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World File Search System精密度
GPS定位导航
2.1 GPS 的三个部分................................................................................................................4 2.2 GPS 卫星星座....................................................................................................................4 2.3 GPS 设备....................................................................................................................5 2.4 载波................................................................................................................................6 2.5 调制在每个载波上的信息.......................................................................................7 2.6 C/A 和 P 码....................................................................................................................8 2.7 单点定位....................................................................................................................11 2.8 相对定位....................................................................................................................12 2.9 静态和动态定位....................................................................................................13 2.10 实时和任务后处理.....................................................................................................14 2.11 仰角和遮蔽角.....................................................................................................15 2.12 方位角.....................................................................................................................15 2.13 卫星可用性图.....................................................................................................16 2.14 天空图................................................................................................................................17 2.15 较差和较好的 GDOP ..............................................................................................................18 2.16 PDOP 图..............................................................................................................................19 2.17 常见错误.............................................................................................................................21 3.1 准确度和精密度.......................................................................................................................25 3.2 正态概率分布函数....................................................................................................25 3.3 GPS 相对准确度....................................................................................................................29 3.4 大地水准面和椭球体....................................................................................................................31 3.5 正高和椭球体高程之间的关系....................................................................................31 3.6 常规地面系统....................................................................................................................34 3.7 大地坐标系......................................................................................................................................35 5.1 GPS 项目阶段.................................................................................................................49 5.2 为达到所需水平精度建议采用的 GPS 技术.....................................................................50 5.3 代表性接收机成本，1992 年 1 月......................................................................................52 5.4 接收机选择要考虑的方面....................................................................................53 5.5 验证概念....................................................................................................................55 5.6 径向网络配置....................................................................................................................59
degruyter_chem_chem-2020-0123 798..807 ++
摘要：开发了一种使用电导法定量分析伊马替尼、索拉非尼、吉非替尼和博舒替尼等抗癌药物的方法。将每种药物溶液与已测量浓度的金属离子 (Cu 2 +) 溶液混合，从而在滴定池中产生药物 - 金属离子络合物。在加入分析物溶液时，电导率逐渐降低，直至最大降低点，即终点。根据观察到的电导率计算校正电导值，并根据所添加的药物溶液体积绘制图形。空白和安慰剂未产生干扰，因为它们在滴定过程中没有对电导率产生明显影响。通过分析质量控制样品确定了所开发方法的精密度和准确度；校正电导值的 %RSD < 2%，回收率结果在 100 ± 2% 以内。获得的校准图在所有药物浓度 1.0 – 1.4 mM 范围内呈线性 (R 2 > 0.99)。已成功分析了内部制备的各自剂型中的药物。该方法为所选药物提供了更简单、更快速且经济高效的分析，可用于质量控制中的常规测定
SVI II - 达尔维科
灵活性和多功能性：Masoneilan 的 SVI ® II 数字阀门定位器为任何过程控制应用提供高性能解决方案。SVI II 使用 HART ® 通信协议提供高级特性和功能。它设计用于任何控制阀系统，使其成为真正的通用控制解决方案。准确性和精密度：最终控制元件的性能对于任何过程控制系统的整体运行效率都至关重要。SVI II 提供极其准确和精确的控制阀定位，从而实现高过程效率和出色的产品产量。此外，由于操作负荷减少，所有相关系统组件和设备的可靠性都将提高。非接触式位置传感器：使用固态霍尔效应传感器实现阀门位置感测。该传感器突出到外壳背面的延伸部分，但不会穿透壳体壁。它监测连接到阀轴/阀杆的磁环的位置，从而向定位器提供极其精确的位置反馈。这种非接触式设计通过消除传感器磨损和外壳穿透，大大提高了使用寿命可靠性。坚固的模块化结构：SVI II 的每个主要部分都设计成单独的模块，以便于维护和现场维修。气动传动系统、电子部分和安装系统都有单独的模块，每个模块都有自己经过验证的坚固设计。这也为根据需要升级提供了灵活性，例如高级诊断和 PID 过程控制。
开发和验证一种不依赖异构体的...
