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(按物品) 书柜式高柜台及其他 3 件物品
如您希望以同等产品进行投标，则必须在11月21日（星期四）中午之前提交《同等产品确定申请表》，并提前确认您的投标是否被接受（批准）。 合同条款依照日本陆上自卫队物资购销标准合同为准。 中标人确定方式：在我单位确定的评估价格范围内，按单项总金额，以最低投标价格中标。如果有两名或两名以上最低投标人有资格中标，则通过抽签方式确定中标人。 (f) 合同的成立：合同或其他文件成立是指双方当事人签署、盖章后形成的合同或其他文件。其他情况，应当在中标时作出决定。 其他：参照《招标投标及合同指南》。 （3）无效投标 a） 不具备参加竞争所需资格的人员进行的投标或违反投标条件的投标； b） 违反“投标和签约指南”的投标； c） 投标金额、投标人名称和投标人印章难以区分的投标； d） 投标人的排除有组织犯罪的承诺是虚假的，或者违反了承诺； e） 投标迟于投标日期和时间提交，或者投标文件以邮寄等方式提交并在交付期限之后到达； f） 通过电报、电话或传真提交的投标 （4）合同等。如果中标金额加上消费税金额为 150 万日元或以上，则将准备这些。但是，金额在50万日元以上150万日元以下时，将开具发票，金额不足50万日元时，则无需开具发票。 （5）其他 a.如您希望参加投标，您必须提前通过传真或其他方式提交2022至2024财年资格审查结果通知副本，或者，如果您目前正在申请资格，则必须提交一份表明您已经申请的文件。 （一）委托代理投标的，应当在投标开始前提交委托代理委托书。 C)投标文件中必须注明不含税金额。 E. 允许通过邮寄等方式进行投标。但是，申请书必须于 2024 年 11 月 26 日星期二下午 5 点之前送达日本陆上自卫队航空学校宇都宫校会计部。 若省略印章，须填写负责人及承办人的姓名及联系方式。 （c）如初次投标已有邮寄投标人，则重新投标的时间安排如下： 日期和时间：2024 年 12 月 2 日星期一，下午 1:30 宇都宫校园总部大楼 2 楼投标室 如果您通过邮寄方式参与重新投标，您的申请必须在 2024 年 12 月 2 日星期一凌晨 12:00 之前到达日本陆上自卫队宇都宫校园航空学校会计部。 进货检验应当在检验人员指定的地点进行。 （k）如果在验收前需要任何设备进行交付和运输，则费用应由承包商承担。 （6）咨询处 〒321-0106 栃木县宇都宫市上横田町1360 有关投标、合同事宜，请联系航空学校宇都宫校区会计科。 电话：028-658-2151（内线535） 负责人：四本田 有关采购事项，请联系总务科供应组（内线274） 负责人：冈本 （7）发布地点 A. 航空学校宇都宫校区会计科公告栏 B. 北宇都宫营地网站 → 采购信息（URL：https://www.mod.go.jp/gsdf/kitautunomiya/index.html） C. 陆上自卫队采购信息 →“直接单位合同信息”航空学校宇都宫校区（URL：https://www.mod.go.jp/gsdf/chotatsu/index.html）
afbr-s4xx：简要介绍硅光电塑件
光感应应用正在迅速渗透到生活和技术的越来越多方面。在沟通，消费者，医学，生命科学，安全和安全以及汽车的一系列行业中发现了光感应应用。在许多这样的行业中，相当不敏感和缓慢的光电探测器就足够了。但是，在其他行业中，灵敏度和速度是必不可少的参数。其中一些应用包括生物医学（例如，DNA测序，流式细胞术和免疫测定分析），医学成像（例如，X射线，CT和分子成像），安全性和安全性（辐射光谱法），3D范围（LIDAR）以及高能物理学实验。在这些情况下，诸如硅光电层（SIPM）之类的特殊光电探测器起着至关重要的作用。
独立光震件：三维的多功能模板
数字制造技术在制造业迅速变得无处不在。通常称为第四次工业革命或行业4.0的转型已迎来了广泛的通信技术，连接机制和数据分析功能。这些技术提供了强大的工具来创建更精益，有利可图和数据驱动的制造过程。本文回顾了现代通信技术和数字制造和行业4.0应用程序的连接体系结构。对网络物理系统的介绍以及对数字制造趋势的审查，然后概述用于制造过程的数据采集方法。为连接不同的机器和流程提供了许多通信协议。讨论了灵活的数据架构，并提供了机器监视实现的示例。最后，对这些通信协议和体系结构的选择实现进行了调查，并为将来的体系结构实现提供了建议。关键字：工业4.0，物联网，工业物联网，数字制造，通信技术
单元化程序瓦片，m3，每件 3 件用于装甲......
