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World File Search System漂移
对长期振幅漂移具有鲁棒性的量子门
量子门通常容易受到驱动门的物理量子位所施加的经典控制场的缺陷的影响。减少这种错误源的一种方法是将门分成几部分，称为复合脉冲，通常利用错误随时间的恒定性来减轻其对门保真度的影响。在这里，我们扩展了这种技术来抑制拉比频率的长期漂移，通过将它们视为幂律漂移的总和，其对状态向量的过度或不足旋转的一阶效应呈线性相加。幂律漂移的形式为 tp，其中 t 是时间，常数 p 是其幂。我们表明，抑制所有幂律漂移（p ⩽ n）的复合脉冲也是滤波器阶数为 n + 1 的高通滤波器[H. Ball 和 MJ Biercuk，《用于量子逻辑的 Walsh 合成噪声滤波器》，EPJ Quantum Technol。 2,11（2015）]。我们给出了用该技术获得的满足我们提出的幂律幅度标准 PLA(n) 的序列，并将其在时间相关幅度误差下的模拟性能与一些传统的复合脉冲序列进行了比较。我们发现，在一系列噪声频率下，PLA(n) 序列比传统序列提供更多的误差抑制，但在低频极限下，非线性效应对门保真度的影响比频率滚降更为重要。因此，先前已知的 F1 序列是 PLA(1) 标准的两个解之一，可以抑制线性长期漂移和一阶非线性效应，在低频极限下，它是比任何其他 PLA(n) 序列更清晰的噪声滤波器。
有效缓解数据漂移对机器学习管道的影响
尽管机器学习（ML）技术在现实世界应用中的成功越来越大，但随着时间的推移，它们的维护仍然具有挑战性。尤其是，由于训练和随着时间的推移（称为数据漂移）的培训和服务数据之间的显着变化，因此Deploy ML模型的预测准确性可能会遭受损失。传统数据漂移解决方案主要集中于检测漂移，然后重新训练ML模型，但不要辨别检测到的漂移是否对模型性能有害。在本文中，我们观察到并非所有数据漂移导致预测准确性下降。然后，我们引入了一种新的方法，用于识别服务数据分布的一部分，其中漂移可能对模型性能有害，我们的准确性较低（DDLA）将其称为数据分布。我们的方法，使用决策树，精确地指出了ML模型（尤其是黑框型号）中低临界区域的低调区域。通过关注这些DDLA，我们有效地评估了数据漂移对模型性能的影响，并在ML管道中做出明智的决策。与现有的数据漂移技术相反，我们仅在有害漂移的情况下对模型性能的有害漂移而提倡进行模型再培训。通过对各种数据集和模型进行广泛的实验评估，我们的发现表明，我们的方法显着提高了基准的成本效率，同时实现了可比的精度。
三维中消除漂移的姿态和位置估计算法
融合它们的噪声数据，以便准确评估疾病。到目前为止，这是一个尚未解决的问题。通常，卡尔曼滤波器或其非线性、非高斯版本用于估计姿态 - 而这反过来对于位置估计至关重要。但是，所需的采样率和大状态向量使它们对于低成本可穿戴传感器的有限容量电池来说是不可接受的。
代理AI用于预测和防止数据漂移
本文提出了一种以人为中心的代理AI的方法，作为使用现实世界中DCT预测和预防数据漂移的新颖解决方案，可耐磨设备和传感器的可用数据集。在这种方法中，对不断发展的数据模式进行连续监测以保护临床试验结果的完整性。，它会在纠正机制和切割机器学习方法的帮助下自动最大程度地减少人类干预措施，同时允许快速响应数据分布中可能出乎意料地发生的变化。我们概述了实施过程，描述我们的方法与经典数据质量管理技术之间的比较，并概述了一些挑战，包括监管问题和偏见 - 需要克服。这些结果表明，使用代理AI可以显着提高数据可靠性，从而提高了新的途径，以获得更准确有效的DCT。
当AI误入歧途时：易于理解的模型漂移
有效解决模型漂移的基石是对模型性能的连续监视，这一过程称为“算法莫列维剂”。3算法杂志涉及对医疗算法的持续监测和评估，类似于药物药物的药物宣传。目标是不断评估医疗保健中使用的AI模型的安全性，功效和性能。对于预测模型，我们可以监视进入模型，预测性能，用户相互作用以及模型对临床结果的影响的统计特性。对于生成AI模型，我们可以每天监视令牌或查询的数量，平均响应时间，用户满意度，查询的语义相似性，胭脂分数（提示和输出之间的语义相似性）以及其他标准性能指标。
LF411 低失调低漂移 JFET 输入运算放大器
