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Microsoft Word - 非 TSO 操作员手册.doc
1. 描述 A. 概述 这些救生筏供飞机和船舶船员/乘客在水上紧急情况下使用。每个救生筏由一个方形浮力管、粘合在其上的织物甲板、救生索、登船把手、二氧化碳充气系统、固定绳、手动泵、排水桶、海锚和手提箱组成。救生筏手提箱上印有零件号、序列号、重量、乘员容量和操作说明。救生筏充气后，此手提箱还可用作海锚。救生筏的材料和组件经过精心挑选，以提供可靠性、延长使用寿命和降低服务成本。浮力管和甲板由坚韧、重型氯丁橡胶涂层尼龙制成，符合严格的政府规范。顶篷由高可见度橙色复合涂层尼龙 Velcro 封口制成。充气气体释放阀采用最可靠的设计，即穿刺盘类型，气缸由轻质、耐腐蚀的铝制成。救生设备装在自己的行李箱中，外部与救生筏行李箱分开。设备和救生筏行李箱使用 Velcro 和塑料扎带从外部相互连接。这些独立的行李箱为救生筏和设备组合提供了最大的灵活性。现在可以单独购买基本救生筏和设备以满足个人需求，或者可以轻松修改设备而不干扰基本救生筏。可选信号弹、带碱性电池的两节手电筒、急救箱、救生筏修理包、海水染料标记器、信号镜、食物/水配给和信号哨。更广泛的救生设备包括：磁罗盘、8 品脱海水淡化器、钓鱼工具包、美工刀、75 英尺固定绳、救生手册、桨、雷达反射器/保温毯、海绵和/或 ELT/EPIRB。设备行李箱上印有零件号、序列号和重量。此手提箱通过 Velcro 带和塑料扎带固定在筏手提箱上。筏充气后，拉动海锚（筏手提箱）并取下设备手提箱，即可轻松取出设备。B. 充气系统每个筏都有一个二氧化碳充气系统，由铝制气缸和阀门组件组成。该组件连接到入口止回阀，该止回阀粘合在筏浮力管上。通过拉充气/固定线手柄释放气体，直到气体释放阀被激活。气体释放线从阀门中拉出并保持连接在固定线上。C. 平齐式手动充气/放气阀平齐式手动充气/放气阀粘合在浮力管上，如果在温度变化或长时间使用期间压力损失，可以使用手动泵给筏子充气。此阀门还用于释放因温度过高而导致的筏上压力。D. 规格项目 4 人 9 人
Microsoft Word - 非 TSO 操作手册.doc
1. 描述 A. 概述 这些救生筏供飞机和船舶船员/乘客在水上紧急情况下使用。每个救生筏由一个方形浮力管、粘合在其上的织物甲板、救生索、登船把手、二氧化碳充气系统、固定绳、手动泵、排水桶、海锚和手提箱组成。救生筏手提箱上印有零件号、序列号、重量、乘员容量和操作说明。救生筏充气后，此手提箱还可用作海锚。救生筏的材料和组件经过精心挑选，以提供可靠性、延长使用寿命和降低服务成本。浮力管和甲板由坚韧、重型氯丁橡胶涂层尼龙制成，符合严格的政府规范。顶篷由高可见度橙色复合涂层尼龙 Velcro 封口制成。充气气体释放阀采用最可靠的设计，即穿刺盘类型，气缸由轻质、耐腐蚀的铝制成。救生设备装在自己的行李箱中，外部与救生筏行李箱分开。设备和救生筏行李箱使用 Velcro 和塑料扎带从外部相互连接。这些独立的行李箱为救生筏和设备组合提供了最大的灵活性。现在可以单独购买基本救生筏和设备以满足个人需求，或者可以轻松修改设备而不干扰基本救生筏。可选信号弹、带碱性电池的两节手电筒、急救箱、救生筏修理包、海水染料标记器、信号镜、食物/水配给和信号哨。更广泛的救生设备包括：磁罗盘、8 品脱海水淡化器、钓鱼工具包、美工刀、75 英尺固定绳、救生手册、桨、雷达反射器/保温毯、海绵和/或 ELT/EPIRB。设备行李箱上印有零件号、序列号和重量。此手提箱通过 Velcro 带和塑料扎带固定在筏手提箱上。筏充气后，拉动海锚（筏手提箱）并取下设备手提箱，即可轻松取出设备。B. 充气系统每个筏都有一个二氧化碳充气系统，由铝制气缸和阀门组件组成。该组件连接到入口止回阀，该止回阀粘合在筏浮力管上。通过拉充气/固定线手柄释放气体，直到气体释放阀被激活。气体释放线从阀门中拉出并保持连接在固定线上。C. 平齐式手动充气/放气阀平齐式手动充气/放气阀粘合在浮力管上，如果在温度变化或长时间使用期间压力损失，可以使用手动泵给筏子充气。此阀门还用于释放因温度过高而导致的筏上压力。D. 规格项目 4 人 9 人
