常见首字母缩略词和缩写 Acq O&M - 收购相关运营和维护 ACAT - 收购类别 ADM - 收购决策备忘录 APB - 收购计划基准 APPN - 拨款 APUC - 平均采购单位成本 $B - 十亿美元 BA - 预算授权/预算活动 Blk - 区块 BY - 基准年 CAPE - 成本评估和计划评估 CARD - 成本分析要求说明 CDD - 能力开发文件 CLIN - 合同项目编号 CPD - 能力生产文件 CY - 日历年 DAB - 国防收购委员会 DAE - 国防收购执行官 DAMIR - 国防收购管理信息检索 DoD - 国防部 DSN - 国防交换网络 EMD - 工程和制造开发 EVM - 挣值管理 FOC - 全面作战能力 FMS - 对外军售 FRP - 全速率生产 FY - 财政年度 FYDP - 未来年份 国防计划 ICE - 独立成本估算 IOC - 初始作战能力 Inc - 增量 JROC - 联合需求监督委员会 $K - 数千美元 KPP - 关键性能参数 LRIP - 低速率初始生产 $M - 数百万美元 MDA - 里程碑决策机构 MDAP - 重大国防采办计划 MILCON - 军事建设 N/A - 不适用 O&M - 运营与维护 ORD - 作战要求文件 OSD - 国防部长办公室 O&S - 运营与支援 PAUC - 项目采办单位成本 PB - 总统预算 PE - 项目要素 PEO - 项目执行官 PM - 项目经理 POE - 项目办公室估算 RDT&E - 研究、开发、测试与评估 SAR - 选定采办报告 SCP - 服务成本位置 TBD - 待定 TY - 当年 UCR - 单位成本报告 U.S. - 美国 USD(A&S) - 国防部副部长(采办与保障) USD(AT&L) - 副部长国防部长(采购、技术和后勤)
输出,增加系统中无线电和频道的数量,提供远程控制功能、语音警告,以及使用无人机在视线障碍物上传递通信的能力,而这些障碍物以前会导致系统中断。2013 年,Mathtech 与海军签订了一份生产合同,此后已为近 50 架最新型鹰眼飞机建造并交付了系统。
(U) PMA-231 未能有效管理在操作测试期间发现的缺陷,以实现 E-2D 先进鹰眼改进的性能。具体而言,PMA-231 未能解决或纠正在七次操作测试中发现的 213 个缺陷中的 141 个(约三分之二)。这是因为 PMA-231 没有跟踪未解决的操作测试缺陷或制定计划来纠正可能对任务产生影响的未解决的操作测试缺陷。因此,E-2D 先进鹰眼不具备所有必需的性能,这可能会阻碍海军完成任务。PMA-231 可能还需要花费更多资金来修改已部署的 E-2D 先进鹰眼并更新仍在生产的未来飞机。
本备忘录旨在通知您,我们计划于 2023 年 10 月开始进行主题审计。此次审计的目的是确定海军部是否正在有效规划并实现 E-2D 先进鹰眼升级和改装的性能。我们可能会在审计过程中修改目标,我们也会考虑管理层对额外或修订目标的建议。我们计划根据政府问责局普遍接受的政府审计标准进行此次审计。
Android应用程序经常进行更新,以跟上不断变化的用户,硬件和业务需求。通过广泛的测试确保应用程序更新的正确性对于避免到达最终用户的潜在错误至关重要。现有的Android测试工具生成了GUI事件,该事件致力于改善整个应用程序的测试覆盖范围,而不是优先考虑更新和影响元素。研究提出了以变化为中心的测试,但依靠随机探索来进行锻炼影响的GUI元素,对于具有巨大输入探索空间的大型复杂应用程序而言,无效且缓慢。在BOTEDANCE上,我们既定的基于模型的GUI测试工具FastBot2已成功部署已有近三年。FastBot2利用了从过去的探索中得出的事件 - 活性转变模型,以有效地实现增强的测试覆盖率。我们获得的一个关键见解是,事件活动转变的知识同样有价值地定位更新引入的变化。这种见解推动了我们针对Hawkeye进行更新的指示测试的建议。Hawkeye优先考虑通过从历史探索数据中进行深入的强化学习与代码更改相关的GUI行动。在我们的经验评估中,我们严格地将鹰眼与诸如FastBot2和Ares(例如10个流行的开源应用程序和商业应用程序)等最新工具进行了比较。结果表明,鹰眼在生成GUI事件序列中始终优于FastBot2和Ares,这些序列在开源和商业应用程序上下文中有效地针对更改功能。在现实世界的工业部署中,鹰眼无缝地进入我们的开发管道,进行烟雾测试
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基于多方的计算(MPC)的机器学习,重新为多方学习(MPL)已成为利用来自具有隐私保护的多个政党的数据的重要技术。近年来,为了在更实际的情况下应用MPL,已经提出了各种对MPC的模型,以减少MPL的非凡通信开销。在对MPC友好型模型的优化中,应对挑战的关键要素是分析模型的通信成本。但是,当前的解决方案主要取决于手动建立概况以识别模型的通信瓶颈,通常会在单调的过程中涉及繁重的人类努力。在本文中,我们提出了一个静态模型计算分析框架Hawkeye,它使模型设计师能够在MPL框架中获得Mod-Els的准确通信成本,而无需动态运行安全的模型培训或在特定MPL框架上的推理过程。首先,要通过复杂的结构来介绍模型的通信成本,我们提出了一种基于前缀结构的静态连接成本分析方法,该方法在静态分析过程中记录了函数调用链。其次,Hawkeye采用自动差异库来帮助模型设计师分析Pytorch模型的通信成本。最后,我们通过在五个流行的MPL框架上,Cryptflow2,Crypten,Delphi,Cheetah和SecretFlow-Semi2k上动态运行安全的模型训练和推理过程来核对鹰眼的静态分析结果。实验结果表明,鹰眼可以准确地介绍模型通信成本而无需动态分析。
美国海军的 E-2C 鹰眼飞机为海军航母战斗群提供空中预警。目前,部分机队正在被性能更强大的鹰眼 2000 飞机所取代。然而,即使有了这种改进,飞机也无法提供海军认为未来需要的作战性能。此外,目前机队中的许多飞机都已接近使用寿命极限。因此,海军必须决定是购买新飞机、翻新旧飞机、对部分 E-2C 机队进行现代化改造,还是采用这些策略的组合。如果要保留足够的飞机来满足其作战要求,它必须相对较快地做出决定。本报告分析了海军可能考虑的一些选项的成本、收益和风险。
ME5350-2-99-260-鹰眼显示器(基本)ME5070-2-19-009-急流ense ex ia CH4传感器ME507070-2-99-151-7.2V电池组(W/RTC)PL118504-PL118504-充电器模块 ME5060-2-99-016 - Flameproof Display Enclosure ME5070-2-99-112 - Sensor Assembly ME5350-2-26-008 - Magnetic Pencil (triple magnet) ME5070-2-07-019 - Hybrid Calibration Cap ME5070-2-90-159 - Hybrid Snout ME5070-2-24-005 - Sintered filter for Hybrid Snout SW507001-软件升级2.0.2