• 符合人体工程学、易于学习的“Touch'n'Action”用户界面 • 通过推子屏幕完成系统概览和快速参数访问 • 2 条主总线 PRG A、REC • 8 条加权立体声混音减总线可配置为 AUX 发送 • 2 条 AUX 立体声总线 • 8 个可分配插入(立体声)以及模拟麦克风插入 • 每个通道均配有 • 4 频段参数均衡器 • 限制器、压缩器、扩展器、门限 • 咝声消除器 • 带高通滤波器和模拟插入的麦克风输入 • 一个 PFL 电路 • 机箱内集成 PFL 扬声器 • 外部 PFL 功能(例如用于播放系统) • 试听总线 • 所有输入和输出上均具有快速收听功能的 CR 监控 • 一个独立的演播室监控/对讲电路 • 集成对讲麦克风
1. 简介 可靠的热控制子系统 (TCS) 是任何航天器的关键方面,但 TCS 的可靠性在实践中往往难以实现。TCS 的可靠性在设计阶段经常被高估,导致故障率高于客户愿意接受的水平。因此,航天器热控制界需要重新评估其公认的技术,本文旨在促进这一对话。本文回顾了航天器上使用的几种重要流体热控制技术的可靠性,包括泵送流体回路 (PFL)、回路热管 (LHP)、可变电导热管 (VCHP) 和轴向槽热管 (AGHP)。本综述更多地关注 PFL 和 LHP,因为这些更复杂、更强大的技术的使用有更多公开记录,并且这些系统的故障记录也更多。总结了所有已知的 PFL、LHP 和 VCHP 故障的开源示例,并显示了故障原因和一些解决方案。分析部分讨论了每种流体热控制子系统的故障率,以及更高的故障率与更复杂的设计有何关联。最后,提出了如何避免将来发生此类故障的建议。
摘要 - 在数据驱动的决策时代,提供个性化体验的同时保留隐私已变得至关重要。个性化联合学习(PFL)通过分散学习过程来提供一个有希望的框架,从而确保数据隐私并减少对集中数据存储库的依赖。然而,PFL中先进的人工intel-ligence(AI)技术的整合仍然没有被忽视。本文提出了一种新颖的方法,该方法通过替代AI方法来增强PFL,包括自适应优化,转移学习和差异隐私。我们提出了一个模型,该模型不仅可以提高单个客户端模型的性能,还可以确保跨异构网络的强大保护隐私机制和有效的资源利用。与常规联合学习模型相比,经验结果表明,模型准确性和个性化以及严格的隐私依从性的显着改善。这项工作为真正个性化和隐私意识的AI系统的新时代铺平了道路,对需要遵守严格的数据保护法规的行业产生了重大影响。索引术语 - 个人化联合学习,隐私,联邦学习
数据生成的迅速增加,结合了大型数据集的不切实际性以及机器学习任务的日益增长的复杂性,促进了分布式学习技术的发展。在其中,联邦学习(FL)由于其隐私保护方法而受到了极大的关注,在这种方法中,多个客户在不共享本地数据的情况下协作训练全球模型。但是,FL面临着几个关键的挑战,包括数据异质性,高计算成本和效率低下。这些问题在客户数据分布是非IID,计算资源有限的现实情况下变得更加明显,并且可以限制通信。本论文通过开发用于个性化联合学习(PFL)的有效算法和受到限制的联邦学习来解决这些挑战。所提出的方法旨在处理异质数据,最大程度地减少计算开销并降低沟通成本,同时保持强大的理论保证。具体而言,论文介绍了三个关键贡献:(1)PFL MF,一种基于低级矩阵优化的新型PFL公式,利用burer-Monteiro分解以实现个性化,而无需依赖预定义的距离指标。(2)PERMFL,一种用于多层PFL的算法,该算法介绍了针对团队和单个设备的个性化决策变量,从而在具有分层客户端结构的情况下有效地优化了。(3)FedFW,一种用于约束FL的无预测算法,该算法强调了通过稀疏信号交换的低计算成本,隐私保存和通信效率。通过解决FL中的关键问题,例如数据异质性,计算成本和通信瓶颈,拟议的算法推进了联合学习的领域,为实地世界应用提供了可靠的可扩展解决方案。
在 meterbridge 区域,您可以从四种计量方式(VU、PPM 动圈、真 PPM 动圈和 LED)、相位计、双定时器、PFL/Talkback 扬声器、2 个 talkback 模块、6 个输入源选择器和一系列开关/消隐板中进行选择。S2 的 meterbridge 模块可自由分配,meterbridge 中最多可容纳 3 个。
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• AB 2167(塞万提斯)——失业保险:带薪家庭假。该法案允许个人在符合福利条件的索赔第一个可补偿日之前 30 天内申请带薪家庭假 (PFL) 和残疾保险 (DI)。我们不允许在符合条件的事件发生之前提交索赔。该法案允许个人在残疾开始后的首个可补偿日的连续 60 天内申请索赔。目前,个人可以在残疾开始后的首个可补偿日的连续 41 天内申请 DI 索赔。经修订的该法案允许个人在收到裁定通知后不迟于 60 天内提出上诉,并将延长该期限以表明有正当理由。