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World File Search System错误概率
探索根据详细的配对联想学习任务数据计算出的新型基于 RT 的测量方法：初步分析
RVP A' (A 素数) (RVPA) 快速视觉处理任务中对目标序列的敏感度 SWM 错误之间 4 6 8 (SWMBE468) 空间工作记忆任务中受试者重新访问之前找到过令牌的盒子的次数 SWM 策略 (SWMSX) 空间工作记忆任务中使用的策略的效率 DMS 正确百分比（所有延迟） (DMSPCAD) 延迟匹配样本任务中所有延迟条件下正确反应的百分比 DMS 给定错误的错误概率 (DMSPEGE) 延迟匹配样本任务中上一次错误后出错的可能性 PRM 立即正确百分比 (PRMPCI) 模式识别记忆任务立即条件下正确反应的百分比 PRM 延迟正确百分比 (PRMPCD) 模式识别记忆任务延迟条件下正确反应的百分比 PAL 总错误（调整后） (PALTEA28) 所有阶段的错误总数配对联想学习任务 PAL 首次尝试记忆分数 (PALFAMS28) 在配对联想学习任务中首次尝试正确定位的模式数量
一种表征量子多项式时间的编程语言
– 我们引入了一种量子编程语言，名为 foq ，其中包含一阶递归程序。foq 程序的输入包括一组排序的量子比特，即一列成对不同的量子比特索引。foq 程序可以将对应于一元酉算子的基本算子应用于其每个量子比特。所考虑的算子集已根据 [17] 进行选择，以形成一组通用门。 – 在证明终止 foq 程序是可逆的（定理 1）之后，我们将程序限制为一个严格子集，名为 pfoq ，多项式时间为 foq 。对 pfoq 程序的限制是可处理的（即可以在多项式时间内确定，参见定理 2），确保程序在任何输入时终止（引理 1），并防止程序出现任何指数爆炸（引理 2）。 – 我们证明，对于量子复杂度类 fbqp 而言，pfoq 程序计算的函数类是健全且完备的。fbqp 是有界误差量子多项式时间的函数扩展，称为 bqp [ 3 ]，这是一类决策问题，量子计算机可以在多项式时间内解决，错误概率最多为 1
研究文章质量检查 Logit 人机可靠性 (LHR)
多年来，已经开发了几种人为可靠性分析 (HRA) 方法。本研究的目的是提出一种混合模型来评估人为错误概率 (HEP)。新方法基于对数正态分布、核行动可靠性评估 (NARA) 和性能塑造因素 (PSF) 关系。在研究中，分析了与文献方法相关的缺点，尤其是工作时间的局限性。为此，估计了紧急情况下 8 小时后的 PSF（工作标准）。因此，这三种方法的优势之间的相关性允许在事故场景和紧急情况下提出 HEP 分析；确保工业工厂安全和可靠性的一个基本问题是应急管理 (EM)。应用 EM 方法，分析了两个主要方面：系统可靠性和人为可靠性。系统可靠性与其最薄弱组件的可靠性密切相关。在偶然情况下，整个系统中最薄弱的部分是工人（人为可靠性），而意外情况会影响操作员的决策能力。本文提出了一种称为 Logit 人为可靠性 (LHR) 的新方法，该方法考虑了内部和外部因素来估计紧急情况下的人为可靠性。LHR 已应用于制药事故场景，考虑了 24 小时工作时间（超过 8 小时的工作时间）。结果突出显示
用于量子密钥分发的参考时钟信号分发
解决 QKD 中符号同步的一个直观方法是使用成对光纤通过不同信道传输参考信号和量子数据信号。然而，温度会导致成对光纤之间产生延迟，从而导致同步精度下降 [Tanaka et al. 2008]。时分复用 (TDM) 方案克服了这个问题，其中同步脉冲从量子脉冲中滞后传输。然而，TDM 方案带来了其他问题，例如比特率限制，因为这些技术要求量子信号和参考信号之间有足够长的时间间隔 [Tanaka et al. 2008]。最近，已经提出了不同的 QKD 时钟恢复算法，避免使用额外的经典参考信号。在 [Pljonkin and Rumyantsev 2016] 中，提出了一种同步算法，其中时间帧被划分为更小的时间窗口，同步时间为 788 。 6 ms，同步失败概率为0.01%。在[Rumyantsev and Rudinskiy 2017]中，作者提出了一种不包括时间帧划分的算法，提供更快的同步时间3.216 ms，错误概率为0.0043%。然而，后者只能应用于站间距离不超过几十公里的QKD系统，而前者可以应用于数百公里的QKD系统。另一方面，
机器学习的复杂性 - 校准基准...
