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World File Search System测量的
问题表 11 基于测量的量子计算
MBQC 中的一个关键见解是，如果我们想重复上述过程 n 次，我们可以预先准备一个纠缠的 n 量子比特资源状态 | Γ ⟩ ，与输入状态 | ψ ⟩ 无关。| Γ ⟩ 可以被描述为成对纠缠量子比特的一维条带，称为一维簇状态。然后，我们可以将 | ψ ⟩ 纠缠到该条带的第一个量子比特，随后只执行测量（可能还执行单量子比特泡利校正，以消除输出对测量结果的依赖）。由于 ⟨ Z = ± 1 | H = ⟨ X ± 1 | ，你可以确信在 CZ 之后的电路 1 中，第一个量子比特在 X 基础中得到有效测量。在下一点中，我们将计算基础测量之前的 H 门视为“X 测量过程的一部分”。
将飞行中测量的载荷转换为疲劳测试谱
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用于空间物体观察和测量的地面光学传感器网络性能指标
地球轨道上的空间物体总数估计超过 20 万个，而目前不断跟踪和编目的空间物体数量约为 2 万个。在我们这个时代，太空交通量每年都在增加，因此可能发生碰撞的风险也随之增加，全球都需要控制近地空间环境，特别是低地球轨道。这是每个北约国家的共同问题，可以通过各国之间的全球合作来解决。此外，与轨道物体测量位置相关的不确定性是影响性能、准确性和及时性的主要因素之一。因此，旨在协调大量传感器是该领域最重要的方面之一。本文提出了一种算法来估计全球分布的光学资产网络（望远镜和探测器）的性能，该网络使用现成的望远镜组件，部署在不同位置的多个站点。在探测尺寸小至 3 厘米的太空物体的情况下，定量性能指标计算为网络在给定时间窗口内可见的总分类碎片比例（在我们的例子中，已考虑 24 小时）。所提出的算法将所有 NORAD 目录、DISCOS 目录提供的所有物体物理数据以及所有光学和大气数据作为输入。然后，它会传播空间物体群，以获得它们在选定时间窗口内的位置，过滤掉所有不在地面站网络视线范围内足够时间的物体，以保证可行的轨道确定，并对满足所有先前条件的物体估计光学资产可实现的信噪比。这些值直接转化为检测概率，从而为给定的地面传感器网络配置提供性能指数，可用作评估不同架构时要优化的目标函数。
横向效应对大规模串联太阳能电池 EQE 测量的影响 S. Kasimir Reichmuth 1,2、A. Fell 1,3、G. Siefer 1、M. Schachtne
横向效应对大型串联太阳能电池 EQE 测量的影响 S. Kasimir Reichmuth 1,2 , A. Fell 1,3 , G. Siefer 1 , M. Schachtner 1 , D. Chojniak 1 , O. Fischer 1,2 , M. Mühleis 1 , M. Rauer 1 , J. Hohl-Ebinger 1 , MC Schubert 1 1 弗劳恩霍夫太阳能系统研究所 ISE, Heidenhofstrasse 2, 79110 弗莱堡, 德国 电子邮件: kasimir.reichmuth@ise.fraunhofer.de, 2 Albert-Ludwigs-University, INATECH, Emmy-Noether-Strasse 2, 79110 弗莱堡, 德国 3 AF模拟，Landstr。 33a，79232 年 3 月，德国 摘要：大规模钙钛矿/硅 (PSC/Si) 串联太阳能电池中的横向不均匀电池参数可能会显著影响器件性能。可以使用电致发光 (EL)、光致发光 (PL) 和热成像方法来分析吸收器的横向质量。除了对电池性能的整体影响外，这种横向效应通常不会在串联器件的 EQE 和 IV 特性中考虑，但可能会导致错误的测量结果。因此，我们认为有必要采用大面积 3D PSC/Si 串联模拟来了解横向不均匀性的影响，以及与非理想测量条件（例如太阳能电池的小面积或不均匀照明）的相互作用。我们使用 3D 模拟软件 Quokka3 的串联插件进行全电池 3D 串联模拟，该软件使用“等效电路”模型处理钙钛矿顶部电池表层，也可以处理 Si 底部电池，而不是求解漂移扩散模型。我们通过模拟和实验来量化非均匀电池特性（例如低局部分流电阻或电池吸收器的不均匀性）在 EQE 测量期间与照明和偏置条件相互作用的影响。通过模拟深入了解横向效应特别有趣，因为在通常亚稳态的 PSC/Si 串联电池中对此类详细效应进行实验研究极具挑战性。