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World File Search System可重复的
静电放电 (ESD) 至军械技术代理
• 联合军械测试程序 (JOTP) ‐062、PESD 和 HESD 文件提供了产生一致且可重复的结果所需的所有程序、要求和数据，而与进行测试的测试设施、测试站点或服务无关。• JOTP 充当联合服务 ESD 测试程序，直到其内容被纳入军事标准、规范和适用文件的下一版修订版。• 目前正在进行的纳入 JOTP-062 语言的努力包括：
SWO_WTI@navy.mil
• 为舰船、中队、打击群、独立部署人员和指挥官提供直接、回传、任务包或飞行支援 • 以条令或战术、技术和程序形式为作战人员提供的战术出版物，以可读、可理解、可执行和可重复的方式作为权威指导 • 战术级作战效能评估；通过作战改进计划进行能力评估
SWO_WTI@navy.mil
• 为舰船、中队、打击群、独立部署人员和指挥官提供直接、回传、任务包或飞行支援 • 以条令或战术、技术和程序形式为作战人员提供的战术出版物，以可读、可理解、可执行和可重复的方式作为权威指导 • 战术级作战效能评估；通过作战改进计划进行能力评估
计划，做，检查，ACT
PDCA是IHSA战略计划经理的系统性，高效且可重复的Ivan Rodriguez，他说雇主是设计一个职业健康和安全管理系统，还是专注于特定的危害控制系统，他们可以将PDCA周期应用于Cor TMIT的所有要素。“这样做，雇主能够确认所实施的实际上是符合审计要求并产生所需的积极效果，”他说。
与 naxt365 合作制定上线后策略
上线后，公司通常会立即着手让系统加速运行 — 确保连接的服务和解决方案能够按预期运行，以改善结果。正如 Ziegler 很快发现的那样，上线后的 12 个月是重大变化后的稳定期。公司可以通过优先开发可靠、可重复的流程来取得更大的成功。在此阶段，有四个要素至关重要。
实验概述 AEWE 2023
目的：AEWE是陆军在小型单位层面的主要实验场所。AEWE通过提供跨职能团队（CFT），卓越中心（COE）能力开发人员，科学与技术（S＆T）社区以及行业一个可重复的，可信，严格的，严格的和AFC G2 TE为支持概念和材料开发的经营验证的运营实验。
LED 聚光灯 100 IC / LED 聚光灯 100 HP IC LED 聚光灯 200 HP IC 和 LED powerdrive IC
• 由于光分布均匀，因此可以对基材进行均匀照射，从而获得完美的固化效果 • 由于 LED 故障识别和全面的监控功能，可以确保工艺可靠性 • 在自动化生产线中实现最大生产率以及安全和可重复的质量 • 使用灵活性：通过将多个 LED 点模块化连接在一起，可以对不同几何形状进行照射，从而实现均匀照射 • 由于波长不同，因此适用于任何基材
Vanta™手持XRF分析仪 - 明显
Vanta分析仪提供快速，准确的元素分析。每个设备都由我们的专有轴突技术提供动力，这是XRF信号处理的革命，可为更高的生产率和快速的投资回报提供准确，可重复的结果。Vanta Analyzers具有直观的界面，因此新用户可以通过最少的培训开始测试。数据很容易无线共享或通过USB共享。
质量保证和测试（QAT）实践
2i将专业知识和框架提供给实践，并在交付团队中实现这些专业知识。我们的2i实践负责人提供了QAT策略，以确保您的产品达到组织的质量目标。实践领导者拥有QAT实践，标准和程序的所有权和管理。通过协作，我们提供了一个通用的框架和知识存储库，以实现一致的，可重复的实现并在您的交付功能上推出。
对物种识别的深度学习与捕食者 - 捕集的推断之间的权衡
深度学习用于在几个科学领域的重要应用中使用的计算机视觉问题。在生态学中，对深度学习的兴趣日益增加，以对大量图像（例如动物物种鉴定）进行重复分析。 但是，生态学家的社会性涉及深入学习的广泛采用有挑战性的问题。 首先，有一个编程障碍，因为大多数算法都是用python编写的，而大多数生态学家则精通R。 第二，深度学习在生态学中的最新应用集中在计算方面和简单任务上，而无需解决潜在的生态问题或进行统计数据分析以回答这些问题。 在这里，我们展示了可重复的R工作流程，该工作流程使用Predator-Prey关系作为案例研究整合了深度学习和统计模型。 我们说明了在用相机陷阱收集的图像上识别动物物种的深度学习，并使用多物种占用模型来量化空间同时存在。 尽管平均模型分类性能，但无论我们分析了地面真相数据集还是分类数据集，生态推断都是相似的。 此结果要求在分配的时间和资源之间进行进一步的工作，分配给具有深度学习的模型以及我们通过生物多样性监测正确解决关键生态问题的能力。 我们希望我们可重复的工作流对生态学家和应用统计学家有用。在生态学中，对深度学习的兴趣日益增加，以对大量图像（例如动物物种鉴定）进行重复分析。但是，生态学家的社会性涉及深入学习的广泛采用有挑战性的问题。首先，有一个编程障碍，因为大多数算法都是用python编写的，而大多数生态学家则精通R。第二，深度学习在生态学中的最新应用集中在计算方面和简单任务上，而无需解决潜在的生态问题或进行统计数据分析以回答这些问题。在这里，我们展示了可重复的R工作流程，该工作流程使用Predator-Prey关系作为案例研究整合了深度学习和统计模型。我们说明了在用相机陷阱收集的图像上识别动物物种的深度学习，并使用多物种占用模型来量化空间同时存在。尽管平均模型分类性能，但无论我们分析了地面真相数据集还是分类数据集，生态推断都是相似的。此结果要求在分配的时间和资源之间进行进一步的工作，分配给具有深度学习的模型以及我们通过生物多样性监测正确解决关键生态问题的能力。我们希望我们可重复的工作流对生态学家和应用统计学家有用。