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ATLAS Inner Tracker 像素探测器的开发（ITk ...
摘要：ATLAS 是 LHC 的两个主要实验之一，目的是研究物质的微观特性，以回答粒子物理学最基本的问题。在首次数据运行取得成功之后，LHC 通过三次加速器升级，突破了质心和亮度的能量极限，从而扩大了新发现和精确测量的可能性，最终形成了高亮度 LHC（HL-LHC）。 ）。为了充分利用增加的亮度，计划对 ATLAS 内部探测器进行两次重大升级。第一次升级已于 2015 年初完成，插入了 IBL，即距离光束线仅 3.2 厘米的第四个像素层。第二次重大升级定于 2024 年进行，整个内部探测器将被完全由硅器件制成的全新内部跟踪装置取代，以应对 HL-LHC 的高粒子密度和强辐射环境，该装置在运行期间运行期间将提供 3000 fb −1，几乎是整个 LHC 计划内部光度平均值的十倍。本论文讨论的是
Quest Analytics 医疗服务提供商和医疗机构网络可达性分析
B. 数据标准 1. 使用 TN 邮政编码计数中包含的所有员工邮政编码数据，分析您的网络相对于田纳西州所有注册会员人口的情况。 2. 您的网络提供商地址应在地址级别进行地理编码。对于任何无法精确地理编码的网络提供商地址，可以使用邮政编码分布地址点，该方法考虑人口模式来分配位置。不允许将提供商放置在邮政编码质心或随机放置在邮政编码内。 3. 距离应根据估算驾驶距离计算，而不是“直线”距离。 4. 如果同一地址有多家提供商，则该地址的所有提供商都应具有相同的地理坐标。 5. 应根据提供商的主要专业对其进行分类。 6. 分析应包括您网络中所有仅在田纳西州内提供服务的签约提供商。 7. 目前已签订合同，但 2025 年 1 月 1 日将不再签订合同的供应商将不包含在您的分析中。 8. 报告期内未签订合同的供应商将不包含在您的分析中。
加速框架中量子波包的断层扫描描述
摘要：研究加速框架中单个量子粒子（即量子波包）的层析成像。我们在移动参考系中写出薛定谔方程，其中加速度在空间中均匀分布，并且是时间的任意函数。然后，我们将这个问题归结为在存在均匀力场但具有任意时间依赖性的情况下，惯性框架中波包的时空演化研究。我们证明了高斯波包解的存在，其中位置和动量不确定性不受均匀力场的影响。这意味着，与无力运动的情况类似，不确定性乘积不受加速度的影响。此外，根据埃伦费斯特定理，波包质心根据粒子受到均匀加速度影响的经典牛顿定律移动。此外，与自由运动一样，波包在配置空间中表现出衍射扩散，但在动量空间中则没有。然后利用Radon变换确定加速框架中高斯态演化的量子断层扫描图，最后利用相关断层扫描空间中的光学和单纯形断层扫描图演化来表征加速框架中的波包演化。
“阻力” - “螺旋桨” 的描述 - TU Delft 存储库
等效附加系数 (-) CAPPSUM[capp(i)*sapp(i)]/SUM[sapp(i)] 轴支架 : capp(i) 3.0 尾鳍 : capp(i) 1.5-2.0 支柱凸台 : capp)i) 3.0 船体凸台 : capp(i)= 2.0 轴 : capp(i) 2.0-4.0 稳定鳍 : capp(i) 2.8 圆顶 : capp(i)= 2.7 舭龙骨 : capp(i) 1.4 CAPP 球鼻艏横截面积 (m2) ABULB 球鼻艏横截面积质心至龙骨 (m) HBULB 艏侧推器隧道直径 (m) 艏侧推器数量 : DBTTDBTT*sqrt(N) ..DBTT 船首侧推器隧道阻力系数 船首圆柱形部分的推进器：CBTT-0.003 最差位置的推进器：CBTT-0.012 CBTT 浸没横梁面积（m2） AT 运行长度（m）（如果未知 SLR-0）。。SLR 水线入口角（如果。未知 0 度）--ALFA 螺旋桨数量：0-2，如果<>0 计算。W、T、RRE NPROP
为何 CryoSat 卫星上配备星体追踪器？
1024 像素帧传输 CCD，光学元件提供 22°x 22° 的视野。通过“迷失太空”模式保证自主操作，在该模式下，星体跟踪器在 2 秒内通过将星星的三角形与存储在其星表中的图案进行匹配来计算粗略姿态，其中包含 5000 多个星星方向。连续两次成功确定粗略姿态后，它会自动跳转到“跟踪模式”。在“跟踪模式”下，使用大量观测恒星的精确质心位置，通过重复优化过程计算出精确的姿态。跟踪大量恒星需要能够观察暗淡的恒星。对于读出电子设备和光学系统来说，在短积分时间内观测暗星是一项非常具有挑战性的任务。较长的积分时间会导致卫星旋转速率较高时跟踪性能不佳。Terma CryoSat 星跟踪器能够以高达 1°/秒的旋转速率跟踪低至 6.2 等的恒星，精度优于 1 角秒（俯仰/偏航）和 5 角秒（滚动）。
