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船舶灯泡 NDS F 8401E 国防局标准目录
KA24- 20 ガス入 24 20 T 25 ± 1 58 ± 2.5 BA15d/ 19 31.8 ± 1.5 4 以下 4 以下 上向 20 ± 3.0 360 ± 80 18.0 ± 2.7 75 ―― 30cm
国防部标准修订表 NDS Y 0001D(1) 弹药术语
1001 弹药 一个综合术语，指为摧毁或杀死目标而发射、投掷或放置在目标上的射弹、爆炸物等及其部件。它还包括空弹和用于训练目的的弹药。例如，轻武器弹药、火炮弹药、火箭、导弹、炸弹、手榴弹、地雷及其组成的火管、引信、雷管和装药（火药、炸药等）。
2024 年性别平等计划
关于多样性和包容性，2022-2023 年期间，公司在全国范围内发展，促进了来自边缘地区的员工整合，员工来自科英布拉、波尔图、里斯本、蓬塔德尔加达、阿尔布费拉、莱里亚和阿威罗。国籍的多样性同样显而易见，目前该团队的成员来自葡萄牙、巴西、伊拉克、意大利、巴基斯坦、斯里兰卡和德国。
格伦博格小学迁址报告。......
本报告概述了关于为 Glenboig 小学新建学校的法定公众咨询提案。如果获得批准，将举行法定咨询，所有法定咨询人、其他利益相关者和相关方将参与其中。该提案的主要原因是： • Glenboig 学区内的人口不断增长，这主要是由于社区发展区是北拉纳克郡这一地区住房的战略发展。现有的联合校区不足以为两所现有学校的预计学生人数提供足够的空间。 • 建议将学校设在现有学校西南和 Glenboig 路东侧的一块土地上（附录 2）。目前在 Glenboig 小学就读的学生将受益于一所新建学校的教育，这所学校可以提供更广泛的教育机会，规模也足以支持学习和教学。
人工智能在远程监控数据处理任务中的应用Yu.Yu.格罗莫夫 1，I.N.伊什丘克 1，V.V.罗季奥诺夫 1
摘要 本文提出了一种使用深度学习卷积神经网络U-net对地表多时相多光谱图像进行分类的方法。使用无人驾驶飞机的多光谱光电系统获取可见光和红外图像，并用于构建该地区的正射影像图。根据获得的数据，训练神经网络来解决检测人造物体的问题。基于深度学习和热物理参数评估的远程监控对象智能识别方法允许使用遗传算法创建背景目标环境。该算法解决了热导率的系数反问题，并提供了材料热物理参数的估计。为了训练模型，引入了 18 类物体，根据人造物体和背景（人为或自然景观）之间的热对比差异进行研究。每天以 4 小时为间隔对地球表面进行 6 次勘测。该实验于2021年夏季进行，具体日期为8月4日至5日。在人造物体的检测和分类任务中，发现该模型表现出具有不同可靠性的适用性。进行的研究表明，在模型运行过程中发现了所需的对象类别。关键词1 深度学习，分类，分割，远程监控，神经网络，遗传算法，背景目标环境，光电系统，热物理参数。人工智能在远程监测数据处理任务中的应用 YY Gromov 1、IN Ishchuk 1、VV Rodionov 1
招标文件 - 古鲁戈宾德辛格因陀罗普拉斯塔大学
此阶段的目的只是准备一份所有合格申请人的名单。只有那些保证金符合要求的申请人的文件才会被审查，以确定其是否符合初步资格。没有按要求缴纳保证金的投标将被立即拒绝。初步资格（第一阶段）将根据下列初步资格标准，根据申请人提供的证明其资格的文件证据的评估来决定。满足以下要求的个体机构将有资格申请：- 个体机构应在截至收到投标最后一天的过去七年内圆满完成：- i) 三个类似的已完成工程，每个工程的成本不低于估计工程成本的 40%
通过爱因斯坦-波多尔斯基-罗森操纵远程产生的维格纳负性的量化
维格纳负性作为非经典性的著名指标，在连续变量系统的量子计算和模拟中起着至关重要的作用。最近，已经证明爱因斯坦-波多尔斯基-罗森转向是两个远程模式之间产生维格纳负性的先决条件。受现实世界量子网络需求的推动，我们从定量的角度研究了多部分场景中生成的维格纳负性的可共享性。通过建立类似于广义 Co ffiman-Kundu-Wootters 不等式的一夫一妻制关系，我们证明了维格纳负性的量不能在不同模式之间自由分布。此外，对于光子减法（实验实现的主要非高斯运算之一），我们提供了一种量化远程生成的维格纳负性的通用方法。通过这种方法，我们发现高斯可控性和产生的维格纳负性的数量之间没有直接的定量关系。我们的研究结果为利用维格纳负性作为基于非高斯场景的众多量子信息协议的宝贵资源铺平了道路。
伯努利数学、计算机科学和人工智能研究所 格罗宁根大学科学与工程学院
1.5 系统、控制和优化 系统、控制和优化 (SCO) 研究项目致力于复杂动态系统的分析、控制和优化。重点是基础数学研究，由来自工程和自然科学领域的同事合作推动。数学系统和控制理论涉及随时间演变的开放和互连系统的建模和控制。不仅要分析动态行为，还要影响（控制）和优化动态行为；通过增加反馈回路、与其他动态系统的互连（控制器设计）或最佳参数选择。此外，通过将复杂系统视为更简单组件的网络，强调系统的观点。从优化的角度来看，我们研究迭代算法的收敛性和复杂性，以及它们的底层动态。
