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ISO/ASTM TR 52905:2023
为了满足对增材制造 (AM) 标准的迫切需求，本文件首先指出了无损检测 (NDT) 方法，这些方法有可能检测出缺陷并确定 AM 工艺中产生的残余应变分布。许多方法都得到了验证。所采用的策略是审查与 AM 类似的成熟制造工艺（即铸造和焊接）的现有 NDT 标准。这可能会减少全面涵盖 AM 缺陷所需的标准数量。对于已识别的 AM 独特缺陷，本文件提出了一种两级 NDT 方法：以星形工件作为初始质量指标 (IQI)，以单点工件为例，展示了构建非常具体的独特 AM 部件的具体步骤，为建立结构化和全面的框架铺平了道路。
TR 103 619 - V1.1.1 - 网络
6 第 2 阶段 - 准备迁移计划 ................................................................................................................................ 11 6.1 制定迁移计划 ................................................................................................................................................ 11 6.2 迁移问题 ................................................................................................................................................ 13 6.3 迁移对基于硬件的安全环境的影响的考虑 ............................................................................................. 13 6.4 迁移期间的密钥管理 ................................................................................................................................ 14 6.5 迁移期间的信任管理 ................................................................................................................................ 14 6.6 迁移期间的隔离方法 ................................................................................................................................ 14 6.7 迁移后对非 QSC 保护资源的访问 ................................................................................................................ 14 6.8 第 2 阶段的业务流程要求 ............................................................................................................................. 15
TR 多同轴系列 | 量子计算
Ardent TR 多同轴连接器的最新外形支持量子计算应用的许多独特挑战。密度、巨大的环境变化以及对更多高速通道的日益增长的需求，促使量子计算机设计师重新考虑单个电缆的传统布线方法。通过利用超导材料（如 CuNi 电缆）和 Ardent 现有的专利接触技术，工程师将能够大幅减少单个连接器所需的空间并增加其通道数，同时提高系统中的信号完整性。
TR 104 016 - V1.1.1 - 网络
不幸的是，许多企业尚未开始量子安全迁移规划，原因有几个。迁移本身的艰巨性可能会成为开始的阻碍。需要分配预算和内部资源，当缺乏内部专业知识、治理层面的支持，或者因为无法准确估计密码相关量子计算机 (CRQC) 出现的时间表时，这可能很难做到。当企业在固定预算下工作并经常面临包括勒索软件攻击和零日漏洞在内的重大安全威胁时，这些问题会变得更加严重。此外，即使对于那些希望立即开始量子安全迁移规划的企业来说，他们也常常难以决定从哪里开始以及如何开始。
TR 128 909 -V18.0.0-5G
ts 28.100 [2]提供了一种根据自主能力的定性描述（人类和电信系统的参与）来评估自主网络级别的方法，用于整个工作流程中的每个任务，用于评估具有某些管理范围的单个风景的电信系统自主能力。这种评估方法是电信系统自治能力的定性评估方法，评估结果可以是1级，第2级，第3级，4级和5级。例如，如果RAN MNF实现了以下自治能力以进行无线电覆盖优化，则基于自主网络级别的一般分类，定性评估结果为2级（请参见图4.1.2-1），以在TS 28.100中的第7.1.2条中进行网络优化[2]。
Dulux Professional Watershield TR E2000
传统的外部油漆Dulux专业风水屏幕涂料注释*：请参阅BSD的详细报告，介绍节能模拟。可根据要求提供由BSD（建筑系统和诊断PTE LTD）进行的完整测试报告。＃反射热量取决于颜色。较浅的颜色总是会产生更冷却的效果。阴影越轻，热反射的量越高，外表面温度越低。Dulux Weathershield被证明比传统油漆在热反射和降低表面温度方面更有效。*该测试是在计算机模拟上进行的，该测试是针对典型的15层高层公寓的。典型的15层高层公寓每年节省每年10％的能源，典型平房每年节省15％的能源。**基于2009年度的关税率为0.2169/kWh的计算。总太阳能反射（％）是指从表面反射的总太阳辐射。*适用于选定颜色
高效注释AI训练数据
图 1. 深度学习网络输出的示例，其中找到并掩盖了鱼的横截面图像中的内脏器官（红褐色）。该图像来自 CompleteSCAN 项目，丹麦技术研究所 DMRI 对整条鲑鱼进行了 CT 扫描，并开发了深度学习算法来自动查找和去除内脏、头部和鱼鳍，以确定鱼片的产量。深度学习的日益普及，部分原因是该技术在执行图像分析方面非常有效，而使用传统的图像分析技术进行图像分析会非常复杂和困难，部分原因是近年来主要科技公司已经开发并提供用于设计、训练和执行深度学习网络的工具（例如谷歌的 TensorFlow 和 Facebook 的 PyTorch）。要从头开始训练深度学习图像分析网络，必须使用数十万张带注释图像形式的参考数据。那是。图片中说明了图片中的内容，并且通常还说明了它在图片中的位置。幸运的是，通常可以从
ETSI TR 102 300-6 V1.1.2 (2016-05)
AGA 空-地-空 AGA_MS 空-地-空移动站 AGL 地面以上 ATG 空对地（也称为 A2G） BS 基站 DC 直流 DMO 直接模式操作 ECC 电子通信委员会 EIRP 等效全向辐射功率 EMC 电磁兼容性 HF 高频 HPSC 高度优选用户类别 LA 位置区 MCCH 主控制信道 MMI 人机接口 MS 移动站 PD 分组数据 PLA 优选位置区 PSC 优选用户类别 PSS 公共安全频谱 PTT 按下通话开关，也称为 pressel RF 射频 RSSI 无线电信号强度指示 RX 接收 SC 用户类别 SwMI 交换和管理基础设施 SWR 驻波比 TMO 集群模式操作 TX 发送 TX/RX 发送/接收 V+D 语音加数据（集群基础设施） VHF 甚高频