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World File Search System误差来源
遥感与地理信息系统数据集成：误差来源及研究问题
摘要：遥感数据越来越多地被用作地理信息系统 (GI) 的数据源。与遥感和 GI 数据采集、处理、分析、转换和最终产品呈现相关的误差会对使用数据做出的决策的信心产生重大影响。本文的目的是提供空间数据误差源的广泛概述，并确定优先研究课题，以减少障碍并提高遥感和 GI 数据集成的质量。将在每个数据集成过程步骤中确定潜在的误差源，评估误差传播对决策和实施过程的影响，并推荐优先误差量化研究主题。建议的误差量化研究主题的优先事项包括制定标准化和更具成本效益的遥感精度评估程序、制定现场验证数据收集指南、矢量到栅格和栅格到矢量转换程序、评估将高程数据纳入地理参考的缩放问题，以及制定标准化几何和主题可靠性图例图。
草案——人工智能风险分类
1）技术设计属性。这指的是系统设计人员和开发人员直接控制的因素，可以使用传统上应用于机器学习系统的标准评估标准进行衡量，或者将来可以以自动化方式应用。示例包括准确度和相关指标（例如，假阳性和假阴性率、精确度、召回率、F 分数），也包括可以通过将 AI 工具应用于新数据来衡量的统计误差来源（例如，测试集和保留集之间的性能差异）。最后，旨在评估系统性能的实验生成的数据也属于此类别，可能包括因果假设的测试、对抗攻击的鲁棒性评估等。
云雾网络中的节能分布式机器学习
我们建议基于量子误差检测的量子误差检测后的量子键发出（QKD）系统，该技术通过编码在量子中rep绕。在此类中继器中，量子误差校正技术用于纠缠蒸馏。通过开发一个分析性研究来研究此类量子中继器，我们表明，在QKD的背景下，使用误差检测而不是误差校正，基础代码的能力来筛选出检测到误差的案例通常更为有效。我们通过对系统的关键组件中的不同误差来源进行建模，以实现三分之二代码代码的技术。然后，我们详细研究了此类缺陷对QKD系统秘密密钥生成率的影响，以及如何使用纠缠交换和解码阶段中获得的信息来最大化速率。出于基准目的，我们在设置的不同组件中指定了可以获得正键率的不同组件中的最大允许错误率。
建立和维护医用放射性核素校准器的校准及其质量控制规程
R GADD（1）（主席）、M BAKER（2）（秘书）、KS NIJRAN（3）、SOWENS（4）、W THOMSON（5）、MJ WOODS（6）和 F ZANANIRI（7） （1）北斯塔福德郡大学医院，特伦特河畔斯托克，斯塔福德郡，ST4 7LN（2）国家物理实验室，米德尔塞克斯郡特丁顿，TW11 0LW（3）汉默史密斯医院 NHS 信托，伦敦，W12 0HS（4）西北医学物理学，克里斯蒂医院，曼彻斯特，M20 4BX（5）桑德韦尔和西米德兰兹医院信托，西米德兰兹郡伯明翰，B18 7QH（6）电离辐射计量顾问有限公司，米德尔塞克斯郡特丁顿，TW11 0LW（7）布里斯托尔综合医院，埃文，布里斯托尔，BS1 6SY 摘要给出了对医用放射性核素校准器进行日常质量控制的指导，以确保放射性药物活性测量的准确性和可追溯性。讨论了误差来源和相关不确定性的大小。
建立和维护医用放射性核素校准器的校准及其质量控制规程
R GADD（1）（主席）、M BAKER（2）（秘书）、KS NIJRAN（3）、SOWENS（4）、W THOMSON（5）、MJ WOODS（6）和 F ZANANIRI（7） （1）北斯塔福德郡大学医院，特伦特河畔斯托克，斯塔福德郡，ST4 7LN（2）国家物理实验室，米德尔塞克斯郡特丁顿，TW11 0LW（3）汉默史密斯医院 NHS 信托，伦敦，W12 0HS（4）西北医学物理学，克里斯蒂医院，曼彻斯特，M20 4BX（5）桑德韦尔和西米德兰兹医院信托，西米德兰兹郡伯明翰，B18 7QH（6）电离辐射计量顾问有限公司，米德尔塞克斯郡特丁顿，TW11 0LW（7）布里斯托尔综合医院，埃文，布里斯托尔，BS1 6SY 摘要给出了对医用放射性核素校准器进行日常质量控制的指导，以确保放射性药物活性测量的准确性和可追溯性。讨论了误差来源和相关不确定性的大小。
建立和维护医用放射性核素校准器的校准及其质量控制规程
R GADD（1）（主席）、M BAKER（2）（秘书）、KS NIJRAN（3）、SOWENS（4）、W THOMSON（5）、MJ WOODS（6）和 F ZANANIRI（7） （1）北斯塔福德郡大学医院，特伦特河畔斯托克，斯塔福德郡，ST4 7LN（2）国家物理实验室，米德尔塞克斯郡特丁顿，TW11 0LW（3）汉默史密斯医院 NHS 信托，伦敦，W12 0HS（4）西北医学物理学，克里斯蒂医院，曼彻斯特，M20 4BX（5）桑德韦尔和西米德兰兹医院信托，西米德兰兹郡伯明翰，B18 7QH（6）电离辐射计量顾问有限公司，米德尔塞克斯郡特丁顿，TW11 0LW（7）布里斯托尔综合医院，埃文，布里斯托尔，BS1 6SY 摘要给出了对医用放射性核素校准器进行日常质量控制的指导，以确保放射性药物活性测量的准确性和可追溯性。讨论了误差来源和相关不确定性的大小。
建立和维护校准的协议...
