DME 与其军事客户和 OEM 合作,为 ATACTS 将测试的每台无线电设备建立和验证测试程序。根据批准的程序,典型的测试场景可能包括测量无线电的 RF 输出、调制(无论是 FM 偏差还是百分比 AM 调制、跳频还是非跳频)、误码率 (BER) 和输出信号的频率稳定性,然后通过向无线电提供调制信号来测试无线电的 RF 输入,并验证无线电发出的音频或数字信号以检查是否出现了正确的信号。通过使用 ATACTS 系统的刺激和响应功能,技术人员可以验证多种类型的无线电是否正常工作。
DME 与其军事客户和 OEM 合作,为 ATACTS 将测试的每种无线电设备建立和验证测试程序。根据批准的程序,典型的测试场景可能包括测量无线电设备的 RF 输出、调制(无论是 FM 偏差还是百分比 AM 调制、跳频还是非跳频)、误码率 (BER) 和输出信号的频率稳定性,然后通过向无线电设备提供调制信号来测试无线电设备的 RF 输入,并验证无线电设备的音频或数字信号以检查是否出现了正确的信号。通过使用 ATACTS 系统的刺激和响应功能,技术人员可以验证多种类型的无线电设备是否正常工作。
摘要 建筑供暖、通风和空调 (HVAC) 设备经常无法满足设计时所设想的性能预期。此类故障通常会在很长一段时间内被忽视。此外,人们对各种不同且往往相互冲突的性能指标的组合寄予了更高的期望,例如能源效率、室内空气质量、舒适度、可靠性、限制公用设施的峰值需求等。为了满足这些期望,商业和住宅建筑中使用的流程、系统和设备正变得越来越复杂。这一发展既需要使用自动诊断来确保无故障运行,又通过提供强大且足够灵活的分布式平台来执行故障检测和诊断 (FDD),从而为各种建筑系统提供诊断功能。本报告中描述的研究工作的目的是开发、测试和演示可以检测空气处理单元 (AHU) 和变风量 (VAV) 箱中常见机械故障和控制错误的 FDD 方法。这些工具的设计足够简单,可以嵌入到商业楼宇自动化和控制系统中,并且仅依赖于这些系统中常见的传感器数据和控制信号。AHU 性能评估规则 (APAR) 是一种诊断工具,它使用一组源自质量和能量平衡的专家规则来检测 f
DME 与其军事客户和 OEM 合作,为 ATACTS 将测试的每台无线电设备建立和验证测试程序。根据批准的程序,典型的测试场景可能包括测量无线电的 RF 输出、调制(无论是 FM 偏差还是百分比 AM 调制、跳频还是非跳频)、误码率 (BER) 和输出信号的频率稳定性,然后通过向无线电提供调制信号来测试无线电的 RF 输入,并验证无线电发出的音频或数字信号以检查是否出现了正确的信号。通过使用 ATACTS 系统的刺激和响应功能,技术人员可以验证多种类型的无线电是否正常工作。
DME 与其军事客户和 OEM 合作,为 ATACTS 将测试的每台无线电设备建立和验证测试程序。根据批准的程序,典型的测试场景可能包括测量无线电的 RF 输出、调制(无论是 FM 偏差还是百分比 AM 调制、跳频还是非跳频)、误码率 (BER) 和输出信号的频率稳定性,然后通过向无线电提供调制信号来测试无线电的 RF 输入,并验证无线电发出的音频或数字信号以检查是否出现了正确的信号。通过使用 ATACTS 系统的刺激和响应功能,技术人员可以验证多种类型的无线电是否正常工作。
