反射仪（TDR），矢量网络分析仪（VNA），片上系统（SOC）1。简介半导体的国际技术路线图（ITRS）驱动程序章节介绍了未来半导体行业发展的总体SOC环境[1]。它处理大型功能块，例如RF，CPU，硬件元素（数字和模拟/混合信号块），软件元素，胶水逻辑，功能特定内核，通信接口和软件堆栈，作为可重复使用的和预验证的组件。这些组件可以插入许多不同的SOC中，这是减少必须完成新产品必须完成的低级设计工作量的一种方法[2] [3]。虽然预计通信市场将保持显着的频率线索，但高速序列方案的渗透到微处理器，ASIC和SOC市场的形式
MIL-STD-285 电子测试用电磁屏蔽外壳衰减测量方法（附注意事项 1）
4.1.2.5.3 当无法拆除屏蔽外壳壁 SÚ1¿ 和 SÚ2¿ 时，应将两个杆 RÚ1¿ 和 RÚ2¿ 放置在外壳外部完全相同的位置，不得有任何障碍物。由于 RÚ1¿ 产生的强电场可以穿透探测器 D 和衰减器 A 的金属外壳，因此两个设备应留在外壳内，杆 RÚ2¿ 通过传输线连接器引出外壳。所用电缆应尽可能短。连接器应在穿过屏蔽外壳每个壁的地方沿圆周接地。测试期间，屏蔽外壳门应关闭。
回顾心理生理测量方法以评估真实驾驶中的认知状态
随着驾驶功能越来越自动化，驾驶员面临着认知脱离驾驶过程的风险。心理生理测量可能提供仅通过行为或自我报告测量无法获得的附加价值。本文选择性地回顾了可用于评估真实驾驶环境中认知状态的心理生理测量。首先，讨论了心理生理测量在交通安全背景下的重要性。接下来，最常用的基于生理的认知状态指标被视为与驾驶研究相关的潜在候选指标。这些指标包括：脑电图和事件相关电位、光学成像、心率和心率变异性、血压、皮肤电导率、肌电图、热成像和瞳孔测量。对于每一项测量，都提供了概述，然后讨论了在驾驶环境中测量它的方法。根据最近的实证驾驶和心理生理研究，讨论了每一项测量的相对优势和局限性，以突出每一项测量的独特价值。考虑了从实验室到（不太可预测的）真实驾驶环境的有效可靠量化挑战和建议。最后，我们讨论了可能更适合近乎实时评估驾驶员认知状态的措施，这些措施可以在实验室外的应用环境中使用
验证基于轻度脑电图的测量方法，用于真实驾驶期间的实时压力监测
摘要：驾驶员的压力会影响决策和风险发生的概率，因此它是道路安全的关键因素。这表明需要持续的压力监测。这项工作旨在验证一种压力神经生理测量方法——神经测量法，该方法可在实验室外使用，该方法依赖于两个湿式传感器，实时且无需校准，由轻量级脑电图获得。在多任务实验中测试了神经测量法，并通过逼真的驾驶模拟器进行了验证。20 名受试者参加了实验，并将得到的压力神经测量法与随机森林 (RF) 模型进行了比较，该模型通过使用脑电图特征以及受试者内和跨任务方法进行了校准。还将神经测量法与基于皮肤电导水平 (SCL) 的测量值进行了比较，SCL 代表了文献中研究的生理参数之一，与压力变化最相关。我们发现，在多任务和真实驾驶实验中，神经测量法能够区分低水平和高水平的压力，平均曲线下面积 (AUC) 值高于 0.9。此外，压力神经测量法显示出比 SCL 测量法和使用跨任务方法校准的 RF 更高的 AUC 和稳定性。总之，本研究提出的神经测量法被证明适用于实验室外的压力水平监测。
探索根据详细的配对联想学习任务数据计算出的新型基于 RT 的测量方法：初步分析
RVP A' (A 素数) (RVPA) 快速视觉处理任务中对目标序列的敏感度 SWM 错误之间 4 6 8 (SWMBE468) 空间工作记忆任务中受试者重新访问之前找到过令牌的盒子的次数 SWM 策略 (SWMSX) 空间工作记忆任务中使用的策略的效率 DMS 正确百分比（所有延迟） (DMSPCAD) 延迟匹配样本任务中所有延迟条件下正确反应的百分比 DMS 给定错误的错误概率 (DMSPEGE) 延迟匹配样本任务中上一次错误后出错的可能性 PRM 立即正确百分比 (PRMPCI) 模式识别记忆任务立即条件下正确反应的百分比 PRM 延迟正确百分比 (PRMPCD) 模式识别记忆任务延迟条件下正确反应的百分比 PAL 总错误（调整后） (PALTEA28) 所有阶段的错误总数配对联想学习任务 PAL 首次尝试记忆分数 (PALFAMS28) 在配对联想学习任务中首次尝试正确定位的模式数量
皮层脑电图和立体脑电图提供了大脑连通性的不同测量方法：对网络模型的影响
附属机构：1 宾夕法尼亚大学生物工程系，宾夕法尼亚州费城，19104 2 宾夕法尼亚大学神经工程与治疗学中心，宾夕法尼亚州费城，19104 3 宾夕法尼亚大学医院放射科，宾夕法尼亚州费城，19104 4 宾夕法尼亚大学生物统计学、流行病学与信息学系，宾夕法尼亚州费城，19104 5 宾夕法尼亚大学成像与可视化中心统计，宾夕法尼亚州费城，19104 6 宾夕法尼亚大学临床流行病学与生物统计学中心，宾夕法尼亚州费城，19104 7 宾夕法尼亚大学医院神经外科系，宾夕法尼亚州费城，19104 8 宾夕法尼亚大学医院宾夕法尼亚癫痫中心神经内科，宾夕法尼亚州费城，19104 美国 9 宾夕法尼亚大学电气与系统工程系，宾夕法尼亚州费城，19104 10 宾夕法尼亚大学物理与天文学系，宾夕法尼亚州费城，19104 11 宾夕法尼亚大学精神病学系，宾夕法尼亚州费城，19104 12 圣达菲研究所，新墨西哥州圣达菲，87501
NIST 人工智能测量和评估议程研讨会
讨论：人工智能系统中可以/应该被测量的属性，以及哪些属性具有/缺乏指标和测量方法；用于测量人工智能的不同测量方法及其优势/局限性；指标的不同类型和用途，以及指标可以具有的各种属性；所选指标和测量方法对评估的影响；何时需要通过玻璃盒访问人工智能系统以进行评估，以及人工智能系统的设计/方法何时会影响指标/测量方法的选择。
工作记忆和语言理解：元...
本文对 77 项研究中 6,179 名参与者的数据进行了荟萃分析，探讨了工作记忆容量与语言理解能力之间的关系。荟萃分析的主要目标是比较 Daneman 和 Carpenter (1980) 开发的工作记忆测量方法的预测能力与其他工作记忆测量方法的预测能力。荟萃分析的结果支持 Daneman 和 Carpenter (1980) 的说法，即利用工作记忆的综合处理和存储容量的测量方法（例如，阅读广度、听力广度）比仅利用存储容量的测量方法（例如，单词广度、数字广度）更能预测理解能力。荟萃分析还表明，数学过程加上工作记忆的存储测量方法可以很好地预测理解能力。因此，该过程加上存储措施的卓越预测能力不仅限于涉及单词和句子操纵的措施。