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订单 - 3120.4L - 空中交通技术培训
空中交通技术培训变更说明 a. 1-6. 授权 修改现有段落以反映新的 ATO 结构。这些变更反映在整个命令中。 b. 1-7. 词语用法和定义 添加以下定义： CPC 认证专业管制员 CPC-in-Training 认证专业管制员 TRD 塔台雷达显示 删除以下定义：撤回 c. 2-9. FAA 学院，空中交通部门 (AMA-500) 添加用于记录数据的电子学习管理系统 (ELM)。删除分发 BRITE/DBRITE 认证考试的要求。 d. 2-10. 设施培训职责 阐明了空中交通指导服务 (ATIS) 合同中设施技术联络官 (FTLO) 的培训要求。参加经批准的教练培训课程的要求缩短至 6 个月。阐明了设施支持人员评估学员表现的责任。
收入管理：增加小企业销售收入的策略
收入管理始于具有三个特征的公司的服务行业：i）易腐产品； 2）以容量成本形式的高固定成本； 3）能够细分客户的能力（Weatherford＆Bodily，1992）。例如，航空公司只有可腐烂的产品 - 给定日期的给定飞行仅一次 - 他们对飞机车队的投资投资高昂的固定成本，以及预订系统，使他们能够跟踪和记录有关客户购物和购买配置文件特征的数据和记录数据。对这些数据的分析使航空公司可以将其客户分为休闲和商务旅行者等类别。航空公司预测对特定航班的需求，并调整票价和座位可用性，以最大程度地利用客户领域的收入。座位在飞行前最多要几个小时，以便为商务旅客提供座位。在最后一刻旅行，他们愿意为这些座位支付的费用比几周前保留座位的休闲旅行者要多。
疫苗温度记录（华氏度）
”。2. 在提供的“AM”空间中记录数据记录器上显示的温度。不要用 X 代替实际温度。3. 按下“读取”按钮查看自午夜以来的最高温度并记录此信息。4. 第二次按下“读取”按钮以查看自午夜以来的最低温度并记录此信息。5. 第三次按下“读取”按钮以查看前一天最高温度并记录此信息。6. 第四次按下“读取”按钮以查看前一天最低温度并记录此信息。7. 对诊所关闭的任何其他天数（即周末和节假日）重复上述步骤。不允许连续超过 3 天不记录每日和最高/最低温度。在温度日志中记录每个额外监测日的此信息。8. 记录审查数据记录器信息的确切时间（以数据记录器上显示的军用时间表示）。9. 记录完成手动温度读数的人员的姓名首字母。
玩视频游戏会影响血压和心脏...
步骤1。收集材料步骤2。设置并获取游戏系统准备就绪步骤3。有2名参与者坐下来冷静下步骤4。将血压监测器放在参与者1上，并在参与者2选择CAR/角色步骤5时开始。在笔记本第6步中记录参与者1的血压和心率。做步骤4和5，但将血压监测器切换为参与者2步骤7。准备开始比赛。准备就绪时。步骤8。当参与者2在他们的第三圈开始血压监测器时，第9步。记录导致笔记本步骤10。Swich血压监测器回到参与者1步骤11。做步骤6-11，直到参与者与血压监测步骤12进行了2场比赛。赛车完成后等待两分钟，然后进行血压和心率，最后一次步骤13。在笔记本步骤14中记录数据。做步骤2-14，直到所有参与者完成
CHM1020L化学与社会实验室
我们必须尽早检查前lab，以确保实验室可以按时开始，并留出足够的时间来收集和记录数据并清理实验室。为了实现这一目标，TA不会在上课前不到一个小时或在门口显示给他们的前单铅lab。这也是原因，一旦TA完成检查所有学生并关闭了门，我们就不会承认任何人到达实验室的人都可以完成实验。您的安全是我们的首要任务。因此，我们不会承认任何没有适当服装和/或没有安全眼镜和/或迟到的人。从过程中打印出来，邮政实验室的其余部分也必须被接纳到实验室中（或者，您应该将其下载到计算机或iPad上，并且必须将其显示给TA）。为了验证数据并确保数据的有效性，希望学生在实验室结束的一个小时内将实验室报告中转到正确的链接。链接结束后，将不接受迟到的提交。
用于冷链无线温度监控的 NFC/RFID 传感器标签
