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丰富航空网络规划数据，真实了解旅客需求
案例研究、比较、统计数据、研究和建议均按“原样”提供，仅供参考，不应作为运营、营销、法律、技术、税务、财务或其他建议的依据。Visa Inc. 不对本文件中信息的完整性或准确性作出任何保证或陈述，也不承担因依赖此类信息而产生的任何责任或义务。本文中包含的信息不作为投资或法律建议，鼓励读者在需要此类建议时寻求有能力的专业人士的建议。在实施任何新战略或做法时，您应咨询您的法律顾问，以确定哪些法律和法规可能适用于您的具体情况。任何建议、计划或“最佳实践”的实际成本、节省和收益可能会因您的特定业务需求和计划要求而异。就其性质而言，建议并非未来业绩或结果的保证，并且受难以预测或量化的风险、不确定性和假设的影响。所有品牌名称、标识和/或商标均为其各自所有者的财产，仅用于识别目的，并不一定表示产品认可或与 Visa 有关联。
真正的 4K 摄像头，为每个会议空间带来极致清晰度
UVC84 摄像头还集成了音频功能。与 UVC84 摄像头、VCM34 阵列麦克风或 VCM38 天花板麦克风以及 MSpeaker II 条形音箱完美配合，能够提供绝佳的音频体验。
噪声生成解决方案支持定向能武器的真正威力
国防武器是技术前沿的中流砥柱，不断扩展设计和性能能力，以维护全球安全，免受敌对对手的攻击。定向能武器 (DEW) 因其与传统国防系统相比具有众多操作优势而引起了各军种和研究机构的极大兴趣。基于激光的定向能武器是一种强大的远程武器，可产生集中的能量束来消灭目标。这些高度聚焦的激光束以光速传播，支持近乎无限的射程，降低附带损害风险，并在从足够的电源获取能量的情况下提供无限的弹药供应。无论是从空中、陆地还是海上结构发射，其平台灵活性都可以扩大潜在的任务位置，无论在哪个领域。
定义获胜率的估计：将真实效果与审查>分开
摘要该获胜率越来越多地用于具有层次复合终点的试验中。虽然涉及的结果及其比较规则与应用程序有所不同，但几乎没有关注所得统计量的估计，从而造成了解释和盘问比较的困难。我们提出将估计数作为赢得比率分析的第一步，并确定其根本性的根本原因是其对比较时间范围的固有依赖性，如果未指定，则通过试验特异性的审查来偶然地设定。从统计文献中，我们总结了两种一般的方法来克服这种不确定性，这是一种预先指定所有比较的时间范围的非参数，以及一种半摩托车，一种在所有时间中都持续的胜利率，这些时间始终是所有时间的持续胜利率，其中包括公开可用的软件和真实示例和真实示例。最后，我们讨论了尚未解决的挑战，例如估计和推断发生界面事件的挑战。
制定个人精神计划：成为真实自我的 7 个初始步骤
7. 基督徒服务 我们为什么要这样做？ 圣雅各在使徒书信第二章中说道：“我的弟兄们，若有人说自己有信心，却没有行为，有什么益处呢？这信心能救他吗？ 如果一个弟兄或姐妹衣不蔽体，又缺少日用饮食，你们中间有人对他们说：‘平平安安地去吧！愿你们穿得暖、吃得饱！’却不给他们身体所需用的，这有什么益处呢？ 同样，如果没有行为，信心本身就是死的。” 我们可以追求一切美好的事物，达到圣洁的最高境界，记住关于上帝的一切知识，但如果我们不活出我们的信仰，这一切都是没有力量的。 要成为圣人，我们必须有信仰，我们必须行动，不是自相矛盾，而是在完美的精神互补中。
从多指双极晶体管中的测量数据中提取真实的手指温度
摘要 - 在此简介中，我们提出了一种逐步策略，以准确估计基于硅的多纤维双极晶体管结构中的纤维温度，从常规的调查中。首先，我们在给定的环境温度下提取几乎零动力的自加热电阻（r TH，II（t a））和热耦合因子（C IJ（t a））。现在，通过将叠加原理应用于几乎零功率的这些变量上，其中保留了热扩散方程的线性，我们估计有效的热电阻（r th，i（t a））和相应的修订后的效率温度t i（t a）。最后，Kirchhoff在T I（t a）上的trans形得出每个纤维处的真实温度（t i（t a，p d））。所提出的提取技术自动包括晶体管结构中存在的后端金属层和不同类型的沟渠的影响。该技术是针对具有不同发射极尺寸的双极晶体管的3D TCAD模拟结果验证的，然后应用于从stmicroelectronics B5T技术中从最先进的多纤维sige HBT获得的实际测量数据。可以观察到，原始测量数据在40 mW左右的叠加量低估了真正的纤维温度约10％。
真正的不确定性和道德 AI：监管沙盒作为道德想象的政策工具
人工智能 (AI) 技术在我们知识的极限或超出范围的情况下挑战道德选择。技术的发展不仅比我们的监管速度更快，而且比我们的想象更快。在越来越多的关于人工智能和伦理的文献中，为负责任的人工智能创建框架的斗争得到了深入讨论。在欧盟人工智能法案的等待中，实际上与欧盟人工智能法案平行，保护基本权利以及以人为本、合乎道德和负责任地使用人工智能技术是一项核心目标 [ 1 , 2 ]，自下而上解决人工智能和伦理问题的举措正在蓬勃发展。有人呼吁将道德作为人工智能教育的核心 [ 3 ]；为人工智能开发者引入誓言，与医学中的希波克拉底誓言一致 [ 4 ]；并建立约束公司行善的行为准则 [ 5 , 6 ]。此外，有人呼吁通过政策制定者引入的监管沙盒等机制，实现多方利益相关者的协调
估计标准偏差占其真实值的百分比所需的样本量
当需要估计标准差时，经常需要合理选择样本量。在许多情况下，将估计的允许误差从绝对误差改为相对误差是可以接受的，并且可以对样本量问题进行精确的先验解，而无需涉及任何先前的估计。在许多实际工程情况下，需要估计特征的线性离散度。这样的例子有低空炸弹瞄准器的纵向或范围误差，或测量设备的误差。与工程师合作的经验表明：1）他掌握了标准差作为离散度度量的概念；2）他接受将样本标准差表示为在先前商定的正常总体真实值的百分比范围内的概念； 3) 他对置信系数有足够的直观理解，愿意采取相应的行动。因此，有一种快速的方法可以告诉他获取不同置信系数的各种置信区间内的估计值所需的样本量。这些估计值是将真实标准差的置信区间的半长表示为真实标准差的百分比。为估计这一点所需的样本量而提出的解决方案不使用任何先前的离散估计或其真实值，因此适用范围很广。假设正在对正态总体进行抽样。让 82 成为总体 o2 的平方标准差的估计值，使得 ns2/o-2 分布为具有 n 个自由度的 X2。那么 s2 的平均值将为 E(s2) = u2，其中 u2 是真实但未知的总体方差。设 0 如果我们知道概率{s>(1+u)u} =pi，以及概率{s<(1-u)u} =P2，那么 s 位于 u 的给定分数 u 内的时间比例将是已知的。 pi 和 P2 的值是通过以下关系获得的。如果我们知道概率{s>(1+u)u} =pi，以及概率{s<(1-u)u} =P2，那么 s 位于 u 的给定分数 u 内的时间比例将是已知的。pi 和 P2 的值是通过以下关系获得的。