循环神经网络用于预测金融，气候，语言和许多其他领域的时间序列。储层计算机是一种特别容易训练的复发性神经网络形式。最近，引入了一台“下一代”储层计算机，其中内存跟踪仅涉及有限数量的先前符号。我们探讨了这个有趣的建议中有限记忆痕迹的固有局限性。fano的不平等现象的下限表明，在大型概率状态机器产生的高度非马克维亚过程中，具有相当长的内存轨迹的下一代储层计算机具有相当长的错误概率，其误差概率至少比最小可行的误差概率高约60％，以预测下一步观察。更普遍地，看来流行的复发性神经网络远远远远远远没有预测这种复杂的过程。这些结果突出了新一代优化的复发神经网络体系结构的需求。除了这一发现之外，我们为随机生成但复杂的过程提供了量度集合的结果。一个结论是，大型的概率状态机器（特别是大型机器）是为地面流动的复发性神经网络体系结构产生具有挑战性和结构上悬而未决的刺激的关键。
复杂手工装配案例研究 - MDPI
摘要：手动装配操作容易受到人为错误的影响，而人为错误可能会降低最终产品的质量。本文展示了人为可靠性分析在实际制造环境中的应用，以确定手动装配错误发生的地点和原因。使用 SHERPA 和 HEART 技术进行人为可靠性分析。根据质量记录，选择了三项关键任务进行分析：（1）使用紧固件安装三种类型的支架，（2）使用缓冲环夹将数据线固定到装配结构上，以及（3）安装盖罩以保护入口。使用 SHERPA 识别的错误模式为：36 个动作错误、9 个选择错误、8 个信息检索错误和 6 个检查错误。根据 HEART，人为错误概率最高的是那些对几何相关错误敏感的装配部件（支架和缓冲环夹）。研究表明，具有感知吸引力的装配说明似乎最有可能减少错误并提高绩效。其他确定的行动领域包括改进检查流程和为工人提供更好的跟踪和更好的反馈。实施装配指导系统可能会提高工人的绩效并减少装配错误。
研究文章质量检查 Logit 人为可靠性 (LHR)
多年来，已经开发了几种人为可靠性分析 (HRA) 方法。本研究的目的是提出一种混合模型来评估人为错误概率 (HEP)。新方法基于对数正态分布、核行动可靠性评估 (NARA) 和性能塑造因素 (PSF) 关系。在研究中，分析了与文献方法相关的缺点，特别是工作时间的局限性。为此，估计了紧急情况下 8 小时 (工作标准) 后的 PSF。因此，这三种方法的优点之间的相关性允许在事故场景和紧急情况下提出 HEP 分析；确保工业工厂安全性和可靠性的一个基本问题是应急管理 (EM)。应用 EM 方法，分析了两个主要方面：系统可靠性和人为可靠性。系统可靠性与其最薄弱组件的可靠性密切相关。在意外情况下，整个系统中最薄弱的部分是工人（人为可靠性），意外情况会影响操作员的决策能力。本文提出了一种称为 Logit 人为可靠性 (LHR) 的新方法，该方法考虑内部和外部因素来估计紧急情况下的人为可靠性。LHR 已应用于制药事故场景，考虑了 24 小时工作时间（超过 8 个工作小时）。结果强调，在事故场景的压力阶段，LHR 方法提供的输出数据比传统方法更符合数据库。
EURL筛选方法验证的指导文件