摘要。本研究介绍了温度传感器标签的设计和验证，该标签可通过使用 NFC 协议的手机或 HF RFID 阅读器进行查询。它将轻松确保冷链故障和产品完整性。所提出的记录传感器可以放置在包装盒上以测量产品的温度。这允许观察和存储其变化，以保证产品质量并遵守运输过程中的适用规定。由于具有 NFC 的手机，与市场上现有的标签相反，这些记录数据可以轻松获得。标签的设计归结为组件的选择和天线的尺寸。然后使用 C 语言开发了一个用于数据记录和处理的程序。事实上，为了获得位置、速度和成本的三倍增益；对记录的值进行了优化。整体标签尺寸为 5.1x4x1.6 mm 3 ，其操作已通过在真实场景中执行来验证：对袋子内的水瓶进行至少 50 分钟的温度监测。将介绍和讨论此测试的结果。
用于对粗发和卷发进行可靠脑电图记录的新型电极
摘要 — EEG 是一种功能强大且价格实惠的大脑传感和成像工具，广泛用于诊断神经系统疾病（例如癫痫）、脑机接口和基础神经科学。不幸的是，大多数 EEG 电极和系统的设计并不适用于非洲裔人群中常见的粗卷发。这可能会导致数据质量较差，在从更广泛的人群中记录数据后，这些数据可能会在科学研究中被丢弃，并且对于临床诊断，会导致不舒服和/或情绪紧张的体验，在最坏的情况下，会导致误诊。在这项工作中，我们设计了一个系统来明确适应粗卷发，并证明随着时间的推移，我们的电极与适当的编织相结合，可实现比最先进系统低得多（约 10 倍）的阻抗。这建立在我们之前的工作的基础上，该工作表明，按照临床标准 10-20 排列的模式编织头发可以改善现有系统的阻抗。
使用...
热泵是复杂的系统，容易受到各种故障的影响。通过纳入当代物联网技术，这些设备不断传输数据，从而可以监视，维护和效率。这项研究着重于通过监督的机器学习算法（例如XGBoost，Random Forest，SVM和K-NN）识别出短持续时间循环为故障。使用来自热泵系统的大量记录数据进行了数据预处理和标记，从而解决了高维度，数据稀疏性和时间依赖性等问题。方法包括特征工程，丢失数据的插值以及压缩机短持续时间循环的缩写。进行了监督的机器学习模型，以对这些短持续时间周期进行分类。在模型中，XGBoost达到了最高的精度和F1得分，有效地区分了正常条件和断层条件。这些发现突出了机器学习的潜力，以增强热泵中的预测性维护和操作效率。
通过伴随数字孪生理解和改进模型驱动的物联网系统
摘要 开发人员经常会疑惑为什么他们的系统行为与预期不同，他们通常不得不依赖耗时且容易出错的日志文件手动分析。了解物联网 (IoT) 应用程序的行为是一项具有挑战性的任务，因为它们不仅本质上是难以追踪的分布式系统，而且它们通过传感器与环境的集成又增加了另一层复杂性。相关工作建议在系统执行期间记录数据，稍后可以重放这些数据以分析系统。我们将模型驱动开发方法应用于这个想法，并利用数字孪生来收集所需的数据。我们通过应用模型到模型的转换使开发人员能够重放和分析系统的执行。这些转换使用仪器组件和连接器 (C&C) 架构模型，这些模型的组件基于系统数字孪生记录的数据重现系统的环境。我们使用供暖、通风和空调 (HVAC) 案例研究来验证和评估我们方法的可行性。通过促进系统行为的重现，我们的方法降低了理解模型驱动的物联网系统行为的障碍。
人口普查局商业生态系统第二阶段计划
第二个原则是坦诚承认任何大型组织都具备应对变化速度的能力。人口普查局工作单位必须能够在现代化工作进展的同时继续提供预定的数据产品。同时进行太多变化可能会威胁我们的交付能力。制约因素是资源（人员、资金）和时间。考虑到这一点，我们可以将现代化工作视为一个范围。在范围的一端，重点是构建运营所要求的内容，主要考虑每个理事会当前的可交付成果。在另一端，重点是尽快实施全企业转型，主要考虑首先推出一种新的统计产品 - 以数据为中心的组织，该组织具有充分利用现有人口普查/调查数据集合和行政记录数据的能力，为官方统计数据和新的相关数据产品提供创新解决方案。在任何特定时刻，各个领域都以转型为导向 - 在其他时候，它们必然以满足其特定要求为导向，并继续提供其产品。