稀释效应假说(DEH)认为,更大的生物多样性降低了散发性的风险并降低了病原体传播的速度,因为更多样化的社区在任何给定的病原体中都有较少的胜任宿主,从而减少了宿主暴露于病原体。deh预计将在载体传播的病原体和物种富含物种的群落与宿主密度升高相关时最强烈地运作。总体而言,如果较大的物种多样性导致感染载体和易感宿主之间以及受感染的宿主和易感载体之间的接触率较低,则会发生稀释。基于现场的测试同时分析了与宿主和矢量多样性相关的几种多宿主病原体的流行才能验证DEH。我们测试了四种载体传播病原体的房屋麻雀(Passer fordayus)的患病率 - 三个禽流膜孢子虫(包括鸟类疟疾寄生虫疟原虫和类似疟疾的寄生虫的寄生虫造血和白细胞)和西尼氏病毒(WNV)(WNV)(WNV)的关系。鸟类在西班牙西南部的45个地区进行采样,其中存在有关媒介(蚊子)和脊椎动物群落的广泛数据。脊椎动物人口普查是为了量化禽和哺乳动物密度,物种丰富度和均匀度。与DEH,WNV血清阳性和血孢子虫患病率的预测相反,与脊椎动物物种的丰富度甚至均匀度都没有负相关。的确,发现了相反的模式,鸟类丰富度和WNV血清阳性之间存在正相关关系,并且检测到白细胞流行率。当将矢量(mos- quito)丰富性和均匀度纳入模型时,WNV患病率与脊椎动物社区变量之间的所有先前关联保持不变。在任何测试的模型中,尚未发现疟原虫患病率和垂直社区变量的显着关联。尽管研究的系统具有多种特征,这些特征应有利于稀释效应(即,载体传播的病原体,
•使用用于资产充足性分析(或其他一致模型)的现金流模型。在预测中的任何时刻,对于每种情况,缺陷的最大现值是最大的。•计算中使用了从学院利率发生器(AIRG)产生的50或12个利率方案。50或12个方案是从较大的200组中选择的,旨在包含最不利的方案,以便可以使用较小数量的场景来计算尾部度量度量。•此版本的AIRG具有6.55%的利率均值回归参数(MRP),该参数与当前版本的AIRG相比,该参数没有变化,该版本具有动态MRP,该MRP每年都基于过去利率水平的加权平均值来重置。•从50秒组中,确定了第95个百分位数的加权平均值,这是C3 RBC的数量。•在C3阶段RBC工作表中,方案级别和最终结果也显示为“ C3因子”百分比,这是投影开始时的资本金额除以法定储备。
1 斯坦福大学工程学院和医学院生物工程系,斯坦福,加利福尼亚州 94305,美国 2 加州理工学院研究生航空实验室 (GALCIT),帕萨迪纳,加利福尼亚州 91125,美国;jodabiri@caltech.edu 3 惠特曼中心,海洋生物实验室,伍兹霍尔,马萨诸塞州 02543,美国;jptownsendii@gmail.com (JPT);costello@providence.edu (JHC);scolin@rwu.edu (SPC) 4 普罗维登斯学院生物系,罗德岛州普罗维登斯 02918,美国 5 罗杰威廉姆斯大学海洋生物与环境科学系,罗德岛州布里斯托尔 02809,美国 6 南佛罗里达大学综合生物学系,佛罗里达州坦帕 33620,美国; bgemmell@usf.edu 7 加州理工学院机械工程系,美国加利福尼亚州帕萨迪纳 91125 * 通讯地址:nicolexu@alumni.stanford.edu
4. 自 2013 年 10 月宣布这一消息以来,IAIS 一直采用结构化和基于证据的方法开发 ICS,与志愿者保险团体(志愿者团体)一起开展了多年的定量现场测试流程。在 ICS 的整个开发阶段(从 2014 年到 2019 年),IAIS 进行了六次定量现场测试练习。每次定量 ICS 现场测试练习都参考了 IAIS 对提交数据的分析,以及志愿者团体在其提交文件中或通过专门的现场测试研讨会提供的额外反馈和评论。除了现场测试过程之外,IAIS 还通过专门的面对面利益相关者会议和就 ICS 事宜进行两次公开咨询,与更广泛的利益相关者群体进行了接触。
