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测量机器学习力场中的可传递性问题：与线性电势的金铁相互作用的示例
原子建模通常分为两种不同类型的模拟。一方面，包括Hartree -Fock和密度功能理论（DFT）方法在内的量子方法被认为是最准确的，几乎用于任何类型的化学物种[1，2]。另一方面，经典力场用于执行精度较低的大规模和长期模拟[3，4]。但是，仍然很难连接这两种方法，直到现在，人们几乎无法执行涉及数百万个原子的纳秒原子的模拟，同时保留量子方法的准确性。在这种情况下，近年来已经提出了机器学习互动电位（MLIP），并显示出实现此类模拟的巨大潜力[5-7]。目前考虑了许多方法，包括人工神经网络[8]，高斯近似方法[9]，线性电位[10，11]，频谱邻域分析电位[12]，对称梯度域机器学习[13，14]和矩张量张量的电位[15]。这些技术的成功得到了成功解决的各种材料的认可：纯属金属[16-20]，有机分子[21-24]，氧化物[25，26]，水[27 - 31]，无定形材料[32 - 37]和HYBRIDPEROVSKITES [32 - 37]和HYBRIDERIDPEROVSKITES [38]。对于所有这些技术，主要过程包括对力场使用非常通用的分析公式，然后将其进行参数化以匹配DFT计算数据库，包括总能量，力和应力张量。但是，人们承认MLIP有时会显示出对学习数据库中未包含的系统的可传递性。在最坏的情况下，MLIP SO-WELL拟合到其学习数据库中，可以在其外观察到非物理行为。为了解决此问题，主要建议是定期检查电位的准确性，因为进行了机器学习分子动力学模拟并改善MLIP“ fly the Fly” [38 - 40]。，据我们所知，这种方法的这种缺陷从未经过定量调查，而在被用户和开发人员承认的同时。
Geoshapley：一种测量机器学习位置重要性的游戏理论方法
使用基于已知数据生成过程的合成数据集（可以在Li，2024年）和房价建模的经验例子进行证明。在这里，我使用了一个包含16,581个物业销售记录的西雅图房屋价格数据集。财产价格日志对8个住房属性以及物业的位置（坐标）进行了回归。测试了多个机器学习模型，最佳性能模型是XGBoost，样本外R²值为0.91。然后，Geoshapley值然后用于解释受过训练的XGBOOST模型。下图显示了从上到下的特征重要性排名的摘要图。Geoshapley值此处衡量百分比变化为财产价格。位置（GEO）的贡献是影响房屋价格的最重要功能，将其降低多达43％或将其价值增加多达123％，具体取决于该位置。住房特征（包括起居区和等级的平方英尺）非常重要。
坐标测量机：制造业的现代检测工具
在法律规定的某些条件下，图书馆和档案馆有权提供复印件或其他复制品。这些特定条件之一是，复印件或复制品不得“用于除私人学习、学术或研究以外的任何目的”。如果用户请求或随后将复印件或复制品用于超出“合理使用”的目的，则该用户可能要承担侵犯版权的责任，
推荐引用 推荐引用 Mantel，Matthias Richard，“坐标测量机：制造业的现代检测工具”（1993 年）。论文。1246。https://digitalcommons.njit.edu/theses/1246
在法律规定的某些条件下，图书馆和档案馆有权提供复印件或其他复制品。这些规定条件之一是，复印件或复制品不得“用于除私人学习、学术或研究以外的任何目的”。 如果用户请求或随后将复印件或复制品用于超出“合理使用”范围的目的，则该用户可能要承担侵犯版权的责任，
芯片粘接样品制备对 MEMS 传感器应用测量机械性能的影响
摘要 — 计算建模通常用于设计和优化电子封装，以提高性能和可靠性。影响计算模型准确性的因素之一是材料性质的准确性。特别是微机电系统传感器，通常对封装中材料性质的细微变化极为敏感。因此，即使由于样品制备方法或测试技术不同而导致的材料特性测量值出现微小变化，也会影响用于设计或分析传感器性能的计算模型的准确性。对于需要固化的材料，材料特性的挑战更大。例如，芯片粘接聚合物在制造过程中具有严格的固化曲线要求。这种固化条件通常很难在实验室中复制，并且用于材料特性分析的样品不一定代表最终产品中的实际组件。本研究调查了温度固化曲线、固化过程中施加的压力以及样品制备技术等参数对两种芯片粘接弹性体随温度变化的热机械性能的影响。使用动态机械分析和热机械分析等一系列技术测量芯片粘接材料的机械性能，包括弹性模量 (E)、热膨胀系数和玻璃化转变温度。分析针对与典型传感器应用相对应的宽温度范围进行。结果表明，样品制备和表征技术对测量有相当大的影响，从而通过计算建模得出不同的 MEMS 传感器性能预测。
校准摄影测量机载相机...
本文介绍了一种用于机载摄像系统几何校准的实验室方法。该装置使用入射激光束，该光束由衍射光学元件 (DOE) 分成具有精确已知传播方向的多个光束。衍射图案的每个点代表无穷远点，并且对平移不变。单个图像足以按照使用针孔相机模型和失真模型的经典相机校准方法进行完整的相机校准。所提出的方法节省时间，因为不需要使用多幅图像的复杂束调整程序。它非常适合与框架相机系统一起使用，但原则上也适用于推扫式扫描仪。为了证明可靠性，将传统的测试场校准与所提出的方法进行了比较，结果显示所有估计的相机参数都略有不同。此外，还进行了 Zeche Zollern 参考目标的试飞。空中三角测量结果表明，使用 DOE 校准机载摄像系统是一种可行的解决方案。
CONTURA G2 坐标测量机
我们引入了扫描技术 卡尔蔡司公司于 20 世纪 70 年代中期引入了扫描技术，并于 1989 年创建了高速扫描技术。1994 年，“参考级”测量性能被转移到 PRISMO VAST（可变精度和速度探测技术），这是一种车间坐标测量机，后来成为高速扫描的全球标准。2000 年，随着 CONTURA 的推出，这项专利技术成为主流。
测量机载激光扫描仪数据中高度和平面测量差异的方法
摘要 机载激光扫描 (或激光雷达) 已成为获取数字地形模型数据的一种非常重要的技术。除此之外，该技术越来越多地用于获取点云，以对各种物体进行建模，例如建筑物、植被或电力线。作为一种主动技术，机载激光扫描即使在图像对比度较差的地形上也能提供高可靠性。该技术的精度通常规定为一到两分米的数量级。由于其主要用于数字地形建模，迄今为止对机载激光扫描精度潜力的检查主要集中在高度精度上。随着该技术用于一般重建任务和激光扫描仪系统分辨率的提高，激光扫描仪点云的平面精度成为一个重要问题。除了激光测距仪和偏转镜系统中的误差外，机载激光扫描仪的误差预算还受到用于传感器姿态 [位置和方向] 确定的 GPSI INS 系统的强烈影响。这些系统的误差通常会导致激光扫描仪数据条带变形，并且可能表现为激光扫描仪数据块中相邻条带重叠区域的差异。本文介绍了在 TIN 结构上实施的最小二乘匹配，作为确定激光扫描仪
CONTURA G2 坐标测量机
我们引入了扫描技术 卡尔蔡司公司于 20 世纪 70 年代中期引入了扫描技术，并于 1989 年创建了高速扫描技术。1994 年，“参考级”测量性能被转移到 PRISMO VAST（可变精度和速度探测技术），这是一种车间坐标测量机，后来成为高速扫描的全球标准。2000 年，随着 CONTURA 的推出，这项专利技术成为主流。