3.10.5 作为上述方法的替代,可以使用适当的毫欧表采用四端子电阻测量法(见图 1)。使用这种类型的仪器,测试电流(约 2 安培)由内部电池提供,并通过电缆 C1 和 C2 流过电阻。测量电阻两端的电压降(P1 和 P2),并将其与流动的电流进行比较。然后将结果值显示(通常以数字形式)在仪表上。测试引线可以是双尖峰形式(见图 2),或者与鳄鱼型测试引线结合使用时,可以是单尖峰形式。为了检查仪器是否正常工作,应将两个手尖放在低电阻导体上,使电位尖峰(P1 和 P2)紧密靠在一起(见图 3)。此测试的结果应为仪表上的零读数。
其次,针对NFT交易是否构成通过信息网络传播行为或分发行为的激烈争论,本案判决选择了前者,并强调了权利穷尽原则不适用于NFT。显然,法院并没有明确区分数字商品和数字财产,甚至在一定程度上混淆了这两个术语。然而,数字商品是指以数字形式存在的特定虚拟资产,而NFT是物理或数字物品的唯一可识别的数字表示。权利人可以使用NFT以电子方式转移数字商品的所有权,而NFT的获得者仅获得对一组元数据的所有权,而不是对代币化数字作品的所有权。
本文档定义了一个信息模型,以描述以数字形式描述有关ICT商品(产品)的环境可持续性和循环信息的详细信息,以作为数字产品护照的一部分,作为环境信息,可以将其与相关的环境可持续性和循环标准(特别是ETSI标准标准)中的信息要求进行比较。信息详细信息可以在其循环寿命的任何时候表示产品:设计,制造,使用,硬件更改和最终回收作为电子废物。几种与产品相关的标准可以表示为环境信息模板的列表。将产品信息与标准信息模板的比较允许在相关时将产品验证与不同标准的要求对齐。
1998 国防分析研究所,1801 N. Beauregard Street,弗吉尼亚州亚历山大市 22311-1772 • (703) 845-2000。任何个人或机构均可使用、复制或分发本文档的纸质或数字形式,只要不出售用于盈利或用于商业利益,且完整无误地复制,注明来源,并保留此版权声明。未经国防分析研究所许可,不得在任何网站、ftp 或类似网站上发布本文档。这项工作是根据 DASW01-94-C-0054、DARPA 任务 A-189 为国防高级研究计划局进行的。本 IDA 文件的发布并不表示国防部或任何其他政府机构的认可,也不应将其内容解释为反映任何政府机构的官方立场。
签名、电子记录保存和电子手册系统/程序。参与者使用任何特定软件并不被视为批准或授权,只要流程符合某些要求,CAA 不会反对。每个航空企业都有自己独特的立法责任框架,此外,某些制造商禁止以数字形式交付其产品的维护记录。考虑到这一点,在考虑使用此类产品之前,参与者有责任确定其对所有业务利益相关者的义务。此外,如果参与者正在考虑将电子记录保存或电子手册系统的提供和管理外包给第三方,则应从该提供商处寻求书面声明,确认满足本 AC 中规定的适用要求。
《国防标准化计划杂志》(ISSN 0897-0245)由国防标准化计划办公室(DSPO)每年出版四期。本文所表达的观点均为作者的观点,可能不代表美国国防部的官方政策。欢迎并鼓励向 DSP 杂志投稿信件、文章、新闻报道、照片和其他内容。将所有材料寄送至国防标准化计划办公室 DSP 杂志编辑部,地址:8725 John J. Kingman Road, STOP 5100, Fort Belvoir, VA 22060-6220。DSPO 对未经请求的材料概不负责。材料可通过以下方式以数字形式提交:通过电子邮件发送至 DSP-Editor@dla.mil CD 或 DVD 发送至上述地址的 DSP 杂志。
技术措施,如提高隔热性能 [7]。与 PLM 的概念类似,建筑信息模型 (BIM) 涉及建筑数据在其整个生命周期内的数字化、管理和使用。由于特别是对于长期存在的建筑,并非所有必要数据都以数字形式提供,因此通过激光扫描等方式采集数据是竣工 BIM 的一个核心挑战 [8],这还包括基于 3D 扫描生成基于模型和链接的信息 [9]。由于最近人们意识到了持续和协作的数据管理,新建项目的 BIM 数据和信息缺口远小于现有建筑。对于现有建筑,技术、成本、组织和法律挑战或缺失或过时的数据阻碍了 BIM 的一致性 [10]。
《国防标准化计划杂志》(ISSN 0897-0245)由国防标准化计划办公室(DSPO)每年出版四期。本文所表达的观点均为作者的观点,可能不代表美国国防部的官方政策。欢迎并鼓励向 DSP 杂志投稿信件、文章、新闻报道、照片和其他内容。将所有材料寄送至国防标准化计划办公室 DSP 杂志编辑部,地址:8725 John J. Kingman Road, STOP 5100, Fort Belvoir, VA 22060-6220。DSPO 对未经请求的材料概不负责。材料可通过以下方式以数字形式提交:通过电子邮件发送至 DSP-Editor@dla.mil CD 或 DVD 发送至上述地址的 DSP 杂志。
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我们希望确保学生彻底理解文本分类的所有步骤。为此,我们强调了 (1) 词向量、(2) K-最近邻 (KNN) 算法和 (3) 分类偏差的概念。然后,学生在 (4) 编程活动和最终项目中展示了他们的理解。1.词向量:向学生介绍了如何用词向量以数字形式表示单词的概念。我们通过示例创建了包含单词“公主”的词向量,并确定其向量中与“皇室”、“男性气质”、“女性气质”和“年龄”相对应的数字应该高还是低。2.KNN 算法:为了更好地理解 KNN 算法,学生使用在二维图上绘制的单词的视觉效果 [ 4 ]。他们了解了 K 参数的选择如何影响算法的输出。3.分类偏差:为了说明分类偏差,学生使用词语类比网站来绘制诸如“护士”、“医生”等工作,