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公告 第120号 分任
（6）其他 a.须在投标开始前提交《资格审查结果通知书》副本。若您已经提交过，则无需再次提交。 若申请人由代表人或其他代理人代为竞投，则其须于竞投开始前提交《授权委托书》。 邮寄投标应清楚写明公司名称、投标日期和时间、投标主题，并用红色写明“投标书已附上”，并于7月17日星期三下午5点之前邮寄至下述地址。此外，投标人还将提前通过邮件收到投标意向通知。 如果您希望参加投标，您必须于7月12日星期五下午1:00之前通过传真或其他方式提交市场价格调查文件。 投标者在参与前必须同意《驻军使用标准合同》和《投标及合同指南》（在东部陆军会计司令部网站（https://www.easternarmy.gov/gsdf/eae/kaikei/eafin/index html）或在泷原驻军会计司令部办公室公布）。 通过提交您的出价，您将被视为承诺遵守“关于排除有组织犯罪集团的承诺”。投标文件中应当包含下列声明作为接受的表示： “本公司（本人（若为个人），本组织（若为组织））承诺遵守有关排除有组织犯罪的书面承诺事项。”此外，如果您拒绝提交有关上述“有关排除有组织犯罪的书面承诺事项”，则您将无法参与投标。（k）如果在最初的投标中已有通过邮寄方式提交投标的投标人，则重新投标的时间如下。
需求受相关性影响的设备备件库存优化 - 工业工程
摘要：备件多级库存模型通常建立在备件需求相互独立的假设基础上，但随着库存系统层次的提高和协同管理的应用，备件需求的相关性将显著影响库存优化决策。针对需求相关的备件库存问题，以服务响应时间为约束，以最小化库存成本和缺货成本为目标，建立了备件两级库存决策模型。利用Nataf概率变换，从得到的边际概率密度函数中构造满足指定相关性条件和概率分布的随机样本，结合蒙特卡洛模拟和遗传算法求解最优库存分配方案。仿真结果表明，备件库存最优决策随着需求相关系数的增大而发生变化。调整库存
新年假期期间工作日的信息
我们会做。 ・如果您有任何疑问，请单独与我们联系。 *1月27日，我们将接受缩短订单，直到中午12点。注册将在12:00之后的1月6日接受。 *2如果可以同日交货，则只能在12月27日发货。 *3 1月6日接受的物品的最短时间是在8日到达。 *4货物将于12月27日（1月7日到达）到接待处。
受计算机启发的高维多部分量子门概念
量子光学研究的共同目标之一是找到控制复杂量子系统的方法，这既可用于研究量子力学的基本问题，也可用于量子技术的潜在应用 [1,2]。量子系统的复杂性随着所涉及部分的数量和各个部分的维数的增加而增加。对于单光子量子系统，25 年来，人们一直知道如何进行任意幺正变换 [3]，这已成为集成光子学的基础 [4 – 7]。同样，在光子的其他自由度中，单量子门也已得到很好的理解，例如，使用离散化时间步骤 [8] 或光子的空间模式 [9 – 12] 和对单光子进行高维多自由度操作 [13]。多光子操作更加复杂，因为光子之间不相互作用。为了克服这一困难并实现两个光子之间的有效相互作用，辅助状态用于预示概率变换，例如受控非门 (CNOT) [14-16]。这些变换的质量已大大提高，使得任意二维双光子门的片上演示以及任意光子量子比特变换的理论概念成为可能 [17]。总而言之，多光子量子比特变换和单光子任意高维变换的特殊情况已得到充分理解。然而，d 维中 n 个光子的变换的一般情况仍未得到解决。
2024（70）Nishina纪念奖得主
图2 ：（顶）8 He + P→P + 4 He + 4n反应的示意图。 （培养基）使用此反应的RIBF实验设备。左侧的8 HE梁被入射，并与氢靶标反应，并使用由电磁体和一组探测器组成的武士光谱仪分析了生成的4和质子P。 （底部）获得的4个中子系统的能量光谱。水平轴E 4n是4-中子系统的能量，减去4-中子的质量总和。观察到峰（红线）显示了MEV的四脉，宽度γ= 1.75±0.22（统计）±0.30（标准）MEV。
调频发射机/接收机测试方法
显示 R 1 = 75Ω R a = 50Ω 的情况。 R 2・R 3：耦合电路的电阻 E：SG 输出电压 dBμ V 测试设备的输入信号电平：E-6 [dBμ V]
HDTest：受大脑启发的超维计算的差分模糊测试
摘要 — 受脑启发的超维计算 (HDC) 是一种新兴的计算范式，它模仿大脑认知并利用具有完全分布式全息表示和（伪）随机性的超维向量。与深度神经网络 (DNN) 等其他机器学习 (ML) 方法相比，HDC 具有高能效、低延迟和一次性学习等优势，使其成为广泛应用的有前途的替代候选者。然而，HDC 模型的可靠性和稳健性尚未得到探索。在本文中，我们设计、实现和评估 HDTest 以通过在罕见输入下自动暴露意外或不正确的行为来测试 HDC 模型。HDTest 的核心思想基于引导式差分模糊测试。在 HDC 中查询超向量和参考超向量之间的距离的引导下，HDTest 不断变异原始输入以生成可能触发 HDC 模型不正确行为的新输入。与传统的 ML 测试方法相比，HDTest 不需要手动标记原始输入。以手写数字分类为例，我们表明 HDTest 可以生成数千个对抗性输入，这些输入的干扰可以忽略不计，可以成功欺骗 HDC 模型。平均而言，HDTest 在一台商用计算机上运行一分钟内可以生成大约 400 个对抗性输入。最后，通过使用 HDTest 生成的输入重新训练 HDC 模型，我们可以增强 HDC 模型的稳健性。据我们所知，本文首次尝试系统地测试这种新兴的受大脑启发的计算模型。