XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System测量误差
理解增值分析 - Battelle for Kids
了解增值分析什么是增值分析？ 增值分析衡量教师对一组学生逐年学业进步的有效性。它以学生自己的学业成绩为基础，确定其学业进步，与学生的社会经济地位或其他通常会混淆基于成就的衡量标准的个人特征无关。为了消除任何单一测试的测量误差，增值分析在计算中同时使用所有学生测试数据（过去三年的 STAAR、TAKS、Stanford 和 Aprenda）。 HISD 使用由 William L. Sanders 博士开发的增值系统 EVAAS。Sanders 博士是北卡罗来纳大学系统的高级研究员，也是北卡罗来纳州卡里的 SAS Institute Inc. 增值评估和研究的高级经理。有关更多信息，请参见此处的增值和新 STAAR 测试。 如何处理从 TAKS 到 STAAR 的过渡？ 就像将斯坦福和 Aprenda 分数转换为通用的 NCE 量表，并用 TAKS 衡量两个不同测试的进步一样，STAAR 分数也会转换为 NCE 分数。TAKS 的 NCE 分数现在代表每个学生在所有 2011 年 TAKS 分数中的位置，STAAR 的 NCE 分数则代表他们在所有 2012 年 STAAR 分数中的位置。例如，如果一名学生 2011 年的 TAKS 数学分数等于 NCE 分数 50，而她的 2012 年 STAAR 数学分数等于 NCE
使用等速测力计测量躯干伸肌和屈肌扭矩的有效性
本研究旨在评估使用最新一代等速测力计进行的躯干肌肉力量测试的有效性和重测信度。在 15 名健康受试者中测量了躯干屈肌和伸肌的离心、等长和向心峰值扭矩。肌肉横截面积 (CSA) 和表面肌电图 (EMG) 活动分别与竖脊肌和腹直肌的峰值扭矩和亚最大等长扭矩相关。在测试和重测期间确定了峰值扭矩测量的可靠性。对于所有收缩类型，肌肉 CSA 与峰值扭矩之间始终存在显著相关性（r = 0.74 � 0.85；P < 0.001），对于伸肌和屈肌，EMG 活动与亚最大等长扭矩之间也存在显著相关性（r P 0.99；P < 0.05）。组内相关系数在 0.87 和 0.95 之间，所有收缩模式的标准测量误差均低于 9%。测试和重测之间的峰值扭矩平均差异范围为 � 3.7% 至 3.7%，没有显著的平均方向偏差。总体而言，我们的研究结果证实了使用测试的躯干模块进行扭矩测量的有效性。此外，考虑到峰值扭矩测量的出色重测信度，我们得出结论，这款最新一代等速测力计可以放心用于评估躯干肌肉功能，以用于临床或运动目的。� 2014 Elsevier Ltd. 保留所有权利。
新兴认知能力的潜在结构
众所周知，从儿童期到成年的遗传因素最多占认知变异性的70％。但是，对生命的第一年知之甚少。这项研究研究了婴儿早期新兴认知和运动能力不同领域的个人变异性的病因因素，以及遗传和环境影响在何种程度上是独特的或在不同领域共享的。我们比较了多变量双胞胎模型基于5个月大的单卵和二氮基双胞胎的社区样本中的穆伦早期学习量表（MSEL）的五个量表（n = 567）。结果表明了一个分层病因结构，因此，一般的遗传潜在因子占了新出现的认知和运动能力不同领域的差异的54％（a = 0.54，terval ci = [0; 0.82]的信心）。我们还发现了针对早期运动和语言发展的其他遗传影响。与以前对年长儿童的发现不同，我们没有发现共享环境对共享因素的重大影响（C = 0，CI = [0，0.57]）或任何特定的量表。此外，包括测量误差在内的独特环境的影响是中等且具有统计学意义的（E = 0.46，CI = 0.18; 0.81]）。这项研究为新兴认知不同领域的统一分层结构提供了有力的证据。证据表明，我们称之为婴儿G的单一常见病因因素有助于一系列不同的能力，这支持了这样一种观点，即在年轻婴儿中，内在和一般的神经发育过程是特定领域可观察到的行为差异的关键驱动因素。
使用元素Wojciech的NITI合金的激光粉床融合（LPBF）：粉末：重新效果对可打印性和微观结构的影响，快速