放大器将以等于正电源的共模输入电压工作。然而，在此条件下，增益带宽和斜率可能会降低。当负共模电压摆动至负电源的 3V 以内时，可能会出现输入失调电压增加的情况。LF411 由齐纳参考偏置，允许在 g 4�5V 电源上正常电路工作。低于这些的电源电压可能会导致较低的增益带宽和斜率。LF411 将在整个温度范围内驱动 2k X 负载电阻至 g 10V。如果放大器被迫驱动更大的负载电流，但是，在负电压摆动上可能会出现输入失调电压增加，并最终在正向和负向摆动上达到有效电流限制。应采取预防措施，确保集成电路的电源永远不会反转极性，或者不会无意中将设备反向安装到插座中，因为无限电流通过 IC 内部产生的正向二极管产生的浪涌可能会导致内部导体熔断，从而导致设备损坏。
超大规模 MRAM 单元中的自旋和电荷漂移扩散
设计先进的单位形状各向异性 MRAM 单元需要准确评估具有细长自由层和参考层的磁隧道结 (MTJ) 中的自旋电流和扭矩。为此，我们通过在隧道屏障界面处引入适当的自旋电流边界条件，并采用局部依赖于电荷电流磁化矢量之间角度的电导率，将成功用于纳米级金属自旋阀的分析方法扩展到 MTJ。从而准确地再现了作用于自由层的扭矩的实验测量电压和角度依赖性。超大规模 MRAM 单元的开关行为与最近对形状各向异性 MTJ 的实验一致。使用我们的扩展方法对于准确捕捉 Slonczewski 和 Zhang-Li 扭矩贡献对包含多个 MgO 屏障的复合自由层中的纹理磁化作用的相互作用绝对必不可少。
非晶相变材料中的电阻漂移收敛和反转
图 4：a) Ge 15 Te 85 玻璃在 105 °C 下退火一段时间后进行的电阻率上扫描测量得出的虚拟温度 𝑇𝑇 𝑓𝑓 𝜌𝜌 的演变。𝑇𝑇 𝑓𝑓 𝜌𝜌 数据与 TNM-AG 模型（黑线）精确拟合，并长时间向退火温度 105 °C 收敛，从而证实了稳定性。b) 将在 105 °C 恒温保持期间获得的电阻率数据（浅蓝色点）与从 𝑇𝑇 𝑓𝑓 𝜌𝜌（红色圆圈）和 TNM-AG 模型（黑线）计算出的电阻率值进行比较（a）。实验电阻率数据与玻璃松弛模型的预测结果非常吻合。请注意，初始 𝑇𝑇 𝑓𝑓 𝜌𝜌 低于图 2 所示的 𝑇𝑇 𝑓𝑓 𝐻𝐻。这是由于在 vdP 样品上沉积覆盖层期间向硫族化物引入了热量。
X射线光谱的硅漂移检测器整体阵列
多年来，非传染性疾病（NCD）的突出仍然是全球关注的问题。这些疾病代表了其特征的慢性疾病，其特征是其非感染和非传染性，包括心血管疾病，各种形式的癌症，糖尿病和慢性呼吸道疾病（1，2）。人口，经济和环境转变以及共同的19日大流行，加剧了NCD的流行。covid-19显着提高了NCD患者对严重疾病和死亡率的敏感性（3）。在2019年，NCD约占全球总死亡率的74％，估计约为4000万人死亡（3）。 这凸显了全球对医疗保健管理战略的需求，旨在降低NCD的流行。在2019年，NCD约占全球总死亡率的74％，估计约为4000万人死亡（3）。这凸显了全球对医疗保健管理战略的需求，旨在降低NCD的流行。
用于能量色散 X 射线的硅漂移探测器模拟...
扫描电子显微镜与能量色散 X 射线光谱法 (SEM-EDS) 相结合是一种应用广泛的元素微分析方法。硅漂移探测器 (SDD) 的集成显著增强了 EDS 性能，由于其灵敏面积大、输出电容低，因此能够精确识别元素。对 SDD 的精确模拟可以提供洞察力，使未来模型的设计和优化成为可能，而无需昂贵且耗时的实验迭代。此外，当前基于模型的 EDS 应用量化方法已达到其最大预测精度。因此，创建更精确的模拟模型可以帮助在这些量化模型中实现更高的精度，这对所有 EDS 应用都具有极大的价值。考虑到这一目标，基于 Geant4、Allpix Squared 和 COMSOL Multiphysics 开发了一个用于在 EDS 中建模 SDD 的模拟框架。模拟涵盖整个物理流程，包括目标样品的特征 X 射线发射及其在探测器中的吸收。探测器内产生的电荷载体通过 SDD 的内部电场传播，并测量它们各自的电荷贡献以模拟 EDS 光谱。模拟模型与现有文献和内部实验测量结果进行了比较，在 SDD 调整良好的情况下显示出很强的一致性。讨论了模拟框架的局限性，并探索了进一步的研究以提高准确性和速度。关键词：X 射线光谱、硅漂移探测器、扫描电子显微镜、探测器模拟