关键词：多结太阳能电池、校准、模拟、钙钛矿、III-V 族半导体 1 引言 最近，钙钛矿/硅串联电池 (PSC/Si) 在实验室大小样品中显示出 31.25% [1] 的效率，并且 6 英寸晶圆级 PSC/Si 已认证的效率为 26.8 ±1.2 % [2]。同时，首次商业化已宣布将于今年进行，旨在扩大尺寸和提高产量 [3]。在工业实施中，为实验室大小的电池建立的工艺适用于大规模产出。与小型实验室电池相比，横向效应对于全晶圆大小的电池可能更为重要。这可以解释在扩大规模过程中钙钛矿吸收剂的效率下降的原因 [4]。空间不均匀性对电池性能和这些电池的特性都有影响，例如，如果这些方法仅依赖于局部照明而不分析器件的整个区域，则会产生很大的误差。这对于 EQE 和 IV 特性至关重要，因为这可能会使结果与真实特性产生很大偏差，从而导致误解甚至误导电池开发。为了展示其重要性，我们通过实验和模拟，以局部和全照明 EQE 测量为例，研究了横向效应的影响。除了可能由不均匀的薄膜厚度引起的光学横向不均匀性之外，我们还研究了进一步/更复杂的电气 EQE 测量伪影的影响。这种伪影在两端多结器件中很常见，是由低分流电阻（R 分流）或反向击穿特性引起的 [5–7]，并且取决于偏置电压和偏置照明的光谱辐照度。借助最近发布的 3D 太阳能电池模拟工具 Quokka3 的串联功能，我们研究了局部分流等横向缺陷如何影响这种 EQE 伪影。
使用数字化手动和基于网络的人工智能头颅测量追踪软件进行头颅测量的比较
目的：针对不同的矢状骨性错颌畸形，比较手动数字化头颅测量分析（DM）和通过在线人工智能（AI）平台进行的自动化头颅测量分析所进行的测量结果。方法：纳入 105 名随机选择的个体（平均年龄：17.25 ± 1.87 岁）的头颅测量 X 光片。采用Dolphin Imaging软件进行DM头颅测量分析，采用WebCeph平台进行基于AI的头颅测量分析。总共评估了 10 个线性测量和 12 个角度测量。使用配对 t 检验、单因素方差分析和组内相关系数来评估两种方法之间的差异。显著性水平设定为p<0.05。结果：除参数 SNB、NPog、U1.SN、U1.NA、L1-APog、I/I 和 LIE 外，其余所有参数在两种方法之间均显示出显著不同的值（ p < 0.05）。在 I 类错颌畸形组中，两种方法的 SNA 和 SNB 测量值没有差异（p > 0.05），但在 II 类错颌畸形组中，两种方法之间存在差异。然而，在 III 类错颌畸形组中，只有 SNA 存在差异（p < 0.05）。三个错颌畸形组的 ANB 角存在显著差异。除 CoA 和 CoGn 外，两种方法的所有参数均表现出良好的相关性。结论：虽然两种头颅测量分析方法在某些测量结果上存在显著差异，但并非所有差异都具有临床意义。基于人工智能的头颅测量分析方法需要改进，对每个错颌畸形具有更高的特异性。
根据计算机视觉测量的活动估计 LPS 注射后的弹性参数
恢复力可以指动物成功适应挑战的能力。这通常表现为快速恢复到初始代谢或活动水平和行为。猪具有独特的昼夜活动模式。这些模式的偏差可能用于量化恢复力。然而，人类对活动的观察是劳动密集型的，在实践中并不大规模可行。在本研究中，我们展示了使用计算机视觉跟踪算法根据脂多糖 (LPS) 攻击（诱发疾病反应）后的个体活动模式来量化恢复力。我们跟踪了 121 头猪，这些猪分别饲养在贫瘠或丰富的饲养系统中，因为之前的研究表明饲养系统对恢复力有影响，跟踪时间为 8 天。丰富的饲养系统包括在群体分娩系统中延迟断奶，与贫瘠的饲养栏相比有额外的空间，并且环境丰富。在注射 LPS 之前，营养丰富的猪比贫瘠舍饲的猪更活跃，尤其是在活动高峰期（49.4 ± 9.9 vs . 39.1 ± 5.0 米/小时）。每个猪栏中四头猪注射了 LPS，两头猪注射了盐水。注射了 LPS 的动物比对照组更容易出现活动下降（86% vs 17%）。下降的持续时间和曲线下面积 (AUC) 不受舍饲影响。但是，具有相同 AUC 的猪可能会出现长而浅的下降或陡而短的下降。因此，计算了 AUC：持续时间比，营养丰富的猪与贫瘠舍饲的猪相比具有更高的 AUC：持续时间比（9244.1 ± 5429.8 vs 5919.6 ± 4566.1）。因此，营养丰富的猪可能有不同的策略来应对 LPS 疾病挑战。然而，因此需要对该策略以及使用活动来量化弹性及其与生理参数的关系进行更多的研究。
使用基于晶格干涉测量的传感器的应用
