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World File Search System性能问题
GAO-22-105128，F-35 联合攻击战斗机
美国国防部 (DOD) 尚未授权 F-35 项目开始全速生产。全速生产通常是指项目已展示出可接受的性能和可靠性水平；就 F-35 而言，已准备好提高制造率。未能达到这一里程碑主要是由于开发关键测试所需的 F-35 模拟器的问题和延迟。该项目预计将于 2022 年春季完成其计划。因此，全速生产决定的日期目前仍未确定。尽管这一决定被推迟，但国防部仍计划每年采购多达 152 架飞机。按照这个速度，国防部将在实现这一生产里程碑之前购买所有计划中的 F-35 飞机的三分之一左右，这会增加风险。例如，这意味着如果发现更多性能问题，则以后需要修复更多飞机，这将比在生产这些飞机之前解决这些问题花费更多。在国防部以如此高的价格购买飞机的同时，已经在机队中的飞机表现并不像预期的那样好。
连接评估结果
此外，在设施连接后，单个传输设施停止服务（B 类）时，还发现了热和电压标准违规。为了缓解潜在的 B 类系统性能问题，将使用现有的补救措施方案 (RAS) 175、178、174、修改后的计划 RAS 193 和 1037L/1038L 的计划 RAS。与现有 RAS 175、修改后的计划 RAS 193 和 1037L/1038L 的计划 RAS 相关的总兆瓦数超过了最严重单一意外事件 (MSSC) 限制。因此，在 A 类条件下，可能需要对分配给这些 RAS 的项目进行预应急削减，以防止在 B 类条件下发电损失超过 MSSC 限制。可能需要使用实时操作实践在正常条件下进行预应急发电削减，以防止 RAS 行动导致发电削减超过 MSSC 限制。需要预先削减的可能性取决于发电情况和运行条件。
Quantum FiberSM 连接语音用户协议
Quantum Fiber 不保证服务，并强烈建议您采取措施防止因服务、软件和/或设备问题而造成损失。Quantum Fiber 强烈建议不要以任何可能导致您遭受损害或损失的方式使用您的服务、软件和/或设备，如果您的服务、软件和/或设备不可用或出现性能问题。例如，如果您将服务、软件和/或设备用于任何业务或商业目的，Quantum Fiber 敦促您考虑购买业务中断保险，以承保业务或商业损失的风险。1. 定义。“AUP”是指发布在 www.q.com/legal 上的可接受使用政策，包括所有未来的修订。“设备”是指用于服务的网关、调制解调器、pod、路由器、适配器和/或其他设备。除您根据本协议条款购买的设备或您购买的其他设备外，无论是谁安装了设备，Quantum Fiber 均拥有设备。您和 Quantum Fiber 之间与设备相关的任何每月租金、定期使用费或类似安排均不属于设备购买。
使用遗传算法优化特征选择
分析大型数据集以选择最佳特征是机器学习和数据挖掘中最重要的研究领域之一。此特征选择过程涉及降维，这对于提高模型的性能并降低其复杂性至关重要。最近，已经提出了几种类型的属性选择方法，这些方法使用不同的方法来获取属性的代表性子集。然而，已经提出了基于种群的进化算法，例如遗传算法 (GA)，通过避免局部最优并改进选择过程本身来弥补这些缺点。本文对基于 GA 的特征选择技术的应用及其在不同领域的有效性进行了全面的回顾。本综述使用 PRISMA 方法进行；因此，对相关文献进行了系统的识别、筛选和分析。因此，我们的结果暗示该领域的混合 GA 方法（包括但不限于 GA-Wrapper 特征选择器和 HGA-神经网络）通过解决诸如探索不必要的搜索空间、准确性性能问题和复杂性等问题，已经大大提高了它们的潜力。本文的结论将讨论遗传算法在特征选择中的潜力以及提高其适用性和性能的未来研究方向。
自动化水平对动态控制任务中的性能、态势感知和工作量的影响
在动态控制任务的背景下，探索了各种自动化水平 (LOA)，这些自动化水平指定了人类操作员和计算机控制的程度，作为提高整体人机性能的手段。传统上，自动化系统被探索为二元功能分配；人类或机器被分配到给定的任务。最近，中间级别的自动化被讨论为保持操作员参与系统性能的一种手段，从而提高情境意识并减少环外性能问题。这里介绍了一种适用于各种心理运动和认知任务的 LOA 分类法。该分类法包括各种通用控制系统功能分配方案。分配给人类操作员和/或计算机的功能包括监控显示、生成处理选项、选择“最佳”选项并实施该选项。通过测量 LOA 分类法对人类/系统性能、情境意识和工作量的影响，在动态和复杂的认知控制任务中评估了 LOA 分类法的影响。30 名受试者进行了涉及各种自动化水平的模拟试验。发生了几次自动化故障，并评估了环外性能下降。结果表明，就性能而言，人类操作员从任务实施部分的自动化中获益最多，但仅限于正常操作
月球风化层粘附特性 (RAC) 有效载荷样品的材料和表面评估