R GADD (1) (主席)、M BAKER (2) (秘书)、KS NIJRAN (3)、SOWENS (4)、W THOMSON (5)、M J WOODS (6) 和 F ZANANIRI (7) (1) 北斯塔福德郡大学医院，斯塔福德郡特伦特河畔斯托克，ST4 7LN (2) 国家物理实验室，米德尔塞克斯郡特丁顿，TW11 0LW (3) 哈默史密斯医院 NHS 信托，伦敦，W12 0HS (4) 西北医学物理学，克里斯蒂医院，曼彻斯特，M20 4BX (5) 桑德韦尔和西米德兰兹医院信托，伯明翰，西米德兰兹，B18 7QH (6) 电离辐射计量顾问有限公司，米德尔塞克斯郡特丁顿，TW11 0LW (7) 布里斯托尔综合医院，埃文，布里斯托尔，BS1 6SY摘要 给出了关于应定期对医用放射性核素校准器进行的质量控制的指导，以确保放射性药物活性测量的准确性和可追溯性。讨论了误差来源和相关不确定性的大小。
机床线性轴几何性能诊断
机床线性轴将切削刀具和工件移动到所需位置以进行零件生产 [1] 。典型的机床具有多个线性轴，它们的精度直接影响所制造零件的质量。然而，在机床的使用寿命内，新出现的故障会导致性能下降，降低精度和重复性 [2] 。进给驱动系统中的典型误差来源是系统组件（如导轨和循环球）的点蚀、磨损、腐蚀和裂纹 [3] 。随着性能下降的加剧，刀具到工件的误差也会增加，最终可能导致故障和/或生产质量下降 [4] 。然而，对性能下降的了解是难以捉摸的；对轴性能下降的正确评估通常是一个手动、耗时且可能成本高昂的过程。虽然机床性能评估的直接方法已经很成熟 [5] 并且对于位置相关的误差量化来说是可靠的，但这种测量通常会中断生产 [6] 。需要一种用于线性轴的在线状态监测系统来帮助减少机器停机时间、提高生产率、提高产品质量并增强对制造过程的了解 [7] 。监测线性轴组件状态的努力已经利用了各种传感器，例如内置旋转编码器 [8] 、电流传感器 [4] 和加速度计 [9,10] 。这些对线性轴状态监测的尝试在以下方面受到限制
博士论文摘要
缩写列表 表格列表 图表列表 1. 引言 1.1. 全球能源趋势 1.2. 摩尔多瓦共和国电力系统的现状 1.3. 摩尔多瓦共和国电力系统的能源转型愿景 1.4. 论文的目的和目标 1.5. 论文结构 2. 摩尔多瓦共和国可再生能源潜力 2.1. 摩尔多瓦共和国的光伏能源潜力 2.1.1. 摩尔多瓦共和国地理一般数据 2.1.2. 自上而下评估光伏能源潜力的方法 2.1.3. 光伏能源潜力评估方法 2.1.4 摩尔多瓦共和国光电技术潜力评估 2.2. 摩尔多瓦共和国的风能潜力 2.2.1. 风能和能源 2.2.2.风能潜力评估方法 2.2.3. 风能图集方法 2.2.4. 摩尔多瓦共和国风能技术潜力评估 3. 可再生能源存在下的电力系统运行 3.1. 大规模将可再生能源整合到电力系统中所面临的挑战 3.1.1. 可再生能源管理 3.1.2. 可变可再生能源对电力系统运行的影响 3.1.3. 可变可再生能源对电力质量的影响 3.1.4. 电力系统的可靠性和弹性 3.1.5. 社会经济和环境方面 3.2. 将可变可再生能源整合到电力系统中的解决方案 3.2.1. 无功功率控制 3.2.2. 使用电力存储系统 3.2.3. 智能电网 3.2.4. 网络安全 3.2.5.可变可再生能源融入电力市场 3.2.6. 通过定价政策促进可变可再生能源 3.3. 