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机载测深激光雷达解决方案 经过验证的生产力
Leica Geosystems 是唯一一家提供基于通用传感器平台（包括系统外围设备和软件）的成像和 LiDAR 解决方案的供应商。用户可以在系统之间共享组件和通用操作员和飞行员界面，以便在所有机载传感器上进行简单、一致的安装，无论使用哪种系统，都能在地面处理和操作员培训方面提供协同效应。同样，通用任务规划使小型劳动力能够高效地规划各种任务，所有这些都来自熟悉的规划界面。这可以实现高效的工作流程、减少培训并节省成本。
以需要的速度提供经过验证的作战能力
摘要：国防部 (DOD) 的长期使命是提供军事力量来遏制战争并确保国家安全。测试与评估 (T&E) 对国防部任务的成功至关重要：它能够交付经过验证的、随时可战的系统，以实现未来联合部队的杀伤力、适用性、弹性、生存力、敏捷性和响应能力。随着多领域作战环境的复杂性以更动态的速度增加，T&E 工具、流程、基础设施和劳动力必须利用最新的科学和技术进步来转变 T&E 战略，保持领先于对手，并继续激发对我们作战能力的信任和信心，同时响应自适应采购框架以按需交付这些能力。本文重点介绍 T&E 企业需要实施的转型变革，以便准确描述国防部在冲突中获胜和保卫国土的作战绩效和局限性。本文总结了期望的最终状态和初步行动，以呼吁政府、工业界和学术界采取行动，确定正确的绩效衡量标准并加速拟议的转型。
以需要的速度提供经过验证的作战能力
摘要：国防部 (DOD) 的长期使命是提供军事力量来遏制战争并确保国家安全。测试与评估 (T&E) 对国防部任务的成功至关重要：它能够交付经过验证的、随时可战的系统，以实现未来联合部队的杀伤力、适用性、弹性、生存力、敏捷性和响应能力。随着多领域作战环境的复杂性以更动态的速度增加，T&E 工具、流程、基础设施和劳动力必须利用最新的科学和技术进步来转变 T&E 战略，保持领先于对手，并继续激发对我们作战能力的信任和信心，同时响应自适应采购框架以按需交付这些能力。本文重点介绍 T&E 企业需要实施的转型变革，以便准确描述国防部在冲突中获胜和保卫国土的作战绩效和局限性。本文总结了期望的最终状态和初步行动，以呼吁政府、工业界和学术界采取行动，确定正确的绩效衡量标准并加速拟议的转型。
开发学习和验证的学习 - 对象 - iamed-at-...
通过将基于计算思维（CT）的数学推理与幼儿教育进行通过编程恐龙游戏，旨在通过使用学习对象（LOS）来提高服务前教师的教学技能。此外，还探索了LOS构造的框架，以与教学目标保持一致，并强调学生数学成果的重要性，对CT概念的理解以及教师用来帮助学生解决问题的过程。本研究利用评估网格工具来评估数字学习资源，发现表明57位职前教师评估的LOS高质量。我们的研究表明，如何创建和使用LO进行教师的教学发展，重点关注教学方法和在CT活动中的数学知识的应用。
以需要的速度提供经过验证的作战能力
摘要：国防部 (DOD) 的长期使命是提供军事力量来遏制战争并确保国家安全。测试与评估 (T&E) 对国防部任务的成功至关重要：它能够交付经过验证的、随时可战的系统，以实现未来联合部队的杀伤力、适用性、弹性、生存力、敏捷性和响应能力。随着多领域作战环境的复杂性以更动态的速度增加，T&E 工具、流程、基础设施和劳动力必须利用最新的科学和技术进步来转变 T&E 战略，保持领先于对手，并继续激发对我们作战能力的信任和信心，同时响应自适应采购框架以按需交付这些能力。本文重点介绍 T&E 企业需要实施的转型变革，以便准确描述国防部在冲突中获胜和保卫国土的作战绩效和局限性。本文总结了期望的最终状态和初步行动，以呼吁政府、工业界和学术界采取行动，确定正确的绩效衡量标准并加速拟议的转型。
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]：
近期可有效验证的量子优势......
