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World File Search System测量样本
工程数学桥梁课程大纲
光谱可用于获取有关原子和分子能级、分子几何结构、化学键、分子相互作用和相关过程的信息。光谱通常用于识别样本的成分（定性分析）。光谱也可用于测量样本中的物质含量（定量分析）。
多视图数据中的自我监督指标学习
表1：欧几里得距离与自我监督公制学习的距离之间的性能比较。d是数据的维度，k是因子的数量，s是下游任务中的样本量，σ2测量不同视图的变化，λ测量样本差异的变化，µ是类之间的预期差异。
Dean-尿液药物检测-UDT-推定和确定...
尿液药物检测可以是推定性的，也可以是确定性的。推定性尿液药物检测用于确定药物或药物类别的存在与否，但并非用于测量样本中药物或代谢物的精确水平。根据预定的截止药物水平，结果报告为“阳性”或“阴性”。确定性尿液药物检测用于验证尿液中药物或药物代谢物的身份并确定其具体数量。报告药物/代谢物浓度的数值。
住院设施和门诊尿液药物检测（...
尿液药物检测可以是推定性的，也可以是确定性的。推定性尿液药物检测用于确定药物或药物类别是否存在，但并非用于测量样本中药物或代谢物的精确水平。结果根据预定的截止药物水平报告为“阳性”或“阴性”。确定性尿液药物检测用于验证尿液中药物或药物代谢物的身份并确定其具体数量。报告药物/代谢物的浓度数值。
探索信息学和……的前沿
TEM 样品架边缘的 1 厘米 × 2 厘米空间内装有 Naoyuki Kawamoto 开发的纳米热电偶（即微型温度计）。该装置的边缘有一个显眼的水母形铜部件，一对探针从该部件延伸而出。探针（附在铜部件底部的球上）可以在三个维度上移动，精度为十亿分之一米。Kawamoto 将探针尖端与样品表面的纳米级区域接触，并通过施加从 TEM 源发射的电子束对其进行加热。利用该技术，他在 2018 年首次成功直接观察了复合材料内的导热路径。随后，他在 2023 年开发了一种将脉冲电子束应用于样本的技术，从而能够定期加热并成功测量样本内热波传播的幅度和速度。*其中一个探针由铬镍合金（镍铬合金）制成，而另一个探针由康铜（铜镍合金）制成，其尖端经过电解抛光，直径细至 8 纳米。纳米热电偶的温度分辨率为 10 -2 K。（实际尺寸）
有限样本范围内的量子计量学
在量子计量学（量子技术的主要应用之一）中，估计未知参数的最终精度通常用克拉姆-罗界限来表示。然而，在获得少量测量样本的情况下，后者不再保证具有操作意义，我们通过一个简单的例子来说明这一点。我们建议通过获得具有给定精度的估计值的概率来量化计量协议的质量。这种方法，我们称之为可能近似正确 (PAC) 计量学，可确保有限样本范围内的操作意义。精度保证对未知参数的任何值都成立，而克拉姆-罗界限则假设它是近似已知的。我们建立了与量子态多假设检验的紧密联系，这使我们能够推导出克拉姆-罗界限的类似物，其中包含与有限样本范围相关的明确校正。我们进一步研究了状态的多个副本的估计程序成功概率的渐近行为，并将我们的框架应用于自旋为 1/2 的粒子集合的相位估计示例任务。总体而言，我们的操作方法允许在有限样本范围内研究量子计量学，并为量子信息理论和量子计量学的交叉研究开辟了大量新途径。
半结构化数据中的高效样本和特征重要性挖掘
摘要：近年来，基于脑电图（EEG）的情绪识别引起了研究界越来越多的兴趣。EEG数据的弱信号、非平稳、多节律和多通道特性容易导致提取的EEG样本和特征在识别情绪状态时的贡献不同。然而，现有的研究要么没有同时考虑样本和特征重要性问题，要么只考虑了其中之一。在本文中，我们提出了一种称为sJSFE（半监督联合样本和特征重要性评估）的新模型，分别通过自步学习和特征自加权来定量测量样本和特征重要性。在SEED-IV数据集上的实验结果表明，通过同时挖掘样本和特征重要性可以大大提高情绪识别性能。具体来说，sJSFE 在三个跨会话识别任务中获得的平均准确率为 82.45%，分别比传统模型的结果高出 3.72% 和 7.21%，以及 10.47% 和 18.82%。此外，特征重要性向量表明 Gamma 频带贡献最大，前额叶、左/右颞叶和（中央）顶叶的大脑区域与情绪识别的相关性更高。样本重要性描述符表明，连续试验中视频类型的连续转换可能会削弱所收集 EEG 数据的特征标签一致性。
半结构化数据中的高效样本和特征重要性挖掘
摘要：近年来，基于脑电图（EEG）的情绪识别引起了研究界越来越多的兴趣。EEG数据的弱信号、非平稳、多节律和多通道特性容易导致提取的EEG样本和特征在识别情绪状态时的贡献不同。然而，现有的研究要么没有同时考虑样本和特征重要性问题，要么只考虑了其中之一。在本文中，我们提出了一种称为sJSFE（半监督联合样本和特征重要性评估）的新模型，分别通过自步学习和特征自加权来定量测量样本和特征重要性。在SEED-IV数据集上的实验结果表明，通过同时挖掘样本和特征重要性可以大大提高情绪识别性能。具体来说，sJSFE 在三个跨会话识别任务中获得的平均准确率为 82.45%，分别比传统模型的结果高出 3.72% 和 7.21%，以及 10.47% 和 18.82%。此外，特征重要性向量表明 Gamma 频带贡献最大，前额叶、左/右颞叶和（中央）顶叶的大脑区域与情绪识别的相关性更高。样本重要性描述符表明，连续试验中视频类型的连续转换可能会削弱所收集 EEG 数据的特征标签一致性。