风力发电厂和光伏发电厂 3.3.1. 风力发电厂的布局和发电机组的选择 3.3.2. 风力发电厂年发电量估算 3.3.3. 光伏发电厂的布局和装机容量估算 3.3.4. 光伏发电机组的选择和年发电量估算 3.3.5. 研究案例：配电系统中谐波畸变的传播 4. 太阳辐照度和风速预测 4.1. 预测方法 4.1.1. 预测方法分类 4.1.2. 预测方法准确性和误差来源 4.2. 使用聚类技术进行太阳辐照度预测 4.2.1. 聚类预测模型描述 4.2.2. 预测模型的时间序列准备 4.2.3.太阳辐射的标准化和聚类
KDIGO-2024-CKD-指南.pdf
S136 图 1. 多变量调整分析中，按肌酐和胱抑素 C (eGFRcr-cys) 估计的肾小球滤过率和白蛋白与肌酐比 (ACR) 类别进行慢性肾脏病 (CKD) 分期与年龄 10 种常见并发症风险的关联 S138 图 2. 按社会人口指数划分的每个地点的年龄标准化慢性肾脏病伤残调整生命年 (DALY) 率，男女合并，2019 年 S139 图 3. 成人慢性肾脏病 (CKD) 诊断和分期的筛查算法 S141 图 4. 整个生命周期中慢性肾脏病 (CKD) 护理的特殊考虑 S145 图 5. 按肌酐 (eGFRcr) 估计的肾小球滤过率和白蛋白与肌酐比 (ACR) 类别进行慢性肾脏病 (CKD) 分期与风险的关联多变量调整分析中 10 种常见并发症的风险 S146 图 6. 多变量调整分析中按肌酐和胱抑素 C (eGFRcr-cys) 估计的肾小球滤过率和白蛋白与肌酐比值分类的慢性肾脏病 (CKD) 分期关联以及 10 种常见并发症的风险 S147 图 7. 使用估计肾小球滤过率 (eGFR) 连续模型计算的不良结局风险比，比较胱抑素 C 人群 (eGFRcr-cys 人群) 中肌酐基 eGFR (eGFRcr) 和肌酐和胱抑素 C 基 eGFR (eGFRcr-cys) 之间关联形状 S173 图 8. 慢性肾脏病 (CKD) 病因评估 S174 图 9. 肾脏疾病中的可操作基因 S175 图 10. 实施肾脏病遗传学 S177 图 11. 使用初始和支持性测试评估肾小球滤过率 (GFR) 的方法 S182 图 12. 测量的肾小球滤过率 (mGFR) 和估计的 GFR (eGFR) 的误差来源和大小 S197 图 13. 慢性肾病 (CKD) 患者肾小球滤过率 (GFR) 和白蛋白尿的监测频率 S199 图 14. (a) 预测的肾衰竭风险和 (b) ‡ 40% 的估计肾小球滤过率 (eGFR) 下降，按慢性肾病 (CKD) eGFR (G1 – G5) 和白蛋白与肌酐比率 (ACR) (A1 – A3) 类别在 Optum Labs 数据仓库中 S201 图 15. 从估计的肾小球滤过率(eGFR) 为基础的慢性肾脏病护理方法 S202 图 16. 比较 CKD G1 – G2 成人慢性肾脏病 (CKD) 进展风险（5 年估计肾小球滤过率 [eGFR] < 60 ml/min/1.73 m 2 概率）与肾衰竭的风险，该风险通过 https://www.ckdpc.org/risk-models.html 上的风险方程计算得出 S205 图 17. 慢性肾脏病 (CKD) 治疗和风险改变 S206 图 18. 慢性肾脏病 (CKD) 治疗和风险改变的整体方法 S208 图 19。未接受透析治疗的慢性肾病成人患者的蛋白质指南