Microsoft Word - 非 TSO 操作员手册.doc
1. 描述 A. 概述 这些救生筏供飞机和船舶船员/乘客在水上紧急情况下使用。每个救生筏由一个方形浮力管、粘合在其上的织物甲板、救生索、登船把手、二氧化碳充气系统、固定绳、手动泵、排水桶、海锚和手提箱组成。救生筏手提箱上印有零件号、序列号、重量、乘员容量和操作说明。救生筏充气后，此手提箱还可用作海锚。救生筏的材料和组件经过精心挑选，以提供可靠性、延长使用寿命和降低服务成本。浮力管和甲板由坚韧、重型氯丁橡胶涂层尼龙制成，符合严格的政府规范。顶篷由高可见度橙色复合涂层尼龙 Velcro 封口制成。充气气体释放阀采用最可靠的设计，即穿刺盘类型，气缸由轻质、耐腐蚀的铝制成。救生设备装在自己的行李箱中，外部与救生筏行李箱分开。设备和救生筏行李箱使用 Velcro 和塑料扎带从外部相互连接。这些独立的行李箱为救生筏和设备组合提供了最大的灵活性。现在可以单独购买基本救生筏和设备以满足个人需求，或者可以轻松修改设备而不干扰基本救生筏。可选信号弹、带碱性电池的两节手电筒、急救箱、救生筏修理包、海水染料标记器、信号镜、食物/水配给和信号哨。更广泛的救生设备包括：磁罗盘、8 品脱海水淡化器、钓鱼工具包、美工刀、75 英尺固定绳、救生手册、桨、雷达反射器/保温毯、海绵和/或 ELT/EPIRB。设备行李箱上印有零件号、序列号和重量。此手提箱通过 Velcro 带和塑料扎带固定在筏手提箱上。筏充气后，拉动海锚（筏手提箱）并取下设备手提箱，即可轻松取出设备。B. 充气系统每个筏都有一个二氧化碳充气系统，由铝制气缸和阀门组件组成。该组件连接到入口止回阀，该止回阀粘合在筏浮力管上。通过拉充气/固定线手柄释放气体，直到气体释放阀被激活。气体释放线从阀门中拉出并保持连接在固定线上。C. 平齐式手动充气/放气阀平齐式手动充气/放气阀粘合在浮力管上，如果在温度变化或长时间使用期间压力损失，可以使用手动泵给筏子充气。此阀门还用于释放因温度过高而导致的筏上压力。D. 规格项目 4 人 9 人
2025 堪萨斯 4-H 牲畜耳标程序
2025 年堪萨斯州 4-H 牲畜耳标程序 所有被提名参加 2025 年堪萨斯州博览会和/或堪萨斯州青少年牲畜展的动物都必须使用堪萨斯州 4-H EID（电子识别）耳标。这适用于市场牛肉、商业小母牛、市场羔羊、商业母羊、所有肉用山羊、市场猪和商业母猪。 订购标签 堪萨斯州 4-H EID 标签将从动物科学与工业系的 KSU 青年牲畜计划订购。请参考代理电子邮件、在线或订单顶部列出的订单截止日期。 牛肉标签订单必须在 2024 年 12 月 15 日之前提交，不被视为特殊订单。小型牲畜标签订单将于 2025 年 1 月 15 日到期。付款必须随标签订单一起提交才能被接受。今年，我们将恢复使用一页纸质表格。但是，推广单位应在邮寄之前先将填妥的表格副本通过电子邮件发送给 Lexie Hayes (adhayes@ksu.edu)，以确保他们的标签需求包含在州计数中。负责管理 4-H/EID 标签的代理人需要在截止日期前签署表格并将其连同支票一起邮寄给堪萨斯州立大学。有关 4-H/EID 标签的更多资源发布在 KSU 青年畜牧业计划网站的“EID 标签”选项卡下。经批准的绵羊和肉山羊 EID 标签的选项仍然有限。最好的选择是我们去年 (2024) 使用的新型小反刍动物轻量级 EID 标签。它体积小，呈方形，类似于大约 10 年前使用的标签。