抽象目的 - 本文的目的是研究使用激光粉末床融合（LPBF）制造的镍含量（NITI）部分对镍含量（NITI）部分的均匀性的影响。此外，已经研究了制造参数和不同的熔融策略的影响，包括多个重新粘贴周期，可打印性和宏缺陷，例如孔隙和裂纹形成。设计/方法/方法 - 使用LPBF工艺来制造元混合粉末的NITI合金，并通过使用重新制定的扫描策略来评估改善制造标本的均匀性。此外，还使用了单一熔体和最多两个遥控器。发现 - 结果表明，重新升压可能对改善密度以及化学和相组成均匀化是有益的。扫描电子显微镜中的反向散射电子模式显示，在没有粘合的Ni和Ti元素粉末的情况下，响应增加了遥远的数量。所研究熔体的NITI零件的微值值相似，范围为487至495 HV。尽管如此，观察到的测量误差会随着遥控器的增加而降低，表明化学和相组成均匀性的增加。然而，X射线衍射分析揭示了多个阶段的存在，而与熔体运行的数量无关。独创性/价值 - 首次使用了作者的知识，使用重新放置扫描策略，通过LPBF制造了基本混合的NITI粉末。
引用 (APA) Pasqualetto Cassinis, L., Fonod, R., Gill, E., Ahrns, I., & Gil Fernandez, J. (2020). 基于 CNN 的近距离姿势估计系统
本文介绍了一种新颖的框架，该框架将用于特征检测的卷积神经网络 (CNN) 与协变高效 Procrustes 视角 n 点 (CEPPnP) 求解器和扩展卡尔曼滤波器 (EKF) 相结合，以实现对非合作航天器周围近距离操作的稳健单目姿态估计。在役服务航天器对非活动航天器的相对姿态估计是当前和计划中的太空任务设计中的一项关键任务，因为它与近距离操作相关，例如在轨服务和主动碎片清除。这项工作的主要贡献在于通过将协方差矩阵与 CNN 为每个检测到的特征返回的热图相关联，从图像处理步骤中获取统计信息。此信息包含在 CEPPnP 中，以提高滤波器初始化期间姿态估计步骤的准确性。导出的测量协方差矩阵用于紧密耦合的 EKF，以便更好地表示特征检测步骤中的测量误差。这提高了滤波器在 CNN 检测不准确时的鲁棒性。在目标的光照条件和部分掩蔽条件下，所提出的方法能够返回相对姿态以及相对平移和旋转速度的可靠估计值。欧洲航天局 Envisat 航天器的合成 2D 图像用于生成数据集，用于训练、验证和测试 CNN。同样，这些图像用于重建代表性的近距离场景，以验证所提出的方法。
ROV的高级水下测量系统：整合声纳和立体声愿景，以增强海底基础设施维护
摘要：在海洋工程领域和海底结构的维护领域中，准确的下距离定量起着至关重要的作用。然而，由于向后散射和特征降解，这种测量的精度通常在水下环境中受到损害，从而对视觉技术的准确性产生不利影响。在应对这一挑战时，我们的研究引入了一种开创性的水下对象测量方法，将图像声纳与立体声视觉结合起来。这种方法旨在用声纳数据来补充水下视觉特征检测的差距，同时利用Sonar的距离信息进行增强的视觉匹配。我们的方法论将声纳数据无缝地集成到立体声视觉中使用的半全球块匹配（SGBM）算法中。这种集成涉及引入一个新型的基于声纳的成本术语并完善成本汇总过程，从而提高了深度估计的精度，并丰富了深度图内的纹理细节。这代表了对现有方法的实质性增强，尤其是在针对亚偏度环境下量身定制的深度图的质地增强中。通过广泛的比较分析，我们的方法表明，测量误差大大减少了1.6％，在挑战水下场景方面表现出了巨大的希望。我们算法在生成详细的深度图中的适应性和准确性使其与水下基础设施维护，勘探和检查特别相关。
错误校正的Qubit的耐故障控制
量子误差校正通过将其编码为较大的量子系统1,2来保护脆弱的量子信息。这些额外的自由度可实现错误的检测和校正，但也增加了编码逻辑量子的控制复杂性。容忍故障的电路在控制逻辑量子位时包含错误的传播，对于在实践3-6中实现错误抑制至关重要。尽管容忍故障设计原则上有效，但以前尚未在具有本机噪声特征的错误校正物理系统中证明它。在这里，我们实验表明，使用13个捕获的离子量子箱进行了培根 - 逻辑量子量的制备，测量，旋转和稳定剂测量的耐断层电路。当我们将这些容忍故障的方案与非耐受耐受的协议进行比较时，我们会看到在存在噪声的情况下逻辑原则的错误率显着降低。易于故障设计的结果是在离线误差校正后的平均状态准备和测量误差为0.6％，克利福德门误差为0.3％。此外，我们准备了超过蒸馏阈值7的忠诚度的魔术状态，证明了通用耐断层控制所需的所有关键单量成分。这些结果表明，耐断层电路可以在当前量子系统中高度准确的逻辑原始素。有了改进的两倍大门和中间测量的使用，可以实现稳定的逻辑量子。
实现关键领域人工智能系统的标准化质量控制......
