XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System读数
通过机器学习增强重复读数
摘要 单次读出是可扩展量子信息处理的关键部分。然而，许多具有良好特性的固态量子比特缺乏单次读出能力。一种解决方案是使用重复量子非拆除读出技术，其中量子比特与辅助量子比特相关，然后读出辅助量子比特。因此，读出保真度受到测量对量子比特的反作用的限制。传统上采用阈值法，其中仅使用总光子数来区分量子比特状态，丢弃隐藏在重复读出测量的时间轨迹中的所有反作用信息。这里我们展示通过使用机器学习（ML），人们可以利用时间轨迹数据获得更高的读出保真度。ML 能够识别反作用发生的时间，并正确读出原始状态。由于信息已经被记录（但通常被丢弃），这种保真度的提高不会消耗额外的实验时间，并且可以直接应用于涉及重复读出的测量制备和量子计量应用。
连续读数电池供电的油箱容量计
操作 36 型压力表采用可靠且简单的静水原理，配备使用电子计时器的电动泵和长寿命亚硫酰氯锂电池。这种方法需要的安装时间最短，并在挥发性液体的安全测量方面具有重要优势。电动泵在每天预设的次数内以预设的时间向系统充入加压空气。液体从罐底的平衡室中排出，而多余的空气通过罐体排气口排出。平衡室中的最终压力会指示出来，并且与罐中液体的扬程成比例。压力表装置可以安装在任何位置，并且可以随时断开连接，而不会影响校准。除了更换电池外，通常不需要维护，因为压力表装置外部没有活动部件。
近期量子计算机的读数重新平衡
读数错误是近期中级量子计算机的噪声源。误以为| 1⟩当应该是| 0⟩的发生频率要少得多，而不是量子不当| 0⟩当它应该是| 1⟩。我们简单地观察到，可以通过在进行测量之前应用目标X大门来改善量子计算机的读数。放置了这些X门，以便| 1⟩状态最小化。经典的后处理可以消除X门的效果，以使任何可观察到的可观察到的期望值保持不变。该协议的设计是在读数错误对称时没有效果。我们表明，使用读数重新平衡时，读数错误校正后的统计不确定性较小。统计优势是电路和计算机依赖性的，并且用于W状态，Grover搜索以及高斯状态。当统计精度中的好处最为明显（在某些情况下几乎是2倍），而在激发状态中有许多Qubit的状态具有很高的概率。
使用光子计数的实验量子读数
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一种识别图像中读数的新方法... - IIETA
对于电力线路巡检，传统的人工巡检方式存在着抄表工作量大、准确率低、存在安全隐患等一系列问题。基于数字图像技术的电表读数图像智能识别方法具有很大的实用价值。但现有的基于深度学习的电表读数识别方法普遍忽略了电表仪表盘指针、刻度等关键点的提取，现有算法鲁棒性和抗干扰能力较差，因此本文旨在研究一种基于深度学习的电力线路巡检电表图像读数识别新方法。首先对电表仪表盘倾斜进行校正，精确定位仪表盘中心；然后基于YOLOv5网络模型构建电表读数识别模型，给出YOLOv5网络模型结构，介绍其工作原理；最后通过实验结果验证了所提出的电表读数图像处理方法及构建的识别模型的有效性。
了解血糖水平：您的读数的真正含义。
与需要功能收益突变的Oncogenes不同，肿瘤抑制基因通常需要两个等位基因的功能丧失突变（称为“两击假设”）。p53蛋白（通常称为“基因组的监护人”）在预防癌症中起着核心作用。它对细胞应激的响应，调节细胞周期停滞，DNA修复和凋亡。TP53基因中的突变是人类癌症中最常见的改变之一，使细胞能够逃避凋亡并积累其他突变[4]。
辐射硬化的RADFET读数系统的设计
摘要 - 在辐射环境（例如空间）中，吸收剂量和剂量率的测量是一项常见的任务。这是用称为辐射剂量计的专用仪器来完成的。在空间任务中最常用的辐射剂量计中是基于辐射敏感的场效应晶体管（RADFET）的。 在本文中，我们为辐射硬化读数系统提出了一个设计概念，以实时测量带有RADFET的吸收剂量和剂量速率。 在吸收剂量和剂量率读数模式以及随后的数据处理之间的连续切换是由自适应耐受性缺陷耐受性的多处理系统对芯片（MPSOC）进行的。 使用嵌入式静态随机访问存储器（SRAM）对粒子通量的集成框架控制器（SRAM）实现了自主选择操作和耐故障模式，从而在可变辐射条件下实现了最佳性能。。在本文中，我们为辐射硬化读数系统提出了一个设计概念，以实时测量带有RADFET的吸收剂量和剂量速率。在吸收剂量和剂量率读数模式以及随后的数据处理之间的连续切换是由自适应耐受性缺陷耐受性的多处理系统对芯片（MPSOC）进行的。使用嵌入式静态随机访问存储器（SRAM）对粒子通量的集成框架控制器（SRAM）实现了自主选择操作和耐故障模式，从而在可变辐射条件下实现了最佳性能。
Charms250：低噪声读数的低温前端ASIC或
丰富的氙气观测实验：•研究一种罕见的核衰减实验，称为中性剂量双β衰变•Nexo将在5000千克Xenon-136同位素中搜索中微子双β衰变（2 x 10 28核），从而使少数范围的腐烂范围及其范围的潜在腐烂范围•合并范围的范围范围，•用于从衰减中重建电子的动能的TPC•用于将生成的光信号转换为电信号的硅光化型（sipms）
Majorana Qubits的读数-Refubium -FreieUniversität柏林
简介：已知血流的计算模型为瓣膜心脏病患者的诊断和治疗支持提供了重要的血液动力学参数。但是，基于流动建模的大多数诊断/治疗支持解决方案提出了时间和资源密集型计算流体动力学（CFD），因此很难在临床实践中实施。相比之下，深度学习（DL）算法可以迅速提供结果，而对计算能力的需求很少。因此，用DL而不是CFD进行对血流进行建模可能会大大提高基于流量调节的诊断/治疗支持的可用性。在这项研究中，我们提出了一种基于DL的方法来计算主动脉狭窄患者（AS）患者主动脉和主动脉瓣中的压力和壁剪应力（WSS）。
从头读数，使用长读和简短的抛光
您将组装来自锯齿状铜菌菌株Cav1492的分离株。该菌株具有一个染色体和五个质粒。测序数据包含7,038个小小的读取，平均读取长度超过12,000 bp，一组Illumina读取了从同一菌株进行测序的读取。Illumina读取已被删除，以降低本教程中的分析时间。数据集中包含的参考基因组是由深层覆盖的PACBIO和配对末端测序数据制成的。可从https://ncbi.nlm.nih.gov/datasets/ genome/gca_001022215.1/。