必须使用黑色（或蓝色，取决于标记器）插件来粘贴新的绵羊和肉山羊标签。 EID 按钮的尺寸比其他版本小得多，因此必须使用插入件以避免标签卡在标签器中。贴标签时使用消毒剂以及在贴上标签后将标签组件拉开并旋转也非常重要。堪萨斯 4-H EID 标签每袋 20 个，最低订购量为一袋。欢迎各县与其他县共享一袋标签。最初发放标签的单位必须保留他们发送给其他单位的任何标签的记录，以及每个标签所贴家庭和动物的准确记录。鼓励在动物标签记录中包含第二种身份证明形式（羊搔痒症标签、耳凹口等）。单位首先使用最旧的标签也很重要，因为我们已经到了开始重复 5 位数的可视 4-H 标签编号的地步。一旦我们返回到物种的特定标签系列，旧标签将不再适用于州提名的动物。收集、合并堪萨斯州各推广单位收到的标签订单，并代表该州下达批量订单。首先订购牛肉标签，然后订购小型牲畜标签。标签在收到并处理后将分发给各个单位。堪萨斯州立大学青年牲畜计划并不维持标签的持续供应。传统上，牛肉标签在 1 月底可用，小型牲畜标签在 3 月 1 日之前准备好。过期标签 5 年及以上的堪萨斯 4-H EID 标签将不再被接受用于州提名的动物。制造日期应列在每袋标签的标签底部。2020 年之前发放的标签不适用于将被州提名参加堪萨斯州博览会 Grand Drive 和/或 KJLS 的牲畜项目。这包括所有物种的可视标签编号 45200-60000。但是，2019 年及之前剩余的标签仍可用于仅限县博览会的动物。 *仅 840 个标签可用于将被州提名的牛和猪。作为拨款资助的 RFID 技术试点计划的一部分发放的原始 982 个 EID 标签将不被这两个物种接受。记录保存职责 单位内负责管理牲畜项目标签的推广专业人员负责维护使用标签的动物的标签记录。堪萨斯 4-H EID 标签（官方 (840) 标签）的记录需要保存五 (5) 年。
机器学习方法的类型
机器学习在研究和行业中正在迅速发展，新方法不断出现。这种速度甚至使专家要对新移民保持艰巨和艰巨。为了使机器学习神秘，本文将探讨十种关键方法，包括解释，可视化和示例，以提供对核心概念的基本理解。我曾经依靠多变量的线性回归来预测特定建筑物中的能源使用（以kWh），通过结合建筑年龄，故事数量，平方英尺和插入电器等因素。由于我有多个输入，因此我采用了多变量方法，而不是简单的一对一线性回归。该概念保持不变，但根据变量数量将其应用于多维空间。下图说明了该模型与建筑物中实际能耗匹配的程度。想象一下可以访问建筑物的特征（年龄，平方英尺等），但缺乏有关其能源使用的信息。在这种情况下，我可以利用拟合线来估计该特定建筑物的能源消耗。另外，线性回归使您能够衡量每个促成最终能量预测因素的重要性。例如，一旦建立了一个公式，就可以确定哪些因素（年龄，大小或身高）对能耗的影响最大。分类是一个基本的概念，然后再继续采用更复杂的技术，例如决策树，随机森林，支持向量机和神经网。1。2。随着机器学习的进展（ML），您将遇到非线性分类器，从而实现更复杂的模式识别。聚类方法属于无监督的ML类别，重点是将具有相似特征的观测值分组而无需使用输出信息进行培训。而不是预定义的输出，聚集算法根据数据相似性定义了自己的输出。一种流行的聚类方法是K-均值，其中“ K”代表用户为群集创建的数字。该过程工作如下：数据中的随机选择“ K”中心；将每个点分配到其最接近的中心；重新计算新的集群中心；并迭代直至达到收敛或最大迭代限制。例如，在建筑物的数据集中，应用K = 2的K均值，可以根据空调效率等因素将建筑物分为高效（绿色）和低效率（红色）组。聚类具有自己的一系列有用算法，例如DBSCAN和平均移位群集。降低性降低是另一种基本技术，用于管理具有许多与分析不相关的列或功能的数据集。主组件分析（PCA）是一种广泛使用的维度缩减方法，它通过找到最大化数据线性变化的新向量来降低特征空间，从而使其成为将大型数据集减少到可管理大小的有效工具。