1-对于授权分析物，STC应低于或等于感兴趣的水平（LOI）（在CIR（EU）2018/470 [2]中定义[2]）（例如，MRL，ML）（优选设置在可能的一半兴趣水平上，尽可能或尽可能低）。2-对于禁止和未经授权的分析物，STC应尽可能低，并且在任何情况下都应低于或等于RPA或MMPR（如果有）。3-对于在特定矩阵/物种中未设置MRL的授权物质，MMPR是CASCADE MRL的1/4（根据CIR（EU）2018/470 [2]建立）是相关水平。STC应低于或等于关注水平（目标是0,1倍级联MRL，在合理可行的情况下）[3]。4-对于根据理事会法规（EC）第470/2009号法规[4]，尚未建立MRL的分析物，STC应尽可能低。STC越远低于兴趣级别，获得符合误差的概率越低（即假阴性）导致在调节限制下包含该药物的样品。可以计算最大STC（STCMAX），该STC（STCMAX）仍然满足筛选方法的要求（CCβ≤MRL/RPA/MMPR）。2.2筛选的检测能力（CCβ）“筛选的检测能力（CCβ）”是指在样品中可能被检测或量化的分析物的最小含量，其错误概率为β[1]：
数字通信讲义B.Tech（III年 - I ...
在数字通信中。单元I脉冲数字调制：数字通信系统的元素，数字通信系统的优势，PCM生成和重建，量化噪声，量化类型和兼容的类型，差异PCM（DPCM），时间分配多重和消除。增量调制：Delta调制及其拉回，自适应增量调制，PCM和DM系统中的噪声，说明性问题。单元II数字调制技术：简介，询问调制器，连贯和非辅助询问探测器，FSK调制器，FSK的相干和非辅助检测，BPSK调制器和BPSK的连贯接收，DPSK和QPSK原理。数据传输：基本频带信号接收器，错误的概率，最佳过滤器，匹配的过滤器，使用匹配的滤镜的错误概率。使用CORELATOR的eptimum滤波器。第三单元信息理论：信息理论简介，信息量及其属性的概念，平均信息（熵）及其属性，信息速率，共同信息及其特性，说明性问题。来源编码：简介，优势，Hartley Shannon的定理（渠道容量定理），Bandwidth-S/N权衡取代，Shannon-Fano编码，Huffman编码，说明性问题。单元IV线性块代码：简介，线性块代码的矩阵描述，线性块代码的错误检测和错误校正功能，Hamming代码。循环代码：编码，综合征计算，解码，
通用 CANDU 概率安全评估
AC 交流电 AECB 原子能控制委员会 AECL 加拿大原子能有限公司 AFW 辅助给水 ALWR 先进轻水反应堆 ASDV 大气蒸汽排放阀 ASQ 事故序列量化 BFR 二项式故障率 BHEP 基本人为错误概率 BNSP 平衡核蒸汽厂 BOP 工厂平衡 BUE/F 电气总线（E 或 F） BWR 沸水反应堆 CAFTA 计算机辅助故障树分析 CANDU 加拿大氘铀 CC 组件类别 CCDP 条件堆芯损坏概率 CCF 常见原因故障 CCFP 条件安全壳故障概率 CCW 冷凝器循环水 CDFM 保守确定性故障裕度 CER 控制设备室 CFF 安全壳故障频率 CFR 美国联邦法规 CIGAR 反应堆通道检查和测量设备 CIS 安全壳隔离系统 CN 组件编号 CNSC 加拿大核安全委员会 COMPBRN IIIe 火灾计算机代码 CSA 加拿大标准协会 CSDV 冷凝器蒸汽排放阀 CT 排管 CV 排管容器 CVIS 安全壳通风隔离系统 DBE 设计基础 地震 DC 直流电 DCC 双控制计算机 DCS 分布式控制系统 DD 设计说明 DG 柴油发电机 DHC 延迟氢化物裂解