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World File Search System测量误差
纳米分辨率位置传感器的综述
纳米定位系统对传感器的要求是所有控制系统中最苛刻的。传感器必须结构紧凑、速度快、不受环境变化的影响，并且能够解析原子尺度的位置信息。在许多应用中，例如原子力显微镜 [1,2] 或纳米制造 [3,4]，机器或工艺的性能主要取决于位置传感器的性能，因此，传感器优化是首要考虑因素。为了定义位置传感器的性能，必须对感兴趣的特性有严格的定义。目前，准确度、精确度、非线性和分辨率等术语的定义比较宽泛，并且通常因制造商和研究人员的不同而有所不同。由于缺乏通用标准，很难从一组规范中预测特定传感器的性能。此外，规范的形式可能不允许预测闭环性能。本文对位置传感器的线性度、漂移、带宽和分辨率给出了简明的定义。然后量化并限制了每个来源产生的测量误差，以便对传感器进行直接比较。重点介绍了允许预测闭环性能与控制器带宽的关系的规格。
使用门集断层扫描技术表征超导量子比特的中路测量 Kenneth Rudinger、Guilhem J. Ribeill、Luke CG Govia、Mat
发生在量子电路内部层的测量（中电路测量）是一种重要的量子计算原语，最显著的特点是用于量子误差校正。中电路测量既有经典输出也有量子输出，因此它们可能会受到终止量子电路的测量所不存在的误差模式的影响。在这里，我们展示了如何使用一种称为量子仪器线性门集断层扫描 (QILGST) 的技术来表征由量子仪器建模的中电路测量。然后，我们应用该技术来表征多量子位系统内超导传输量子位的色散测量。通过改变测量脉冲和后续门之间的延迟时间，我们探索了残余腔光子群对测量误差的影响。QILGST 可以解析不同的误差模式并量化测量的总误差；在我们的实验中，对于超过 1000 纳秒的延迟时间，我们测得的总误差率（即半钻石距离）为 ϵ ⋄ = 8 . 1 ± 1 。 4%、读出保真度为 97 . 0±0 . 3%、测量 0 和 1 时输出量子态保真度分别为 96 . 7±0 . 6% 和 93 . 7±0 . 7%。
UC Davis
我们提出了一个框架，以模拟硬质探针的动力学，例如在量子计算机上的热，强耦合的夸克 - 胶状等离子体（QGP）中的重型夸克或喷气机的动力学。QGP中的硬探针可以视为由Lindblad方程在马尔可夫极限下控制的开放量子系统。但是，由于计算成本较大，大多数当前的现象学计算在QGP中进化的硬探针的现象学计算使用量子演化的半经典近似值。quantum-tum计算可以减轻这些成本，并具有对经典技术的指数加速进行完全量子处理的潜力。我们报告了在IBM Q量子设备上简化的框架演示，并应用随机身份插入方法（RIIM）来考虑CNOT去极化噪声，此外测量误差缓解。我们的工作证明了在当前和近期量子设备上模拟开放量子系统的可行性，这与核物理，量子信息和其他领域的应用广泛相关。
计算物理和材料科学的年鉴
The database analysis (of 100 galaxies and their respective SMBHs) revealed that 77% of the SMBHs are composed of antimatter, resulting in a logarithmic relationship value of (2.945 ± 0.018) for the Log(M Stellar /M ASMBH ), while 23% are composed of matter, resulting in a value of (2.267 ± 0.036) for the Log( M astellar /m smbh）。这些值与理论预测之间的一致性可能不仅仅是偶然。对结果的彻底检查证实了该模型的有效性，并强调了天文学家质量测量的精度，只有3例案例显示了超出预测范围的实际测量误差。这一发现是关键的，因为它表明了乌里亚诺夫理论产生新预测的潜力，例如这种模型。起源于寒冷而空的宇宙，该模型概述了星系质量形成过程，其中ASMHS从宇宙膨胀中利用能量，将其转化为物质和反物质颗粒。此过程被作者称为“小爆炸”模型，反映了其寒冷和渐进的性质，与“大爆炸”的爆炸性形成鲜明对比。