在具有较强线性相关性的数据集上应用维度降低技术时，可以通过选择适当的方法来最大程度地减少信息丢失。例如，T-Stochastic邻居嵌入（T-SNE）是一种流行的非线性方法，可用于数据可视化以及在机器学习任务中的特征空间降低和聚类。手写数字的MNIST数据库是分析高维数据的主要示例。此数据集包含数千个图像，每个图像都标记为0到9。使用T-SNE将这些复杂数据点投影到两个维度上，研究人员可以在原始784维空间中可视化复杂的模式。类似于通过选择最佳组件并将它们组装在一起以获得最佳性能，类似于构建自定义自行车，Ensemble方法结合了多个预测模型，以实现比单个模型本身所能实现的更高质量预测。诸如随机森林算法之类的技术（汇总在不同数据子集训练的决策树上）就是组合模型如何平衡差异和偏见的示例。在Kaggle比赛中表现最好的人经常利用集合方法，其中包括随机森林，Xgboost和LightGBM在内的流行算法。与线性模型（例如回归和逻辑回归）相比，神经网络旨在通过添加参数层来捕获非线性模式。这种灵活性允许在更复杂的神经网络体系结构中构建更简单的模型，例如线性和逻辑回归。深度学习，其特征是具有多个隐藏层的神经网络，包括广泛的架构，使得与其连续演变保持同步是一项挑战。深度学习在研究和行业社区中变得越来越普遍，每天引起新的方法论。为了实现最佳性能，深度学习技术需要大量数据和计算能力，因为它们的自我调整性质和大型体系结构。使用GPU对于从业者来说是必不可少的，因为它使该方法的许多参数能够在巨大的体系结构中进行优化。深度学习已在视觉，文本，音频和视频等各个领域中取得了非凡的成功。TensorFlow和Pytorch是该领域最常见的软件包之一。考虑一位从事零售工作的数据科学家，其任务是将衣服的图像分类为牛仔裤，货物，休闲或衣服裤。可以使用转移学习对训练衬衫进行分类的初始模型。这涉及重复一部分预训练的神经网络，并为新任务进行微调。转移学习的主要好处是，训练神经网络所需的数据较少，鉴于所需的大量计算资源以及获取足够标记的数据的困难，这一点尤为重要。在行动中的强化学习：最大化奖励和推动AI边界RL可以在设定的环境中最大化累积奖励，从而使其非常适合具有有限数据的复杂问题。在我们的示例中，一只鼠标会导航迷宫，从反复试验中学习并获得奶酪奖励。rl在游戏中具有完美的信息，例如国际象棋和GO，反馈快速有效。但是，必须确认RL的局限性。像Dota 2这样的游戏对传统的机器学习方法具有挑战性，但RL表现出了成功。OpenAI五支球队在2019年击败了世界冠军E-Sport球队，同时还开发了可以重新定位的机器人手。世界上绝大多数数据都是人类语言，计算机很难完全理解。NLP技术通过过滤错误并创建数值表示来准备用于机器学习的文本。一种常用方法是术语频率矩阵（TFM），其中每个单词频率均可在文档中计算和比较。此方法已被广泛使用，NLTK是用于处理文本的流行软件包。尽管取得了这些进步，但在将RL与自然语言理解相结合，确保AI可以真正理解人类文本并解锁其巨大潜力时仍将取得重大进展。TF-IDF通常优于机器学习任务的其他技术。TFM和TFIDF是仅考虑单词频率和权重的数值文本文档表示。单词嵌入，通过捕获文档中的单词上下文，将此步骤进一步。这可以用单词进行算术操作，从而使我们可以表示单词相似性。Word2Vec是一种基于神经网络的方法，它将大型语料库中的单词映射到数值向量。这些向量可用于各种任务，例如查找同义词或表示文本文档。单词嵌入还通过计算其向量表示之间的余弦相似性来启用单词之间的相似性计算。例如，如果我们有“国王”的向量，我们可以通过使用其他单词向量进行算术操作来计算“女人”的向量：vector（'queen''）= vector（'king''） + vector（'king'） + vector（'woman''） - vector（'男人'）。