背景在重症监护病房 (ICU) 中，需要不断监测患者的生理参数，并将其与实验室数据和电子健康记录相结合，以便在病情突然恶化等情况下做出最佳和及时的决策。然而，可用数据的丰富性和不均匀性使医疗专业人员难以考虑到患者病情的各个方面。基于人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的系统在支持这种背景下的临床决策方面大有可为。经过已知结果的历史数据训练，此类系统可以从多变量和多模态数据流中预测患者未来的临床轨迹。最近，回顾性研究表明 ML 模型能够高精度地预测急性肾损伤 (Tomašev et al., 2019)、心胸外科各种并发症 (Meyer et al., 2018) 以及 Covid-19 肺炎致死病程 (Lichtner et al., 2020) 的出现。然而，在临床实践中采用机器学习模型的未来前景引发了更多问题，即其在单个案例基础上做出的决策的公平性、稳健性、确定性和可理解性。此外，模型还应具有稳健性，能够缓和由于测量误差、缺失数据、异常值以及在将学习到的模型转移到新的临床站点时可能发生的分布变化而导致的输入数据变化。这也是理想的
精确且高分辨率的边界条件和流动...
1 2 3 4 MD-82 商用客机头等舱的精确高分辨率边界条件和流场 6 7 刘伟 1 , 温继洲 1 , 赵江月 1 , 尹伟友 1 , 沈晨 1 , 赖代一 1 , 林朝欣 8 2 , 刘俊杰 1 , 孙和江 1,* 陈庆艳 1,3 9 10 1 天津大学环境科学与工程学院，天津 300072，11 中国 12 2 波音民用飞机公司环境控制系统，华盛顿州埃弗雷特 98203，美国 13 3 普渡大学机械工程学院，印第安纳州西拉斐特 47907，美国 14 15 * 电子邮件地址：sunhe@tju.edu.cn 16 17 摘要 18 19商用客机客舱中的流场对于创造热舒适和健康的客舱环境至关重要。除了客舱几何形状和家具外，流场还取决于扩散器处的热流体边界条件。为了研究客舱中的流场，本文介绍了一种获取客舱几何形状、扩散器边界条件和流场的程序。本研究使用激光跟踪系统和逆向工程生成了 MD-82 飞机客舱的数字模型。尽管该系统的测量误差很小，但仍需要近似值和假设来减少工作量和数据量。几何模型还可以轻松用于计算空间体积。结合使用热球风速计 (HSA) 和超声波风速计 (UA) 来测量
表征环氧模塑料高温膨胀的新方法
尽管如此，由于文献或材料供应商数据表中关于材料高温 CHS 的报道非常少，因此湿气引起的应力大多被忽略。这是由于缺乏有效的测量方法和该领域的技术知识 [5]。由于测量过程中湿气会快速蒸发，因此测量高温膨胀具有挑战性。市售工具，如带相对湿度附件的动态机械分析仪 (DMA-RH) [5, 6]，其温度能力有限，最高可达 85 !C，而典型的无铅焊料回流工艺可高达 260 !C。更高温度的测量在技术上具有挑战性。需要更高的压力来将湿气保持在高温下的液态，而使用当今的标准工具根本无法实现。一种更流行的方法是使用标准热机械分析仪 (TMA) 设备来测量加热时饱和样品的应变。快速解吸会导致湿气分布不均匀。因此，假设应变为平均应变。需要进行额外的水分质量校正后处理分析来补偿水分损失。据报道，这种方法往往会高估 CHS [2, 4]。此外，一些研究建议避免使用基于解吸的方法，因为某些材料可能具有不可逆的吸湿膨胀特性 [7]。另一种尝试过的方法是莫尔干涉法 (MI) [8, 9]，它具有良好的准确性和可重复性。然而，它有固有的局限性，因为在样品表面复制的耐腐蚀光栅会导致测量误差，尤其是对于薄样品。此外，所有这些都是