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令和 6年 6月6日 - 分任支出负担行为担当官 航空自卫队第2 ...
4天前 — 但铭牌必须符合附录1中的适用标准。（材料和油漆）和加工方法（如有规定）应遵循这些规范。 2.6 质量控制.质量控制符合补充文件LPS-A00001第2.6条的规定。 3.
2020年10月7日第528期
2024 年 10 月 7 日 — 但附录 1 的适用标准要求有铭牌。（材料和油漆）和加工方法（如有规定）应遵循这些规范。 2.6.质量控制。质量控制按照补充材料LPS-A00001的2.6进行。
2020年6月6日第161号公告-问题
4天前 — 但铭牌必须符合附录1中的适用标准。（材料和油漆）和加工方法（如果有）。 2.6.质量控制。质量控制符合补充 LPS-A00001 的 2.6。
（公开发行授权人）授权支出和负担法案官员、日本海上自卫队航空补给站管理部主任
该公司的经营状况或可靠性未被视为发生重大恶化，并且保证合同的正确履行。 申请者必须是内阁府2022、2023、2024年度的投标资格（各省厅统一资格）中，拥有“服务提供等”相关事业项目“国防装备的维修”的实体，或被认定具有同等事业规模和事业状况的实体。 公司在本项目实施中将与附表所列设备等修理公司进行合作，并具备小修件采购等方面的供需一体化管理、过程管理、质量保证等必要的系统和能力。 他们具备修复设备等的能力，并且在交付后出现缺陷时能够快速且持续地做出反应。 该设施必须具有修理设备等所需的以下设施或同等设施。
![arxiv：2308.14663v2 [CS.LO] 2024年1月15日](/simg/g:\will\search\icon\source\4\47b84ad167a03e860b8082de03e6510180fdae2e.webp)
arxiv：2308.14663v2 [CS.LO] 2024年1月15日
摘要。自我适应是自主系统的关键特征，必须应对其环境和内部状态中的不确定性。自适应系统通常被建模为具有托管子系统的两层系统，可处理域关注和实施适应性逻辑的管理子系统。我们考虑了自适应机器人系统的案例研究；更具体地说，一种用于管道检查的水下水下车辆（AUV）。在本文中，我们使用功能吸引的概率模型检查器Profeat对其进行建模和分析。AUV的功能是在功能模型中建模的，从而捕获了AUV的可变性。这使我们能够将AUV的托管子系统建模为一个系统家族，每个家庭成员都对应于AUV的有效功能配置。AUV的管理子系统被建模为在此类有效的特征配置之间动态切换的控制层，这取决于环境和内部条件。我们使用此模型来分析AUV的概率奖励和安全性。
（公开发行授权人）授权支出和负担法案官员、日本海上自卫队航空补给站管理部主任
如果亲自带去的话，开放时间为每天上午 9:00 至下午 5:00（节假日除外）。但不包括中午至下午 1 点之间的时间段。 发行人被要求解释疑义的，应当自收到书面疑义陈述的次日起五日内（节假日除外）向要求解释的人以书面形式答复。 第二次疑义声明可以自收到书面答复之日起三日内（节假日除外）以书面形式作出，发行许可持有人应当自收到第二次疑义声明的次日起三日内（节假日除外）向要求说明的人以书面形式答复。
令和6年6月6日- 分任支出负担行为担当官航空自卫队第2 ...
4天前 — 但是，如果附录1中的适用标准规定了铭牌（材料和油漆）和加工方法，则应适用该规范。 2.6. 质量控制. 质量控制应符合补充文件LPS-A00001第2.6条的规定。
2020年10月7日 - 负责分配支出和负担的代理官员
2024 年 10 月 7 日 — 但是，铭牌将添加到附录 1 中的适用标准中。（材料和油漆）和加工方法（如有规定）应适用。 2.6.质量控制。质量控制按照补充LPS-A00001 的2.6 进行。
Dong, Z.、Abdulghani, AM、Imran, MA 和 Abbasi, QH (2020) 使用物联网框架的人工智能智能制冷管理系统。在：2020 年计算、网络和物联网国际会议 (CNIOT 2020)，中国三亚，2020 年 4 月 24-26 日。ISBN：9781450377713 此版本与已发布版本之间可能存在差异。如果您想引用，建议您查阅出版商的版本。©国际计算、网络和物联网会议。这是作者的作品版本。它在此发布供您个人使用。不得重新分发。
本文介绍了一种利用人工智能和物联网 (IoT) 技术设计的智能制冷管理系统。该系统通过物联网技术收集制冷设备内的实时温度、记录产品信息并增强冰箱功能，以方便人们智能地管理冷藏和冷冻食品。所提出的系统分为两部分：板载子系统和基于互联网的子系统。板载子系统使用 Arduino Leonardo 板来控制其他组件，包括低功耗机器视觉 OpenMV 模块、温度和湿度传感器以及 GY-302 光强度传感器。OpenMV 相机模块用于识别食物类型、读取条形码并通过卷积神经网络 (CNN) 算法和 tesseract-ocr 进行 OCR（光学字符识别）。食物类型识别模型由深度学习框架 Caffe 训练。GY-302 光强度传感器用作相机模块的开关。DHT11 传感器用于监测冰柜内的环境信息。基于互联网的子系统在物联网上运行。它保存信息并从机载子系统上传，并充当食品供应商的接口。该系统表明，现有的日常公用事业系统与最新的人工智能 (AI) 和物联网 (IoT) 技术的结合可以帮助开发更智能的应用程序和设备。