年龄和认知技能：使用或失去它-Eric A. Hanushek
横截面年龄技能概况表明，如果不是更早，认知技能开始下降30岁。如果准确，这种年龄驱动的技能损失对人口迅速老龄化的社会的人力资本构成了重大威胁。我们会根据不同年龄的识字和算术技能的个人变化来估算实际年龄技能的概况。我们使用了成人能力评估（PIAAC-L）计划的独特德国纵向组成部分，该计划在3。5年后重新测试了大量代表性的成年人样本。我们的经验方法将年龄与队列效应分开，并纠正了从归还到平均值的测量误差。出现了两个主要结果。首先，平均技能在四十年代略有下降，然后稍微降低了识字能力，并且算成问题。第二，年龄较大的技能仅适用于低于平均水平的人的技能。使用高于平均水平的白领和受过高等教育的工人甚至超过了四十多岁的技能。妇女在老年时尤其是算术的技能损失更大。
人口老龄化对经济增长、劳动力和生产率的影响
3 或者，我们也可以使用人口普查中的州级人口统计数据。但是，我们选择从相同的个人层面数据构建我们的人口规模和劳动力供应指标，以尽量减少因数据聚合程序差异而产生的差异。使用这些噪声更大的州级人口指标不会影响我们估计的一致性，但可能会增加我们的标准误差。4 有证据表明，由于调查变化，人口普查和 ACS 之间的收入数据不可比。https://www.census.gov/content/dam/Census/library/working-papers/2003/acs/2003_Nelson_01.pdf（最后访问时间为 2018 年 8 月 18 日）发现 ACS 家庭收入比人口普查家庭收入低 4.6%。我们假设时间固定效应解释了这一变化，或者更准确地说，在对时间固定效应进行条件化后，这一变化与我们的工具无关。我们还按十年显示了结果。 1980-1990 和 1990-2000 的样本仅依赖人口普查数据并避免了这个问题。5 我们用每周通常的工作小时数乘以工作周数来计算每个人的年度小时数。工作周数在 ACS 中仅按间隔报告。使用人口普查数据，我们将每个间隔的分类指标上的周数回归并估算周数。6 我们使用 1990 年人口普查局的行业分类方案，该方案自 1950 年以来一直在 IPUMS 中报告。7 虽然州一级的 GDP 可能比全国 GDP 数据更容易受到测量误差的影响，但我们假设这种测量误差与我们预测的人口老龄化指标无关。8 最后访问时间为 2015 年 3 月 31 日。BEA 警告说，由于从 SIC 行业代码转换为 NAICS 行业代码，州 GDP 时间序列出现不连续性。我们假设时间固定效应解释了这种转变，并且各州之间的任何差异变化都与我们的工具（预测的老龄化变化）无关。文献中曾将 1997 年之前的各州 GDP 数据附加到 1997 年之后的各州 GDP 数据中（例如，Nakamura 和 Steinsson，2014 年）。另请注意，我们按十年呈现结果，这表明我们的结果不是由 1990 年至 2000 年之间的变化驱动的。9 使用总产量而不是消费数据的一个优势是 GDP 包括资产收入，可用于补偿消费下降。10 各州和各年份的劳动力结果仍然存在轻微的不一致，因为在 2000 年之前，人口普查仅包括当年居住州的信息。对于 2000 年和 2010 年，可以按上一年的居住州汇总劳动力结果。我们分别使用对齐和非对齐度量对 2000-2010 年的主要回归模型进行了稳健性检验，发现这不会影响我们的结果。这些估计值显示在附录表 A.10 中，并在下文中讨论。