1名研究生，Smead Aerospace Engineering Sciences，科罗拉多大学，Boulder，Margaret.rybak@colorado.edu。 2教授，Smead Aerospace Engineering Sciences，AIAA研究员，科罗拉多大学，Boulder，Penina.axelrad@colorado.edu。 3研究生，科罗拉多大学，博尔德大学，凯瑟琳。dledesma@colorado.edu4教授，科罗拉多大学的吉拉物理研究员，dana@jila.colorado.colorado.colorado.colorado.colorado.colorado.edu 5 todd.a.ely@jpl.nasa.gov。1名研究生，Smead Aerospace Engineering Sciences，科罗拉多大学，Boulder，Margaret.rybak@colorado.edu。2教授，Smead Aerospace Engineering Sciences，AIAA研究员，科罗拉多大学，Boulder，Penina.axelrad@colorado.edu。 3研究生，科罗拉多大学，博尔德大学，凯瑟琳。dledesma@colorado.edu4教授，科罗拉多大学的吉拉物理研究员，dana@jila.colorado.colorado.colorado.colorado.colorado.colorado.edu 5 todd.a.ely@jpl.nasa.gov。2教授，Smead Aerospace Engineering Sciences，AIAA研究员，科罗拉多大学，Boulder，Penina.axelrad@colorado.edu。3研究生，科罗拉多大学，博尔德大学，凯瑟琳。dledesma@colorado.edu4教授，科罗拉多大学的吉拉物理研究员，dana@jila.colorado.colorado.colorado.colorado.colorado.colorado.edu 5 todd.a.ely@jpl.nasa.gov。
准德西特可观测量的量子德西特根
在膨胀宇宙学中，准德西特优雅退出使我们能够测量原始 dS 相的量子特征，特别是由谱指数 ns 参数化的尺度不变性的缺乏。在本文中，我们总结了之前关于如何在 dS 平面基态 (dSQFI) 的 dS 量子 Fisher 信息中实现底层原始标度定律的工作。在大尺度上，dSQFI 明确地将 ns 的值设置为 0.9672，而无需任何 qdS 输入。该值与张量与标量之比无关，该比的值需要模型相关的输入。此外，dSQFI 预测，在大尺度上，小规模的运行与当前的实验结果兼容。dSQFI 对小尺度的其他现象学后果将在未来的出版物中讨论。© 2022 Elsevier BV 保留所有权利。
通过超声心动图测量的心脏微观结构改变确定性别特定的心力衰竭风险
抽象目标建立的心力衰竭（HF）风险的临床前成像评估基于宏观结构心脏重塑。鉴于微观结构改变也可能影响HF风险，尤其是在女性中，我们检查了微观结构改变与事件HF之间的关联。我们研究了n = 2511名成年参与者（平均年龄65.7±8.8岁，56％的女性），他们在基线时没有心血管疾病。，我们基于高频谱信号强度系数（HS-SIC）对超声心动图的纹理分析来量化微结构变化。我们检查了其与性行为和性别特定的COX模型的关系，这些模型涉及传统的HF风险因素和宏观结构的改变。结果我们观察到94个新的HF事件在7。4±1.7岁以上。HS-SIC较高的个体患有HF的风险增加（HS-SIC中的HR 1.67，95％CI 1.31至2.13； P <0.0001）。调整年龄和降压药的使用，这种关联在女性中很重要（p = 0.02），但没有男性（p = 0.78）。调整传统危险因素（包括体重指数，总/高密度脂蛋白胆固醇，血压特征，糖尿病和吸烟）减弱了女性的关联（HR 1.30，P = 0.07），并在这些风险因素的主要方面看到HS-SIC的HF风险中介。然而，除了这些危险因素外，调整了相对壁厚（代表宏观结构改变）后，女性中与HF的HF与HF的关联（HR 1.47，p = 0.02）仍然显着。结论心脏微结构改变与HF的风险升高有关，尤其是在女性中。微观结构改变可能会识别个人从风险因素到临床HF的发展的性别途径。
关于确保测量的统一性（2021年6月11日修订）（2021年12月28日起版本有效）
联邦法律制定了与国家监管范围相关的测量清单，以确保测量的统一性，并在第 1-3、5-9、11-17、19 段规定的领域开展活动时进行。本联邦法第一条第三部分，规定了测量的强制性计量要求，包括测量精度指标。联邦行政机关和国有企业在本联邦法第 1 条第 3 部分第 4、10 和 18 款规定的活动领域进行监管和法律监管，并与行使制定国家政策职能的联邦行政机关一致和保证测量统一领域的监管法律规定，确定与国家保证测量统一监管范围相关的测量，并对其制定强制性计量要求，包括准确度指标测量。