量子计算机有望以比传统计算机快得多的速度执行某些计算任务。这违反了扩展的丘奇-图灵论题，该论题认为任何物理上可实现的计算模型都可以用经典图灵机有效地模拟。事实上，量子计算机最初是作为模拟量子力学系统的一种手段而提出的 [1]，这项任务在传统上被认为是一项困难的任务。在识别量子计算机可以有效解决的传统难题方面已经取得了很大进展，例如整数因式分解 [2]、模拟汉密尔顿动力学 [3-5] 和提取有关高维线性系统解的信息 [6]。量子计算领域的一个重要里程碑是首次证明量子设备可以执行具有同等资源的传统设备无法执行的计算任务。这一里程碑被称为“量子霸权”[7,8]、量子优势或量子性的证明[9]，并引发了大量的理论提案和实验努力。然而，构建量子计算机仍然存在巨大的技术挑战，需要在架构设计、容错和控制方面取得理论和实验上的进展。各种量子优势提案以不同的方式解决了这些挑战，通过在实验演示的简易性、验证的简易性、安全保障和实际应用之间进行权衡。模拟量子模拟[10]，即用一个多体量子系统模拟另一个多体量子系统，是一种展示量子优势的自然方法。通过构建具有可调（但可能非通用）汉密尔顿量的量子系统，可以模拟一个大的
经过验证的概率方法来估计洪水直接...
摘要。本研究介绍了在欧盟 H2020 欧洲沿海洪水预警系统 (ECFAS) 项目中开发的用于评估沿海洪水影响的方法，用于评估洪水对欧洲沿海人口、建筑物和道路的直接影响。该方法整合了基于对象的评估和概率评估，为损害评估提供不确定性估计。该方法经历了一个用户驱动的共同评估过程。它已应用于欧洲各地的 16 个测试案例，并根据三个主要参考案例中报告的影响数据进行了验证：2010 年法国拉福特苏梅尔的 Xynthia、2013 年英国诺福克的 Xaver 和 2018 年西班牙加的斯的 Emma。还与基于网格的损害评估方法进行了比较。研究结果表明，与传统的基于网格的方法相比，EC-FAS 影响方法为受影响人口提供了有价值的估计，为建筑物和道路提供了可靠的损害评估，并且准确性更高。该方法还为预防和准备活动提供了信息，并有助于进一步评估风险情景和对灾害风险减少战略进行成本效益分析。该方法是一种适用于大规模沿海洪水影响评估的工具，为沿海洪水预报提供了更高的准确性和可操作性。它代表了欧洲洪水意识系统 (EFAS) 用于河流洪水预警的现有欧洲规模影响方法的潜在进步。基于对象和基于模型的集成
以需要的速度提供经过验证的作战能力
摘要：国防部 (DOD) 的长期使命是提供军事力量来遏制战争并确保国家安全。测试与评估 (T&E) 对国防部任务的成功至关重要：它能够交付经过验证的、随时可战的系统，以实现未来联合部队的杀伤力、适用性、弹性、生存力、敏捷性和响应能力。随着多领域作战环境的复杂性以更动态的速度增加，T&E 工具、流程、基础设施和劳动力必须利用最新的科学和技术进步来转变 T&E 战略，保持领先于对手，并继续激发对我们作战能力的信任和信心，同时响应自适应采购框架以按需交付这些能力。本文重点介绍 T&E 企业需要实施的转型变革，以便准确描述国防部在冲突中获胜和保卫国土的作战绩效和局限性。本文总结了期望的最终状态和初步行动，以呼吁政府、工业界和学术界采取行动，确定正确的绩效衡量标准并加速拟议的转型。