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MS14 普通外壳 - 军用合格 1x4 GPS 分配器
MS14 设计用于在空气和喷气燃料的爆炸性混合物存在的情况下运行，不会在海拔高度 -1,800 英尺至 50,000 英尺的大气压下引起爆炸或火灾。MS14 不会产生超过 400 F 的表面温度或热量。 MS14 在打开、关闭或操作设备时不会产生足以点燃爆炸性混合物的能量水平的放电。MS14 符合 MIL-STD-810C、方法 511.1 和程序 II 的要求。符合 MIL-STD-202、方法 112D 或 MIL-STD-883、方法 1014.7（如适用）要求且氦气泄漏率不超过 1 x 10-7cc/s 的密封设备不受此要求限制。
MS14 普通外壳 - 军用级 1x4 GPS 分配器
MS14 设计用于在空气和喷气燃料的爆炸性混合物存在的情况下操作，不会在海拔高度 -1,800 英尺至 50,000 英尺的大气压下引起爆炸或火灾。MS14 不会产生超过 400 F 的表面温度或热量。当设备打开、关闭或操作时，MS14 不会产生足以点燃爆炸性混合物的能量水平的放电。MS14 符合 MIL-STD-810C、方法 511.1 和程序 II 的要求。符合 MIL-STD-202、方法 112D 或 MIL-STD-883、方法 1014.7（如适用）要求且氦气泄漏率不超过 1 x 10-7cc/s 的密封设备不受此要求限制。
MS14 普通外壳 - 军用级 1x4 GPS 分配器
MS14 设计用于在空气和喷气燃料的爆炸性混合物存在的情况下运行，不会在海拔高度 -1,800 英尺至 50,000 英尺的大气压下引起爆炸或火灾。MS14 不会产生超过 400 F 的表面温度或热量。 MS14 在打开、关闭或操作设备时不会产生足以点燃爆炸性混合物的能量水平的放电。MS14 符合 MIL-STD-810C、方法 511.1 和程序 II 的要求。符合 MIL-STD-202、方法 112D 或 MIL-STD-883、方法 1014.7（如适用）要求且氦气泄漏率不超过 1 x 10-7cc/s 的密封设备不受此要求限制。
MS14 普通外壳 - 军用级 1x4 GPS 分配器
MS14 设计用于在空气和喷气燃料的爆炸性混合物存在的情况下操作，不会在海拔高度 -1,800 英尺至 50,000 英尺的大气压下引起爆炸或火灾。MS14 不会产生超过 400 F 的表面温度或热量。当设备打开、关闭或操作时，MS14 不会产生足以点燃爆炸性混合物的能量水平的放电。MS14 符合 MIL-STD-810C、方法 511.1 和程序 II 的要求。符合 MIL-STD-202、方法 112D 或 MIL-STD-883、方法 1014.7（如适用）要求且氦气泄漏率不超过 1 x 10-7cc/s 的密封设备不受此要求限制。
MS14 普通外壳 - 军用级 1x4 GPS 分配器
MS14 设计用于在空气和喷气燃料的爆炸性混合物存在的情况下操作，不会在海拔高度 -1,800 英尺至 50,000 英尺的大气压下引起爆炸或火灾。MS14 不会产生超过 400 F 的表面温度或热量。当设备打开、关闭或操作时，MS14 不会产生足以点燃爆炸性混合物的能量水平的放电。MS14 符合 MIL-STD-810C、方法 511.1 和程序 II 的要求。符合 MIL-STD-202、方法 112D 或 MIL-STD-883、方法 1014.7（如适用）要求且氦气泄漏率不超过 1 x 10-7cc/s 的密封设备不受此要求限制。
at-a-a-glance时间表
下午1:30 - 下午3:10 Concurrent Sessions Broader Engagement (BE): Lightning Talks 206, 2nd floor MS11 Incorporating Scientific Computation in Machine Learning: Theory and Applications 212-214, 2nd floor MS12 Compositional Foundations for Optimization and Data Science 215, 2nd floor MS13 Randomized Iterative Algorithms for Large- scale Matrix and Tensor Data 216, 2nd floor MS14 Probabilistic Methods in Machine Learning and Complex Systems 217, 2nd floor MS15 Mathematics of Trustworthy Machine Learning 218, 2nd floor MS16 Learning Nonlinear Differential Equations from Data 219, 2nd floor MS17 Recent Trends in Generative Models for Solving Probabilistic Inverse Problems 220, 2nd floor MS18 Scientific Computation Meets Deep Learning 221, 2nd floor MS19 Geometric Methods in Data Science and Imaging 222, 2nd floor MS20 BlackBox优化符合机器学习223，2nd Floor下午1:30 - 下午3:10 Concurrent Sessions Broader Engagement (BE): Lightning Talks 206, 2nd floor MS11 Incorporating Scientific Computation in Machine Learning: Theory and Applications 212-214, 2nd floor MS12 Compositional Foundations for Optimization and Data Science 215, 2nd floor MS13 Randomized Iterative Algorithms for Large- scale Matrix and Tensor Data 216, 2nd floor MS14 Probabilistic Methods in Machine Learning and Complex Systems 217, 2nd floor MS15 Mathematics of Trustworthy Machine Learning 218, 2nd floor MS16 Learning Nonlinear Differential Equations from Data 219, 2nd floor MS17 Recent Trends in Generative Models for Solving Probabilistic Inverse Problems 220, 2nd floor MS18 Scientific Computation Meets Deep Learning 221, 2nd floor MS19 Geometric Methods in Data Science and Imaging 222, 2nd floor MS20 BlackBox优化符合机器学习223，2nd Floor