XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System性能数据
非机密 JADS JT&E 电子战测试... - DTIC
第 1 阶段（本报告的主题）包括 (1) 在西部试验场 (WTR) 进行风险降低飞行测试，(2) 在 WTR 使用 ALQ-131 干扰吊舱进行基线飞行测试，(3) 在位于德克萨斯州沃斯堡的空军电子战环境模拟器 (AFEWES) 进行短暂的硬件在环 (HITL) 测试，以及 (4) 在位于佛罗里达州埃格林空军基地 (AFB) 的自动多环境模拟器 (AMES) 设施进行系统集成实验室 (SIL) 测试。增加了 HITL 和 SIL 测试以补充基线飞行测试并提供缺失数据。这针对两个指挥制导地对空导弹 (SAM) 站点、一个半主动地对空导弹站点和一个防空炮火 (AAA) 站点建立了环境和干扰器性能数据基线。此场景用于为后续两个 ADS 测试阶段开发 ADS 测试环境，并提供基线数据以与 ADS 测试结果进行比较。此外，性能数据为测试所有三个阶段的关联能力提供了基线。
通过高效回收和改进设计实现电池存储关键材料的可持续利用：展望
图 3. 使用再锂化方法直接回收 LIB 阴极。（a）电池循环过程中阴极表面退化的示意图。（b）废阴极中再锂化的图示。（c）废 LiCoO 2 、NCM111 和 NCM523 阴极材料在水热再锂化和短暂退火之前和之后的电化学性能数据。
航空航天工程学科和标准
推断推进系统参数的变化如何影响性能。解释模型火箭发动机推力的测量值。设计稳定的模型火箭。收集与模型火箭发射相关的性能数据，例如最大飞行高度。使用火箭发动机测试数据和间接高度测量计算最大高度。根据每个组件的特性选择航天器组件。根据每个组件的特性选择航天器着陆系统。
![arXiv:2106.00565v5 [cs.DC] 2021 年 11 月 9 日](/simg/g:\will\search\icon\source\1\1c00337997354861b523581e792ec31025674325.webp)
arXiv:2106.00565v5 [cs.DC] 2021 年 11 月 9 日
本文介绍了一种基于事件的功率建模新方法，适用于没有性能监控单元 (PMU) 的嵌入式平台。该方法涉及将测量物理功率数据的目标硬件平台与另一个可以收集模型生成所需的 CPU 性能数据的平台进行补充。该方法用于为 Gaisler GR712RC 双核 LEON3 容错 SPARC 处理器生成准确的细粒度功率模型，该处理器带有板载功率传感器，但没有 PMU。Kintex UltraScale FPGA 用作支持平台，通过在 GR712RC 上运行双核 LEON3 的软核表示，但使用 PMU 实现，来获取所需的 CPU 性能数据。两个平台都执行相同的基准测试集，并使用每个样本的时间戳同步数据收集，以便 GR712RC 板的功率传感器数据可以与 FPGA 的 PMU 数据相匹配。然后，同步样本由稳健能量和功率预测器选择 (REPPS) 软件处理，以生成功率模型。在工业用例上验证后，这些模型的功率估计误差小于 2%，并且可以跟踪程序阶段，这使得它们适合在开发过程中进行运行时功率分析。
HO-PAC板压实机的压实指南HO-PAC板压实机的压实指南
压实指南。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 1。土壤。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8种土壤类型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8识别土壤类型。。。。。。。。。。。。。。。9 2。压实。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10补充的需求。。。。。。。。。。。。10实现压实。。。。。。。。。。。。。。11土壤/底物类型和压实。。。。12个水分含量和压实。。。。。14测量压实。。。。。。。。。。。。。15 3。压实设备。。。。。。。。。。。。。17个Rammers，盘子，滚筒。。。。。。。。。。。。17手工引导，机器/繁荣的，自行的。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17确定动态压实力18压实方法和土壤/底物类型。。。。。。。。。。。。。。。。19 4。HO-PAC板压实机。。。。。。。。。。。20种机器安装的压缩机类型。20压实设备的工作原理。。。。21范围可用的压实设备。。。。。。。。。。。。。21 5。压实技术。。。。。。。。。。。。。22安装压实设备。。。。。22准备一个面积以进行压实。。。。。22操作机器安装的压缩机。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 6。压实器性能数据。。。。。。。。26数据收集程序。。。。。。。。。。。26压缩机性能数据。。。。。。。。27 7。其他带有压实设备的操作。。。。。。。。。。。。。30桩驾驶。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30理论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30技术。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。其他31个其他应用程序。。。。。。。。。。。。。。。。。31 8。参考和进一步阅读。。。。。。。32
BELL 505 - 欢乐环保
© 2020 Bell Textron Inc. 所有注册商标均归其各自所有者所有。此处的信息为一般信息，可能因条件而异。使用此信息的个人必须运用独立判断来评估产品选择并确定产品是否适合其特定目的和要求。有关任何特定任务的性能数据和操作限制，必须参考经批准的飞行手册。CML 505 TEFS 190719-R01 EN
外部加热干燥剂压缩空气干燥器
1 性能数据符合 CAGI 标准 ADF 200 的双级再生干燥剂压缩空气干燥器。额定条件为 100°F (37.8°C) 入口 100 psig (6.9 bar) 入口压力、100% 相对湿度、100°F (37.8°C) 环境温度和 5 psi (0.35 bar) 压降。* 如需更大型号，请咨询工厂。
带热能存储的家用热泵可实现电网脱碳
障碍：缺乏使用单个 TES 单元进行冷却和加热的 TES 就绪 HP 原型的性能数据。新颖性和解决方案：• ORNL 已在实验室中制造并评估了拟议的 TES 就绪 HP 系统。• 实验室评估：在各种标准湿度条件下评估所有 6 种模式• 现场评估：使用监控进行操作以确认现场性能
算法选择为超集学习
摘要。算法选择是指自动从一组候选算法中求解合并问题实例的最合适算法的任务。在这里，通常根据算法的运行时间来衡量适用性。为了在新问题实例上选择算法，对机器学习模式进行了对先前观察到的性能数据的培训，然后用于预测算法的性能。由于计算效率，这种算法的执行通常会过早终止，从而导致右键观察值代表实际运行时的下限。简单地忽略了这些审查的样本会导致过度乐观的模型，以精确的假设价值（例如常用的惩罚平均跑步时间）将其推定为一种相当任意的和有偏见的方法。在本文中，我们基于所谓的超级学习提出了一种简单的回归方法，其中右审查的运行时数据是根据间隔值的观察结果明确合并的，它是一种直观且有效的方法来处理审查数据。基于公开可用的算法性能数据，我们证明，它的表现优于上述na'的方法来处理审查的样品，并且在算法选择范围内审查回归的既定方法都有竞争力。