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World File Search System技术代表
009-90 日期：2023 年 10 月 1 日 类别：II 1. 范围：1.1
NAVSEA 标准项目 FY-25 项目编号：009-90 日期：2023 年 10 月 1 日 类别：II 1.范围：1.1 职称：技术代表；提供 2.参考：2.1 无。3.要求：3.1 提供合格现场技术代表的服务，以协助流程，包括 NAVSEA 试验涂层系统应用以及调用工作项目中指定的设备的维修和测试。NSI 009-90 技术代表只能由总承包商签约，并且同一家公司不能同时提供技术代表和执行实际生产工作。3.1.1 当 OEM 授权服务提供商被分包完成与工作项目相关的生产工作时，本标准项目的 3.2 至 3.6 节不适用。3.1.1.1 以经批准的可转让媒体提交一份报告副本，通知监督人承包商已履行 3.1.1 并指明 OEM 授权服务提供商。向监督人提供 OEM 的证明，证明供应商是 OEM 授权服务提供商。3.1.2 本标准项目中的零部件或设备的厂外翻新或大修可以分包给提供技术代表的同一家公司。3.2 技术代表必须满足以下最低资格要求： 3.2.1 具备指定设备或工艺的技术知识，并具有在类似设备或工艺上成功执行或维修的记录。3.2.2 具有分析维修要求和工艺性能以及根据工艺或拆卸检查结果提出建议的能力。3.2.3 拥有当前/有效的记录和经过验证的原始设备制造商 (OEM) 专有计划、规格、程序、材料、零件、专用工具和设备的访问权限。
客户承包通用作战图（2023 年 11 月）
DELTA 国家培训中心延期。修订后的 PWS、COR/技术代表更换待定。AP/SAS 和 SSP 草案正在接受 PCO 审查。RFI 和 SN 已处理。
学生名称研究主题名称Hemachander ...
Rupsha KAR应用图挖掘技术代表社交网络分析对互联网营销的影响。pallapothula sai sahithya一项研究地下水位对印度各种农作物生产水平的影响
意大利承包商认证流程
• 技术代表是指在系统性程序方面拥有高水平技能或知识的人，这些程序可帮助完成复杂或科学的任务，不同于常规的脑力或体力过程。这些技能和知识必须通过高等教育或长期的专业培训和经验获得
MEDLOG MONTHLY - 陆军医疗后勤司令部
当美国陆军医疗部队前往战场时，只需打个电话，训练有素的后勤人员便会提供后勤支持。在某些情况下，他们就在那里。第二种情况发生在 7 月，美国陆军医疗后勤司令部综合后勤支援中心的后勤援助计划 (LAP) 成员与陆军野战支援旅 (AFSB) 一起参加了最近完成的 Talisman Sabre 23 演习。LAP 首席系统技术代表 (L-STR) April Bruce 说：“我们每天都在那里评估他们为任务提取和使用的医疗设备，并确保所有设备都准确分类。这也是在现场提供直接实践培训的好机会。”LAP 是 AMLC ILSC 后勤援助局 (LAD) 下属的一个项目，是各部队的联络点，提供技术支持和培训，帮助促进野战部队的自我维持战备能力。通过其后勤援助代表（LAR）和系统技术代表（STR），LAP 为空军安全部队和部队提供全天候资源
第一阶段 - COR 合同清单
认证类别 认证类别由 DOCPER 分配 是 否 73 - 技术专家 无需上传其他文件（德国） 72 – 部队护理 上传被拘留者备忘录、映射文档、AS COR 确认书（GER） 72 – 分析支持 上传被拘留者备忘录、映射文档、AS COR 确认书（GER） • 对于 AS/TC-DOCPER，分析师将提供有关 AS COR 确认书、被拘留者备忘录、映射非特权员工人数的信息，必须注明，告知 DOCPER 分析师 技术代表 无需上传其他文件（意大利） 文职人员 无需上传其他文件（意大利）
北约战略军事层面联合行动评估...
a) “潜在投标人”是指已填妥并交回本 RFP 送文函附件，并表明不承诺参与本 RFP 意向的实体。 b) “投标人”是指已完成对本 RFP 的投标的投标实体。 c) “承包商”是指授予合同的投标实体。 d) “合同官员”是指代表 JALLC 执行本 RFP 的官员。 e) “合同官员技术代表”或“COTR”是指根据技术规范确定中标投标是否合规的官员。 f) “JALLC”是指联合分析经验教训中心。
可解释人工智能（XAI）
● D. Gunning，可解释的人工智能（xAI），技术代表，国防高级研究计划局（DARPA）（2017）● AB Arrieta，等人。可解释的人工智能（XAI）：概念、分类法、机遇和挑战，走向负责任的人工智能。信息融合 58（2020）：82-115。● E. Tjoa、C. Guan，可解释的人工智能（XAI）调查：面向医学 XAI (2019)。arXiv:1907.07374。● LH Gilpin、D. Bau、BZ Yuan、A. Bajwa、M. Specter、L. Kagal，解释解释：机器学习可解释性概述 (2018)。 arXiv:1806.00069 ● FK Došilović、M. Brćić、N. Hlupić，可解释的人工智能：一项调查，载于：第 41 届信息和通信技术、电子和微电子国际会议 (MIPRO)，2018 年，第 210-215 页。● A. Adadi、M. Berrada，窥视黑匣子内部：可解释的人工智能 (XAI) 调查，IEEE Access 6 (2018) 52138-52160。● O. Biran、C. Cotton，机器学习中的解释和论证：一项调查，载于：IJCAI-17 可解释人工智能 (XAI) 研讨会，第 8 卷，2017 年，第 1 页。● ST Shane、T. Mueller、RR Hoffman、W. Clancey、G. Klein，《人机交互系统中的解释：可解释人工智能的关键思想和出版物及参考书目的文献元评论概要》，国防高级研究计划局 (DARPA) XAI 计划技术代表 (2019)。● R. Guidotti、A. Monreale、S. Ruggieri、F. Turini、F. Giannotti、D. Pedreschi，《解释黑盒模型的方法调查》，ACM 计算调查 51 (5) (2018) 93:1–93:42。
商用机动车驾驶员疲劳和警觉性研究，技术摘要
附加说明（资助计划。相关出版物的标题等）该项研究在美国运输部和加拿大运输部签署的研究计划协议的支持下开展，其中 FHWA 为承包机构，D.M. 为承包商。Freund 担任 FHWA 项目经理和承包商办公室的技术代表。美国卡车运输协会基金会卡车运输研究所 (TRI) 提供的资金捐助以及 TRI 和加拿大卡车运输协会加拿大卡车运输研究所在本项目指导委员会的参与是值得注意。本报告由联邦公路管理局同时发布，出版物编号：FHWA-MC-97-001。16.摘要