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C 部分 - 描述/规格/工作说明
承包商应分析计划/项目需求、采购策略和计划工件，以确定和捕获满足 DoDI 5000.02 附件 1 表 9 中列出的克林格-科恩法案 (CCA) 合规性十一 (11) 个要素所需的具体因素。承包商应使用 Microsoft Word 按照表 11 的组织和外观准备 CCA 合规性矩阵，并添加额外的单独列以显示工件：标题、批准日期、页码和段落或章节编号。右侧列应包含一个嵌入对象，允许读者打开未分类的工件。该列应标识分类工件，并应描述访问分类工件的批准渠道。承包商应在 CCA 合规性审查期间支持 DC30000 项目经理 (PM)，并在需要额外支持信息或修订时协助回复审查者的评论。
分支：机械工程 学期：第 6 学期...
工件和工具与直流电源电连接。工件连接到 +ve 端子。它成为阳极。工具为阴极。 工件和工具之间保持 0.005 至 0.05 毫米范围内的间隙，称为“火花间隙”。 当施加 50 至 450 V 范围内的适当电压时，电介质击穿，电子从阴极发射，间隙被电离。 事实上，由于在发生电离碰撞过程的火花间隙中形成了电子雪崩，因此形成了一个小的电离液柱。 当间隙中聚集更多电子时，电阻会下降，导致电火花在工件和工具之间跳跃。 每次放电都会导致电子流以高速度和加速度从阴极向阳极移动，并在两个电极表面产生压缩冲击波。
社交媒体的人工智能辅助和可解释仇恨言论检测
摘要 到目前为止，仇恨言论的检测仍然主要由人类进行，但将人类专业知识与自动化方法相结合具有巨大的潜力。然而，由于算法缺乏文化和社会结构等方面的专业知识，已发现的挑战包括人与机器之间的一致性较低。在这项工作中，设计科学方法用于获取设计知识并开发工件，通过该工件将人类融入检测和评估仇恨言论的过程。为此，利用了可解释的人工智能 (XAI)：该工件将提供解释性信息，说明为什么深度学习模型可以预测文本是否包含仇恨。结果表明，以仪表板形式实例化的设计知识被认为是有价值的，并且 XAI 功能增加了对工件有用性、易用性、可信度以及使用意图的感知。
用于...的静水称重方法的比较
npl.co.uk › MOT3 PDF 作者：SP Downes · 1997 · 被引用次数：2 — 作者：SP Downes · 1997 被引用次数：2 机械和声学计量中心...人工智能执行（见 5.3.1）。工件 1000 和工件 1000 分别进行了三个系列的测量运行。
工具制造中增材制造工艺适用性和优化潜力的自我优化确定方法
金属工件的增材制造 (AM) 面临着不断上升的技术相关性和市场规模。生产复杂或高度紧张的独特工件是一个重要的应用领域，这使得 AM 与工具组件高度相关。其成功的经济应用需要基于工件的系统决策和优化。考虑几何和技术要求以及必要的后处理使得决策变得费力，并且需要深入的知识。由于设计通常根据既定的制造进行调整，因此相关的技术和战略潜力往往被忽视。为了将 AM 嵌入面向未来的工业环境中，基于软件的自学工具是必不可少的。将它们集成到生产计划中，使公司能够有效地释放 AM 的潜力。本文提出了一种适当的方法来分析特定于过程的 AM 资格和优化潜力，并提出了具体的优化建议。对于集成的工件特性，成熟的方法通过特定于工具的图形来扩展。该方法的第一阶段指定模型的初始化。使用开发的关键图系统描述了一组学习工具组件。在此基础上，通过聚类和专家评估生成一套适用于特定工件结果确定的规则。在接下来的应用阶段，量化战略方向，并使用开发的关键数据描述感兴趣的工件。随后，根据第一阶段生成的规则集，使用检索到的信息自动生成具体建议。最后，在第三阶段收集有关建议的实际经验。统计学习将这些转移到生成的规则集中，从而不断深化知识库。这一过程使输出质量稳步提高。
MBSE 在防空反导场景中的指挥与控制应用
国防部 (DoD) 正在转向数字工程，需要系统数字工件的权威来源。这些数字工件必须涵盖学科网络和从概念到处置的整个生命周期活动。国防部副助理部长办公室（系统工程）[ODASD (SE)，“数字工程”，国防采办大学 (DAU)，2017
重建计量基础设施 - 齿轮技术
Fellows 质量控制经理 Gerry Gagnier 表示：“我们最重要的需求是全国范围内拥有一个所有人都可追溯的来源。每个人都要求我们可追溯到 NIST，但我们所能做的就是可追溯到 NBS 的上一次检查。”根据 Gagnier 的说法，在最佳条件下，齿轮工件应至少每 5 年重新校准一次。当校准服务公司不得不依赖其标准工件的旧测量值时，他们的客户就会产生疑问。如果标准工件掉落了怎么办？如果它被划伤或凹陷了怎么办？101 可能会在 100 年内发生。这些问题对于 M & M Precision Systems 等公司来说很重要，它们是专用齿轮测量设备的制造商。M & M 购买齿轮工件与其机器一起发货，以便最终用户可以校准机器。订单必须附带测量值。尤其是当客户是政府机构或 M&M 的代理商时，质量控制通常需要每年重新校准。但由于没有国家标准，
使用大型语言模型来支持瀑布生命周期中的软件工程文档：我们还在吗？
抽象软件文档是生产高质量项目并确保其平稳发展的关键。尽管如此，编写软件工件的活动是耗时且容易发生的。看着现有的知识体系，我们概述了自动化方法在记录整个软件生命周期中产生的工件时如何支持从业者的证据。特别是，仍然缺乏对大语言模型（LLM）能力的研究，在这方面确实应该是非常有益的。在本文中，我们提出了一项初步案例研究，以了解LLM如何支持通过瀑布生命周期开发的项目的文档的发展。使用chatgpt，我们设计了特定的提示，以生成和验证生成的工件，以现有的，有记录的软件工程项目为甲骨文。该研究的主要发现表明，Chatgpt正确生产大多数文物的能力。此外，我们发现软件工程师将需要相对较低的努力来使Chatgpt提供的输出适应自己的上下文，尤其是对于文本工件。
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