- 2021年7月12日,Mercury为蒸汽锤 - 设计评论进行了相关研究,并撰写了内部论文。- 2021年7月13日,Mercury进行了危害和可操作性研究和风险评估,由外部流程安全专家(安全解决方案)在现场促进。Mercury,MB Century和Tesla顾问的代表参加了会议。- 2021年7月14日,汞进行了一个根本原因分析研讨会,由咨询公司的工程师凯特·威廉姆森(Kate Williamson)进行了重新设计,得出的结论是,最有可能导致封闭的原因是局部蒸汽锤,这是由于“冷”盐水与盐水旁通线的热(闪光)盐水混合在一起。- 在没有盐水旁路阀的情况下操作工厂所需的设计更改是由水星工作人员内部进行的,由Thermarock Engineering的Michael Rock在外部进行了审查。Rock先生于2021年7月19日访问了该地点,并随后确认,只要执行其他某些步骤,就可以安全地使用旁路残疾人来委托工厂。- 2021年7月21日,在必要的审查之后,对变更批准的变更请求的管理进行了管理,评估和批准以删除服务中的盐水旁路。此请求得到了内部备忘录和Rock先生的外部审查的支持。
电池组和相关系统提供了驱动电动汽车(EV)革命的功率。确保它们在峰值水平上可靠可靠地执行取决于有效的热管理系统和可靠的电绝缘。电池组件是粉末涂层的,以支持这些特性,并提供额外的腐蚀和耐化学性,从而使其至关重要。
12. 委员会回顾 2013 年报告第 26 段,还回顾指出,外层空间活动的透明度和建立信任措施也可以补充和促进一项具有法律约束力的防止外空军备竞赛国际文书,但不能替代该文书。透明度和建立信任措施应旨在提高外层空间的安全、可持续性和保障,特别是防止外空军备竞赛和缔结一项具有法律约束力的防止外空军备竞赛国际文书。外层空间活动的透明度和建立信任措施应补充而不是替代具有法律约束力的文书中的核查措施。自愿透明度和建立信任措施被视为补充措施,有助于审议具有法律约束力的防止外空军备竞赛措施的概念和提案以及具有法律约束力的国际文书中的核查议定书。
可交付成果 D8.7 报告了在撰写本文时(2023 年 2 月)完成的 OPENQKD 项目中 QKD 现场试验执行的用例。讨论的要点包括各个项目的条件、部署流程、结果、KPI 以及在不同环境中部署和运行各种 QKD 系统期间获得的经验教训。这包括科学演示和商业环境中的演示。OPENQKD 汇集了一个在量子技术、通信和安全方面拥有丰富专业知识的跨国联盟。它将商业和科学 QKD 设备和技术提供商与安全和网络设备提供商、测试平台提供商以及最终用户聚集在一起,从而使他们能够体验这些技术进步带来的可能性,并探索量子技术实现的保护数据和通信的新范式。我们希望提高人们对该领域最新发展的认识,从而进一步推动 QKD 的创新和应用,并且这里描述的测试平台和用例可以为欧洲及其他地区的量子通信技术和网络安全开辟道路。
摘要:本文使用多标准决策支持方法 (WASPAS) 对备选方案进行分析和排序,提出了一种帮助选择最适合里约热内卢州警务空中活动的直升机型号的方法。建立了定义飞机基本要求的强大技术基础,并指出了可以确保有效和安全执行任务的解决方案。根据预定义的标准对直升机型号进行了评估,并使用一份问卷确定了这些标准的权重,该问卷针对联邦几个州的公共航空单位 (UAP) 的飞行员和空中操作员进行了调查。在对里约热内卢州警察部门使用的 15 种直升机型号进行评估后,使用 WASPAS 方法建模的 Sikorsky UH-60(黑鹰)型号排名第一,Leonardo AW 139 型号排名第二,Bell 412 型号排名第三。根据现有数据,我们建议进行一项结合 Entropy 和 CRITIC 方法的比较研究,以衡量与其他多标准技术(如 COMET、MACAB、SPOTIS、VIKOR、SAPEVO 和 PROMETHEE)应用相关的标准权重。
Protiviti ( www.protiviti.com/sg-en ) 是一家全球咨询公司,提供深厚的专业知识、客观的见解、量身定制的方法和无与伦比的协作,帮助领导者自信地面对未来。Protiviti 及其独立和本地成员公司通过遍布 25 个国家/地区的 85 多个办事处网络,为客户提供财务、技术、运营、数据、数字、法律、治理、风险和内部审计方面的咨询和管理解决方案。
2022 年 11 月 9 日 致国防合同审计局局长、国防后勤局局长的备忘录 主题:重新宣布对非联邦审计员执行的已发生成本审计是否符合政府审计标准进行评估(项目编号D2023-DEV0SO-0010.000) 我们重新宣布 2022 年 10 月 3 日宣布的主题评估(附件),以通知您非联邦审计员完成的审计样本期的变化。我们宣布的样本期是 2019 年 9 月 1 日至 2020 年 9 月 30 日,这是一个印刷错误。我们计划使用的样本期涵盖 2019 年 9 月 1 日至 2022 年 9 月 30 日。但是,评估范围(包括样本期)可能会发生变化,以确保我们实现评估目标。
我们计划于 2022 年 10 月开始进行主题审计。本次评估的目的是确定非联邦审计人员在对国防部承包商发生的费用进行审计时遵守政府审计标准和其他专业标准的程度。我们可能会在评估过程中修改目标,我们也会考虑管理层对附加或修订目标的建议。为了实现这一目标,我们计划对 2019 年 9 月 1 日至 2020 年 9 月 30 日完成的审计代表性样本进行非联邦审计评估。我们将根据需要进行现场访问,以实现评估目标。
人工智能算法在 GNSS 中执行的可能性 Darshna Jagiwala(1)、Shweta N. Shah(2) (1) 女科学家,DST (2) 助理教授,SVNIT,印度 摘要 大量研究验证了在全球导航卫星系统 (GNSS) 领域使用人工智能 (AI) 算法的机会。实现智能有两种方式:一种是通过机器学习 (ML),另一种是通过深度学习 (DL)。最常见的是,支持向量机 (SVM) 和卷积神经网络 (CNN) 是人工智能的重要算法,在文献中用于提高 GNSS 系统的定位精度。本文通过考虑 GNSS 接收器在射频 (RF) 前端级别、预相关级别、后相关级别和导航级别的不同阶段来进行文献综述,这将更好地理解 AI 在该领域的实施。主要研究工作是在后相关阶段进行的,其中使用了不同的数据格式,如相关输出、国家海洋电子协会 (NMEA) 数据和接收器独立交换格式 (RINEX) 数据。除此之外,本文还讨论了与 AI 算法应用相关的威胁和风险因素。1.简介 GNSS 使用精确的定时信息、定位和同步技术提供全球和实时服务。目前,美国的全球定位系统(GPS)、俄罗斯的全球导航卫星系统(GLONASS)、欧洲的伽利略(GALILEO)和中国的北斗卫星导航系统(BDS)是全面运行的GNSS系统。此外,印度的印度星座导航(NavIC)和日本的准天顶卫星系统(QZSS)都是独立自主的区域导航系统。近年来,GNSS应用越来越精确,其精确度为广泛的应用打开了大门。[1]。卫星导航系统是根据发现的物理定律设计的[2]。• GNSS系统背后的基本思想是卫星在太空中传输信号。在这里,卫星在轨道上的位置遵循开普勒行星运动定律。• 这些信号由地球表面或附近的接收器接收。扩频技术用于获取从地球轨道发射的非常微弱的卫星信号。