摘要 本研究旨在开发一种新的不依赖异构体的酶联免疫吸附测定 (ELISA) 方法来测量脂蛋白 (a) [Lp(a)]，验证其性能特征，并通过与金标准 ELISA 方法和 LC-MS/MS 候选参考方法（两者均由华盛顿大学开发）进行比较来证明其准确性。新检测的原理是使用主要针对载脂蛋白 (a) KIV 2 中表位的单克隆抗体 LPA4 来捕获 Lp(a)，然后使用针对 KIV 9 上单个抗原位点的单克隆抗体 LPA-KIV9 来检测它。验证研究是根据《临床实验室改进修正案》和美国病理学家学院的指导方针进行的。 LPA4/LPA-KIV9 ELISA 的分析测量范围为 0.27 – 1,402 nmol/L，该方法符合精密度、线性、加标和回收率、稀释度、血浆与血清比较以及准确度的严格标准。在 64 个已知载脂蛋白 (a) 亚型的样本中，与金标准 ELISA 和 LC-MS/MS 方法进行了方法比较，结果显示两种方法均具有良好的相关性（分别为 r = 0.987 和 r = 0.976）。此外，载脂蛋白 (a) 大小的变化仅分别占偏差变化的 0.2% 和 2.2%，表明 LPA4/LPA-KIV9 ELISA 不受载脂蛋白 (a) 大小多态性的影响。肽图分析和竞争实验表明，金标准 ELISA（a-40）和新开发的 ELISA（LPA-KIV9）中使用的测量单克隆抗体针对的是 KIV 9 上的相同表位 4076 LETPTVV 4082。
色谱杂志B
滥用药物的增多促使法医毒理学家开发快速、简单、微创的生物体液采样技术，并结合分析方法以确保结果准确。为此，开发了一种旨在量化 DBS 中 18 种滥用药物和代谢物的方法。通过将空白全血与 Capitainer ® B 卡上的分析物混合来验证该方法。通过靶向 UHPLC-MS/MS 方法分析提取物。在 1 – 100 ng/mL 范围内实现了以下物质的线性校准：苯丙胺、MDA、MDMA、甲基苯丙胺、可卡因、可待因、苯甲酰爱康宁、可卡乙烯、吗啡、6-MAM、丁丙诺啡、美沙酮、EDDP、氯胺酮、去甲丁丙诺啡、去甲氯胺酮、THC 和 OH-THC。除丁丙诺啡、THC 和 THC-OH 的 LOD 为 1 ng/mL 外，所有分析物的实验 LOD 均为 0.5 ng/mL。日内和日间准确度令人满意，偏差在 5% 以内。对日内和日间精密度的评估显示，除 EDDP 外，所有化合物的 CV% 值在 20% 以内。在低（2 ng/mL）和高（75 ng/mL）浓度水平下计算的平均萃取回收率为 63%，而在相同水平下确定的平均基质效应在 85% - 115% 以内，可待因（70%）和 MDMA（131%）除外。该方法应用于滴在 DBS 卡上的真实血液样本，检测到的最小值为 1.3 ng/mL。事实证明，HPLC-MS/MS 能够识别从 DBS 卡中获取的少量血液中所有低浓度的目标分析物，从而证明其是一种有效且可持续的微量采样装置。
使用 Vision Transformer 模型根据光学相干断层扫描图像对糖尿病性黄斑病变进行分类
摘要 目的 基于光学相干断层扫描 (OCT) 图像，开发一种 Vision Transformer 模型来检测糖尿病性黄斑病变 (DM) 的不同分期。方法 删除质量较差的图像后，从武汉大学人民医院眼科中心提取共 3319 张 OCT 图像，并按 7:3 的比例随机分成训练集和验证集。所有黄斑横断面扫描 OCT 图像均回顾性收集自 2016 年至 2022 年 DM 患者眼部。在收集的图像上分别标记 DM 的 OCT 分期，包括早期糖尿病性黄斑水肿 (DME)、晚期 DME、重度 DME 和萎缩性黄斑病变。训练基于 Vision Transformer 的深度学习 (DL) 模型来检测 DM 的四个 OCT 分级。结果 我们提出的模型可以提供令人印象深刻的检测性能。我们实现了 82.00% 的准确率、83.11% 的 F1 分数、0.96 的受试者工作特征曲线下面积 (AUC)。对早期DME、晚期DME、重度DME、萎缩性黄斑病变四种OCT分级检测的AUC分别为0.96、0.95、0.87、0.98，准确度分别为90.87%、89.96%、94.42%、95.13%，精密度分别为88.46%、80.31%、89.42%、87.74%，敏感度分别为87.03%、88.18%、63.39%、89.42%，特异度分别为93.02%、90.72%、98.40%、96.66%，F1评分分别为87.74%、84.06%、88.18%、88.57%。结论 我们基于 Vision Transformer 的 DL 模型在检测糖尿病的 OCT 分级方面表现出相对较高的准确率，这可以帮助患者进行初步筛查，以识别病情严重的人群。这些患者需要进一步检查以准确诊断，并及时治疗以获得良好的视力预后。这些结果强调了人工智能在未来协助临床医生制定糖尿病治疗策略方面的潜力。