我们使用机器学习方法来计算这些嵌入，这些方法通常是应用更复杂的机器学习算法的预步骤。要预测Twitter用户是否会根据其推文和其他用户的购买历史来购买房屋，我们可以将Word2Vec与Logistic回归相结合。可以通过FastText获得157种语言的预训练词向量，使我们可以跳过自己的培训。本文涵盖了十种基本的机器学习方法，为进一步研究更高级算法提供了一个可靠的起点。但是，还有很多值得覆盖的地方，包括质量指标，交叉验证和避免模型过度拟合。此博客中的所有可视化均使用Watson Studio Desktop创建。机器学习是一个AI分支，算法在其中识别数据中的模式，在没有明确编程的情况下进行预测。这些算法是通过试验，错误和反馈进行了优化的，类似于人类的学习过程。机器学习及其算法可以分为四种主要类型：监督学习，无监督学习，半监督学习和增强学习。这是每种类型及其应用程序的细分。**监督学习**：此方法涉及使用人类指导的标记数据集的培训机器。无监督学习的两种主要类型是群集和降低性。它需要大量的人类干预才能在分类，回归或预测等任务中实现准确的预测。标记的数据分为特征（输入）和标签（输出），教机教学机构要识别哪些元素以及如何从原始数据中识别它们。监督学习的示例包括：***分类**：用于分类数据，算法，诸如K-Neartem邻居，天真的贝叶斯分类器，支持向量机，决策树，随机森林模型排序和隐藏数据。***回归**：经常用于预测趋势，线性回归，逻辑回归，山脊回归和LASSO回归等算法，以确定结果与自变量之间的关系，以做出准确的预测。**无监督的学习**：在这种方法中，机器在没有人类指导的情况下处理原始的，未标记的数据，减少工作量。无监督的学习算法在大型数据集中发现隐藏的模式或异常，这些模式可能未被人类发现，使其适用于聚类和降低任务。通过分析数据并分组相似的信息，无监督的学习可以在数据点之间建立关系。无监督学习的示例包括自动化客户细分，计算机视觉和违规检测。基于相似性的聚类算法组原始数据，为数据提供结构。这通常用于营销以获取见解或检测欺诈。一些流行的聚类算法包括层次结构和K-均值聚类。此迭代过程随着时间的推移增强了模型的准确性。维度降低在保留重要属性的同时减少数据集中的功能数量，使其可用于减少处理时间，存储空间，复杂性和过度拟合。特征选择和特征提取是使用两种主要方法，其中包括PCA，NMF，LDA和GDA在内的流行算法。半监督学习通过将少量标记的数据与较大的原始数据结合在一起，在受监督和无监督学习之间取得了平衡。与无监督学习相比，这种方法在识别模式和做出预测方面具有优势。半监督学习通常依赖于针对两种数据类型培训的修改后的无监督和监督算法。半监督学习的示例包括欺诈检测，语音识别和文本文档分类。半监督学习：通过伪标记和传播自训练算法增强模型的准确性：这种方法利用了称为伪标记的现有的，有监督的分类器模型来微调数据集中的较小的标记数据集。伪标记器然后在未标记的部分上生成预测，然后将其添加回数据集中，并具有准确的标签。标签传播算法：在标签传播中，未标记的观测值通过图神经网络中的动态分配机制接收其分配的标签。数据集通常以一个已经包含标签的子集开始，并标识数据点之间的连接以传播这些标签。概率：IB（增加爆发）-30％此方法可以快速识别社区，发现异常行为或加速营销活动。强化学习：强化学习使嵌入在AI驱动软件计划中的智能代理能力独立响应其环境，并做出旨在实现预期结果的决策。这些药物是通过反复试验的自我训练，获得了理想的行为和对不良行为的惩罚，最终通过积极的加强来达到最佳水平。强化学习算法的示例包括Q学习和深度强化学习，这些学习通常依赖大量的数据和高级计算功能。基于神经网络和深度学习模型领域内的基于变压器的体系结构，Chatgpt利用机器学习能力来掌握和制作模仿人类之间的对话互动。