QCD 因式分解和量子力学 - NSF-PAR
夸克-胶子部分子模型是大多数散射实验研究强子组成夸克和胶子结构的概念基础。部分子模型的依据来自微扰 QCD (pQCD)，特别是 QCD 因式分解定理。基本的部分子图像——例如，参见 Feynman 在参考文献 [1] 中对它的原始表述——本质上是强子成分之间散射的半经典图像，其中特定的明确事件在特定的时空范围内以特定的顺序发生。事实上，退相干是通常所教的部分子模型的主要成分之一 [2]。本文旨在强调 QCD 因式分解推导的目标通常与通常被认为是量子信息论和量子力学解释领域的主题重叠 [3]。首先，以图片的形式回顾一下深非弹性散射 (DIS) 的部分子模型的基本描述，这很有用。它经历了图 1 所示的阶段。首先，电子和质子以高速在质心框架中相互接近（图 1-A）。质子被认为是一簇小成分。
Khronos：时空度量的统一方法 -
图1：我们提出了Khronos，这是一种在动态环境中执行指标同时映射和定位（SLAM）时，是一种统一的推理方法，以推理短期动态和长期变化。上面显示了始终代表场景状态的Khronos时空图中的一些实例。短期动力学（左）显示在洋红色中，并与相应时间间隔内观察到的人类作用进行了比较。我们显示了检测到的移动点以及质心轨迹周围的电流和初始边界框。检测到人类和无生命的物体（例如购物车（左下））。长期更改（右）显示了同一场景的三个时间实例。最早的实例是时间0:20（右上角）。机器人在走廊上移动时，卸下椅子，并将红色冷却器放在桌子的顶部；这些更改被检测到机器人重新访问，并在时间1:52（右下）关闭循环。最后，再次将冷却器卸下，该机器人在时间3:35检测到。
对扫描规划和多技术融合对点云数据收集对注册和数据质量的效果的定量调查：邦德大学可持续建筑的案例研究
摘要：建筑行业需要用于各种应用程序，包括建筑物翻新，历史建筑保存和结构健康监测，需要全面，准确的信息。现实捕获技术促进了点云的形式记录本构建的信息。但是，在研究中，扫描计划和多技术融合的新兴发展趋势在研究中尚未充分解决有关它们对建筑环境中云云注册质量和数据质量的影响的研究。本研究旨在广泛研究扫描计划和多技术融合对点云注册和数据质量的影响。使用注册误差（RE）和扫描重叠率（SOR）评估了注册质量，分别代表注册准确性和注册率。相反，使用点误差（PE）和覆盖率（CR）评估数据质量，这表示数据的准确性和数据完整性。此外，本研究提出了一种体素质心方法和PCP速率来计算和优化CR，从而应对量化点云完整性的行业挑战。
一种实用方法，可以覆盖具有群体的动态区域
摘要 - 许多应用程序需要探索或监视区域。这可以通过传感器网络来实现，传感器网络是一大批机器人团队，每个机器人只能覆盖一个很小的分数。当该区域是凸，小且静态的时，将机器人部署为质心Voronoi tessellation（CVT）。相反，我们认为要覆盖的区域宽，不一定是凸面和复杂。然后，操纵一个较小的简单区域并变形以横切整个区域。向机器人提供了一些描述该区域的路点。目标是机器人在CVT附近均匀地在该区域上动态部署。不幸的是，分布式CVT计算算法的收敛太慢，无法实用。在这项工作中，CVT计算与基于反馈和基于前馈的控制技术和动态共识相辅相成，以调整机器人速度，以便它们协调以覆盖动态区域。我们在模拟中证明了所提出的方法成功地实现了跟踪该区域的目标，并通过机器人均匀部署，同时保持连通性并避免碰撞。我们还比较了所提出的方法与其他替代方案的性能。
与野生动物种群中年龄和衰老有关的纵向肠道微生物组动力学
fi g u r e 1根据（a）寄主时代（b）平均区域质量（c）季节和（d）成年塞舌尔莺的时间中的寄托量（b）平均地区质量（c）季节和（d）时间。PCA排序使用基于中心对数比率（CLR）转换的扩增子测序变体（ASV）丰度计算的Aitchison距离进行。每个点代表一个独特的肠道微生物组样品（n = 273个个体的462个样品）。大钻石代表组质心。为了清楚起见，样品被分为绘制的离散类别：（a）年龄：1-3岁，3-6岁或> 6岁； （b）领土质量：低（下四分之一<17,136），中（四分位数范围）或高（上四分位数> 36,602）； （c）季节：专业或小季度； （d）一天中的时间：早晨收集的样本（日出后<6:00 am a am am am a p（日出>日出> 6 h）。主成分1、2、3和4分别解释了肠道微生物组结构变化的10.9％，4.4％，2.3％和1.9％。