(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。
根据 1974 年《隐私法》,提供以下信息:1971 年 7 月 22 日第 11609 号行政命令、1962 年 3 月 27 日第 11012 号行政命令、1943 年 11 月 22 日第 9397 号行政命令以及 26 USC 6011(b) 和 6109 授权征集此表上的信息。所请求信息的主要目的是确定政府的报销金额。这些信息将供在履行公务时需要这些信息的联邦机构官员和雇员使用。当涉及民事、刑事或监管调查或起诉时,或根据本机构关于雇用或解雇雇员、颁发安全许可或在政府服务期间履行公务的调查的要求时,这些信息可能会披露给适当的联邦、州、地方或外国机构。根据《国内税收法典》(26 USC 6011(b) 和 6109)和 1943 年 11 月 22 日第 9397 号行政命令,我们将索取您的社会安全号码 (SSN),作为纳税人和/或员工身份识别号码。在索取付款或报销的凭证上必须披露,这些款项是或可能是应税收入。在其他所有情况下,披露您的 SSN 和其他所需信息都是自愿的。未能提供支持索赔所需的信息(SSN 除外)可能会导致报销延迟或丢失。
VREF 输出电压 Vref 与 IP 输入电流值无关 2.5 V 差值零点偏差 Voq-VREF IP=0A ±5 mV 灵敏度 Sens -2.5A
背景:架构决策被视为技术债务 (TD) 最常见的来源之一。因此,有必要了解软件架构师如何看待 TD,特别是支持从项目中消除债务项目的实践,以及用于降低 TD 发生可能性的实践。目标:本文从架构师的角度研究了偿还 TD 和防止软件项目中出现债务的最常用做法。方法:我们使用了 InsighTD 提供的可用数据,这是一个全球分布的关于 TD 原因、影响和管理的工业调查系列。我们分析了来自巴西、智利、哥伦比亚和美国的 72 名软件架构师的回复。结果:结果表明,重构 (30.2%) 是与 TD 支付相关的主要实践,其次是设计改进 (14.0%)。在代码、设计和测试债务案例中,重构、设计改进和测试改进是被引用最多的支付实践。关于 TD 预防实践,我们发现拥有明确定义的架构和设计是被引用最多的做法(13.6%),其次是拥有明确定义的范围和要求。最后这种做法是专家软件架构师被引用最多的做法。最后,在比较调查得出的三个主要角色(软件架构师、工程师角色和管理角色)的预防实践时,我们发现没有一个角色拥有被引用最多的做法,这意味着每个角色都有自己的担忧,并专注于不同的策略来减少 TD 在软件中的存在。结论:TD 支付和预防实践清单可以通过提供一份实践目录来指导软件团队,以控制或减少债务。
TSUGE Tetsuya*、SATO Yukie*2、NAKAGAWA Hitoshi* *日本开放大学,日本千叶县美滨区若叶 2-11 号,邮编 261-8586 *2 金泽星陵大学,日本石川县金泽市御所町牛石 10-1 号,邮编 920-8620
在FAL3中,订户应通过向RP提出身份验证器来验证,除了断言。此处使用的身份验证者也称为绑定的身份验证者和sec。。例如,如果订户在IDP和RP之间执行联邦登录过程,则RP将提示用户提供链接到RP用户帐户的界限验证者。FAL3中介绍的界面验证者不需要与订户对IDP身份验证时使用的身份验证者相同。主张来识别订户,并且BOUND身份验证者给出了试图登录的一方的最高概率是由主张确定的订户。请注意,直到使用界面验证者进行身份验证,RP验证了身份验证器是否正确链接到主张指示的RP订户帐户,才能实现FAL3。
HAMON FZCO,研发摘要这项工作提出了一个广义梯度估计器,该梯度估计器优化了涉及已知或黑框函数的期望,用于离散和连续的随机变量。我们合成并扩展了用于构建梯度估计器的标准方法,提供了一个框架,该框架会产生最小的计算开销。我们提出的方法证明了各种自动编码器的有效性,并引入了对加强学习,适应离散和连续的动作设置的直接扩展。实验结果揭示了提高的训练性能和样本效率,突出了我们在各个领域中估计器的实用性。未来的应用程序包括具有复杂注意力机制的培训模型,具有非差异可能性的连续远值模型,以及将我们的方法与现有方差减少技术和优化方法相结合。关键字:梯度估计,变异自动编码器(VAE),增强学习,重新聚集技巧,控制变体,策略梯度方法1。简介基于坡度的增强支持AI中的推进和支持学习。反向传播[16,19,12]的数字确定了可区分目标的斜率,而重新聚集技巧[24,4,4,13]赋予了概率模型的实际改进。尽管如此,许多目标需要斜率进行反向传播,例如,支持学习的黑盒能力[18]或离散抽样的不连续性[7,2]。[22]通过持续的放松提出了一个有思想的,低裂开的评估者。2。正在进行的技术通过角度评估者(包括艺人专家方法[21]和持续放松[7,2]来解决这一问题。我们通过学习基于大脑网络的控制变量来扩大这一点,即使没有一致的放松,也可以产生较低的,公平的评估材料,例如在支持学习或黑盒改进中。背景2.1。倾斜度估计器简化边界θ扩大支持学习中显示的假设(预期奖励Eτ〜π [r])和休眠变量模型(增强p(x |θ)= e p(z |θ)[p(x | z)])。我们增强L(θ)= E P(B |θ)[F(B)]。(1)
2 天前 — GLT-CG-2000001 日本陆上自卫队装备通用规格。2 一般事项。本规格中未指定的任何事项均受制造商规定的规格、内部标准和商业惯例的约束。 3 产品 ...
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