脉冲波监测的智能光子腕带
日常生活中人类脉搏信号的实时获取对于心血管疾病监测和诊断至关重要。在这里，我们提出了一个智能光子腕带，用于基于斑点模式分析的脉冲信号监测，并使用集成到运动腕带中的聚合物光纤（POF）。评估了几种不同的带有不同核心直径的POF的不同斑点模式处理。结果表明，智能光子腕带具有较高的信噪比和低潜伏期，测量误差约为3.7％。该视觉脉冲信号可用于进一步的医学诊断，并能够客观地监测微妙的脉冲信号变化，例如在凸出之前和之后的Cunkou和Cumpofforms的不同位置的脉冲波形。在人工智能（AI）的协助下，通过处理脉冲信号通过确定的预测模型实现了诸如手势识别之类的功能，在该模型中，识别精度达到95％。我们的AI-ASIST智能光子腕带具有潜在的用于心血管疾病和家庭监测的临床治疗的应用，为支持医疗Internet的智能系统铺平了道路。
LC18362N 2-KMR
在量子电路内层进行的测量（即电路中部测量）是一种有用的量子计算原语，最显著的特点是用于量子误差校正。电路中部测量既有经典输出，也有量子输出，因此它们可能会受到终止量子电路的测量所不存在的误差模式的影响。在这里，我们展示了如何使用一种我们称之为量子仪器线性门集断层扫描 (QILGST) 的技术来表征由量子仪器建模的电路中部测量。然后，我们应用这种技术来表征多量子位系统内超导 transmon 量子位的色散测量。通过改变测量脉冲和后续门之间的延迟时间，我们探索了残余腔光子群对测量误差的影响。QILGST 可以解析不同的误差模式并量化测量的总误差；在我们的实验中，对于超过 1000 纳秒的延迟时间，我们测得的总误差率（即半钻石距离）为！！ = 8.1 ± 1.4%，读出保真度为 97.0 ± 0.3%，测量 0 和 1 时输出量子态保真度分别为 96.7 ± 0.6% 和 93.7 ± 0.7%。
基于瞬发伽马中子活化分析技术的工业材料检测综述
在水泥工业中，阿根廷学者Daniel L.等率先对水泥样品中的元素进行了分析，分析结果表明，PGNAA技术可以实现样品中Fe、Ca、Si、Cl等元素的测量[70]。1999年，R.Kheli等人采用Am-Be中子源和高纯锗探测器测量了水泥样品中硅钙比[71]。Saleh H.等人研制了检测钢筋混凝土中氯含量的装置[30]。2001年，CS Lim等人开发了传送带上的PGNAA水泥在线检测设备。该设备利用Am-Be中子源发射的中子与样品中元素的非弹性散射与俘获反应，实现水泥原料元素的分析，采用双源探测器减少由于皮带上原料组分空间分布不均匀带来的测量误差[72]。2009年至2014年，A.A.Naqvi等人先后对水泥粉尘及水泥中氯元素进行了研究，利用PGNAA技术分析了水泥粉尘和混凝土，获得了氯元素的检出限[73][74][75]。
硅中电子自旋的量子非破坏读出
虽然单次检测硅自旋量子比特现在已成为实验室常规操作，但大规模量子计算设备中量子误差校正的需求需要量子非破坏 (QND) 实现。与传统方法不同，QND 自旋读出对探测的自旋极化施加的干扰最小，因此可以重复进行以消除测量误差。在这里，我们表明，通过探测与量子比特自旋 Ising 耦合的相邻点中的另一个电子自旋，可以以高度非破坏的方式测量硅中的电子自旋量子比特。高非破坏保真度（平均 99%）使单个自旋状态的读出重复超过 20 次，在 1.2 毫秒内产生高达 95% 的总体平均测量保真度。我们进一步证明，我们的重复 QND 读出协议可以实现预期的高保真度（>99.6%）基态制备。我们基于 QND 的测量和准备，由相同类型的第二个量子位介导，将允许在硅中实现具有电子自旋的多种量子信息协议，而不会损害结构的同质性。