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分支出负担行为担当官陆上自卫队中央会计队
2024 年 7 月 9 日 — 规格编号。4K6Z11B00600。4KA01A00024 0001。产品名称或主题。} 便携式导航。零件编号或规格。DreamMa Ker PN0907B 或同等产品。所用设备的名称。数量。
可调节充电器和电源
重量 IP54 - 3.9Kg / IP66 - 5.8Kg IP54 - 6.1Kg / IP66 - 8.5Kg IP54 - 6.7Kg 工作温度 -35 o C 至 +55 o C -35 o C 至 +55 o C -35 o C 至 +55 o C 可选型号 12V/40A, 24V/40A 36V/22A, 48V/20A 12V/80A, 24V/80A 36V/53A, 48V/40A 12V/105A, 24V/105A 36V/80A, 48V/60A 充电电压 14.4V, 28.8V, 43.2V, 57.6V 14.4V, 28.8V, 43.2V, 57.6V 14.4V, 28.8V, 43.2V, 57.6V 建议电池容量 20Ah-500Ah 30Ah-1000Ah 40Ah-1200Ah 输入交流电压 195-264VAC, 47-64Hz 195-264VAC, 47-64Hz 195-264VAC, 47-64Hz 纹波 <1% <1% <1% 可选充电程序 所有铅和锂电池 所有铅和锂电池 所有铅和锂电池 输出电压变化 ±0.5% ±0.5% ±0.5% 电流纹波 ±2% ±2% ±2% IP 等级 IP54 / IP66 IP54 / IP66 IP54 安全等级 I 级 I 级 I 级 电源线 3x1.5mm 2 橡胶线, 1.5m 3x1.5mm 2 橡胶线, 1.5m 3x1.5mm 2 橡胶电缆，1.5m 电池电缆 2x10mm 2 1.5m 2x16mm 2 1.5m 2x25mm 2 1.5m 其它 反极性保护，防短路 反极性保护，防短路 反极性保护，防短路 外壳 铝 铝 铝 CAN 总线 可选 可选 可选
空气处理机组的基于条件的维护 - Aaltodoc
摘要 空气处理机组的故障对建筑状况和能耗有重大影响。然而，许多缺陷可能会持续多年而不被察觉。本硕士论文研究了基于状态的维护方法，特别是应用于空气处理机组的自动故障检测方法。除了对方法进行更广泛的审查之外，本研究还实施了两种不同的方法，使用从真实空气处理机组收集的数据进行定性评估：模糊专家规则和递归密度估计。据说两者都很有前途。此外，本文还根据文献综述和实证研究，提出了扩大数据收集以便引入更先进方法的建议。
量子力学：从基础到高...
对线性代数，复数理论，概率理论，傅立叶变换，近极空间，量子力学，极化和光子概念的假设，量子测量，量子干涉法，量子密码学的基础知识，BB84协议，量子的基础原理，量子的基础，量子算子，量子不确定，量子不确定性，量子不确定，量子，EPR ker nocter，Epr spare，量子计算，量子通信和量子传送的基础知识，量子中继器，谐波振荡器的量化，量子隧道，统一操作员，投影操作员，量子电路，量子编程。对线性代数，复数理论，概率理论，傅立叶变换，近极空间，量子力学，极化和光子概念的假设，量子测量，量子干涉法，量子密码学的基础知识，BB84协议，量子的基础原理，量子的基础，量子算子，量子不确定，量子不确定性，量子不确定，量子，EPR ker nocter，Epr spare，量子计算，量子通信和量子传送的基础知识，量子中继器，谐波振荡器的量化，量子隧道，统一操作员，投影操作员，量子电路，量子编程。
机器学习和人工智能在多囊卵巢综合征诊断和分类中的应用：系统评价
2 INVEST 医学平台，新莱昂自治大学 - 知识教育研究 (UANL-KER)，梅奥诊所单位 (KER Unit Mexico)，新莱昂自治大学，墨西哥蒙特雷，美国，4 知识与评估研究单位 - 内分泌学 (KER-Endo)，梅奥诊所，明尼苏达州罗切斯特，美国， Jose ́ E. Gonza ́ lez”，墨西哥蒙特雷新莱昂自治大学
减轻气候变化的循环经济策略
主持人：•基础设施和水管理部的循环经济和气候政策官员，荷兰演讲者的政策官员：•联合国马科斯·尼特（Marcos Neto国际资源小组成员联合主席顾问：•UNDP的全球气候政策协调员Alana Craigen•DeutscheGesellschaftFürInternationale Zusammenarbeit（Giz）的气候与环境计划官员PatrickBüker，lisa da Silva，lisa da Silva，lisa dailance Corporiation（If Corlance in International Finance）（If C.
上下文感知的预测运动计划安全自主驾驶
在自动驾驶汽车中，在不确定环境中的几个道路使用者中，在交通状况中是安全有效的操作。前瞻性运动计划策略试图预测周围的交通变动，然后使用这些预测来计划无碰撞的道路。在交通环境中，有多个汽车的中央研究问题是如何处理汽车，驾驶行为不确定性和周围环境的影响之间的相互作用，以实现安全的运动计划。本文提出了在不确定和动态环境中自动驾驶汽车的运动计划方法，并有助于设计达到期望绩效的策略。第一个贡献包括一种相互作用的策略预测模型预测调节（MPC）。该方法基于相互作用的模型的整合，以预测周围汽车的运动和自己的汽车的时间变化参考目标。结果是在动态的交通环境中进行的主动运动计划，其中几辆汽车不仅允许当地重新计划道路。第二个贡献扩展了MPC方法，也能够处理环境中的多模式操作不确定性，其中包括驾驶操作和特定方式的不确定。该方法包括对这些不确定性进行建模以及引入一个参数，该参数能够在运动计划者的性能和稳健性之间保持平衡。第三个贡献集中在自动学习上，同时驱动周围汽车的运动不确定性，以避免操作员过于谨慎，而不会损害安全性。该方法是基于学习周围汽车的驾驶行为的基础，并采用后续策略来预测他们在不久的将来可以占据的道路的哪一部分。第四个贡献是一个注重环境意识的运动计划策略师，可以预测有关道路属性的周围汽车中可能驾驶操作。通过整合这些因素，该方法可以有效地预测周围汽车的运动，然后将其用于制定业务计划问题中的碰撞折叠标准。通过在各种交通情况下进行的模拟和实验，自动驾驶汽车可以通过整合对互动的意识，周围的汽车的不确定性以及周围环境的特征来实现安全有效的运动计划。