随着长期月球探索和居住的追求越来越接近现实，人们正在广泛努力有效减轻月球表面尘埃的污染和渗透。这种尘埃对人类有害，往往会顽固地粘附在所有暴露的表面上，导致性能问题并最终导致失败。虽然已经开发了几种主动和被动技术来应对这一挑战，但评估这些技术在实际月球环境中的性能极其重要。风化层粘附特性 (RAC) 实验有效载荷为这种评估提供了重要机会。RAC 有效载荷由 Alpha Space 为美国国家航空航天局 (NASA) 设计，计划于 2023 年搭乘 Firefly Aerospace Blue Ghost 着陆器飞往月球。由于可用于此次任务的材料数量有限，因此做出明智的选择至关重要。NASA 兰利研究中心选择了两种聚合物、一种碳纤维增强复合材料和一种金属合金作为多样化的结构材料。每种材料都使用激光烧蚀图案进行地形修改。本文简要介绍了此次月球表面实验所选用的被动式除尘材料和表面的选择和测试程序以及获得的一些结果。
佩戴 nbc 个人防护装备对... 的影响
目录 页码第 1 章 影响性能下降的因素 — 一般概念 段落 101 ATP-65 的目的 1-1 102 目标 1-1 103 定义 1-1 104 影响性能下降的因素 1-3 105 IPE 中的军事任务性能问题 1-6 第 2 章 应对穿着 NBC 防护服的热应激的建议 段落 201 目标 2-1 202 介绍 2-1 203 产热 2-1 204 缺水 2-2 205 生理和心理压力 2-2 206 对策 2-3 207 建议 2-4 第 3 章 缓解性能下降的因素 段落301 目标 3-1 302 简介 3-1 303 减轻 IPE 中的退化影响 3-1 第 4 章 性能下降评估 段落 401 目标 4-1 402 用于评估性能退化的参数 4-1 403 评估性能退化的一般程序和单位管理 4-3 404 性能退化评估表软件 4-5 附件 A 性能退化评估表 附件 B 示例 附件 C 软件版本
场所管道系统的测量科学研究需求
执行摘要 场所管道系统是建筑环境的重要组成部分，它提供清洁的饮用水以及从家庭、企业和其他机构中安全、可靠地去除废水的方法。管道系统在整个 20 世纪得到了广泛的发展，始于 20 世纪 20 年代的努力，旨在发展支持系统设计和监管所需的技术理解，其中大部分是由当时的商务部长赫伯特·胡佛发起的，旨在解决一系列健康和性能问题。管道系统不断发展，以应对当前对成本、水资源可用性、环境影响和安全的担忧。一系列政策行动，包括 1974 年的《安全饮用水法》、1980 年的《能源安全法》和 1992 年的《能源政策法》，旨在提高水质、用水效率和能源效率。这些变化带来了显著的成就，包括减少管道产品中的铅含量和引入低流量装置。例如，如今典型的单户独立住宅的室内用水量比二十年前减少了 22%（DeOreo 等人，2016 年）。因此，管道网络内的流速和相应的停留时间可能与当前设计方法下的假设存在显著差异。因此，围绕水处理实践有效性的假设不一定适用
“银键合线长期可靠性中金属间化合物生长及失效机制研究”
摘要 银线近年来已成为一种新型键合材料，但用户和现场工程师对其可靠性性能问题（包括故障机理和金属间化合物 (IMC) 形成）仍然存在分歧。本研究介绍了一种新型高纯度 96Ag-3Pd-1Au 合金（96% Ag）银线，并通过键合性和可靠性测试评估了其在铝键合焊盘上的键合性能。用于表征银线特性的可靠性测试包括高温储存寿命测试 (HTST) 和带温度和湿度的无偏高加速应力测试 (uHAST)。使用了两种具有不同氯离子含量的模具化合物。绿色化合物的氯离子含量低于 10 ppm，普通化合物的氯离子含量低于 27 ppm。对 HTST150'C 和 175'C 下 2000 小时的键合性、IMC 形成（Ag 2 Al、Ag 3 Al）和生长速率进行了测量，并根据 uHAST 的微观结构表征确定了可能的失效机制，其中由于原电池反应和 Cl- 离子在足够的水分和热能下发生重复的氧化和还原反应，而 Ag-Al IMC 和 Al 垫的还原反应导致形成微裂纹失效。
TCP 互联网层的性能、隐私和安全问题
基于互联网的服务和应用的快速增长彻底改变了我们沟通、互动和开展业务的方式。然而，这种广泛的连接也带来了互联网层性能和隐私安全方面的诸多挑战。本文旨在全面分析在此背景下出现的各种问题，重点关注它们对用户体验、数据保护和网络效率的影响，以解决性能问题；本研究论文探讨了影响互联网层的因素。通过广泛的研究，本文考察了网络拥塞、路由效率低下和协议限制对互联网服务整体性能的影响。本研究深入探讨了互联网层相关的漏洞和风险，并调查了恶意行为者（包括黑客、数据泄露和未经授权的敏感信息访问）带来的潜在威胁。本研究的结果有助于全面理解互联网层性能与隐私安全问题之间的相互作用。通过识别关键挑战和潜在解决方案，本研究为网络管理员、服务提供商、政策制定者和最终用户提供了宝贵的见解，以优化性能，同时确保强大的隐私和安全措施。最终，这项研究旨在为所有利益相关者营造一个更安全、更高效的互联网生态系统。