H. 使用任何捆扎带时，必须进行 [ARE] 操作以确保捆扎带接头下侧的末端至少超出密封件 6 英寸，捆扎带需要额外的最小长度，以便随后收紧松动的捆扎带。通过使用送料轮张紧工具（手动或气动）并应用一个额外的密封件，无需更换捆扎带或拼接捆扎带即可完成重新张紧。
DD 表格 1814，2024 年 3 月
1. 客户名称，2. BL 编号，3. DP3 规则和国防部条例，表明货件违规行为，4. 输入 DPS 注释（QA 管理模块）：“未能在暂停生效之日起 30 天内提供纠正措施，可能导致 LOS 继续有效，直到提供并接受纠正措施为止”。不使用行动。美国运输司令部暂时中止 TSP 参与国防个人财产计划内的所有或指定业务活动。只有 USTRANSCOM 可以向 TSP 发布不使用行动。运输办公室 (TO) 可以建议 USTRANSCOM 立即不使用 TSP 恢复/取消信函。当 TO 或 USTRANSCOM 确信 TSP 已采取纠正措施时，TO 或 TRANSCOM 应发布恢复信函，告知恢复生效日期。通过 DPS 通知 TSP。
附录 1：Oracle 供应链和高价值资产物理安全标准
本附录中任何物理安全要求的例外情况均需获得 Oracle 全球物理安全 (GPS) 高管的书面豁免。要申请豁免，供应商必须提交书面申请，包括供应商已经实施或将要实施的替代物理安全措施的描述。Oracle GPS 将评估供应商提出的替代物理措施是否可以接受。如果获得豁免，则豁免自签发之日起有效期不超过一 (i) 年，如果 Oracle 业务需求或安全风险发生变化，或发现供应商未充分实施和维护豁免请求中记录的替代安全措施，Oracle 可随时终止豁免。授予的豁免仅对豁免中描述的个别货件或特定路线和设施有效。
飞机装配中部件数字孪生的位移场感知方法
摘要：核心部件全场位移感知与数字孪生在航空制造等精密制造行业中发挥着至关重要的作用。本文提出一种在线多点位移监测与矩阵补全理论相结合的实时全场位移感知方法。首先，建立基于多点观测信息的全场位移感知概念模型。为获得核心部件的全场位移，将部件划分为丰富的离散点，包括观测点与未观测点，并在此基础上建立观测点与全场位移之间的对应关系。然后，提出全场位移感知模型的求解方法。基于矩阵补全原理和仿真大数据，采用最优化问题建立模型，并给出伪代码。最后，进行全场位移感知实验。重复实验表明，采用该方法计算的位移最大误差小于0.094 mm，中值误差小于0.054 mm，平均时间小于0.48 s，有利于满足大型飞机装配对精度和效率的高精度要求。
电信的大型生成AI模型：下一件大事？
摘要 - 生成人工智能（Genai）的演变构成了在不同方面重塑技术未来的转折点。无线网络特别是随着自我发展网络的开花，代表了一个丰富的领域，用于利用Genai并获得几种好处，这些收益从根本上可以改变当今无线网络的设计和操作方式。是特定的，大型的Genai模型被设想开放一个自主无线网络的新时代，在该时代中，可以微调进行多种电信数据训练的多模式Genai模型，以执行几个下游任务，消除了为每个特定任务的构建和培训型号的构建和培训的培训的需求，并为每个人提供了人工通用的通用型号（启用人工通用的工程）（启用人工通用的工程）（启用人工通用的工程）（启用人工通用）（agi og ogig of Miatsem Inter-egi）。在本文中，我们旨在展现可以从将大型Genai模型集成到电信域中获得的机会。尤其是我们首先强调了大型Genai模型在未来的无线网络中的应用，从而定义了潜在用例并揭示了对相关的理论和实际挑战的见解。此外，我们推出了6G如何通过连接多个设备大型Genai模型来打开新的机会，因此，为集体智能范式铺平了道路。最后，我们对Genai模型将成为实现自我发展网络的关键提出了前瞻性的愿景。
湿件中的神经形态工程：最新进展及其前景
联合国大会（2015 年）制定了一项议程，其中包含 17 个目标，需要在全球范围内到 2030 年实现，以促进可持续的未来。实现这些目标需要设计和实施更有效的战略来管理复杂系统，包括人类及其社会、世界经济、城市地区、自然生态系统和气候（Gentili，2021a）。一项有前途的战略，即正在蓬勃发展的战略，依赖于人工智能 (AI) 和机器人技术的发展。人工智能帮助人类收集、存储和处理监测复杂系统不断演变所需的大数据（Corea，2019 年）。人工智能还帮助我们下定决心控制复杂系统的行为。硬机器人和软机器人让人类能够进入原本无法进入的环境。例如，它们帮助我们（1）研究其他行星的地球化学特征、考察海洋深渊以发现新的贵重材料和能源矿藏；（2）进入人体内部器官进行侵入性较小的手术；（3）在肮脏或危险的地方工作。开发人工智能的主要传统方法有两种（Lehman 等人，2014 年；Mitchell，2019 年）。第一种方法是编写在基于冯·诺依曼架构的电子计算机上运行的“智能”软件，该架构的主要缺点是处理单元和存储单元在物理上是分开的。一些软件模仿严谨的逻辑思维，而另一些软件模仿神经网络的结构和功能特征来学习如何从数据中执行任务。开发人工智能的第二种方法是在神经假体的硬件中实现人工神经网络，或设计类似大脑的计算机，将处理器和内存限制在同一空间中（所谓的内存计算；Sebastian 等人，2020 年）。如果人工神经网络由硅基电路或无机忆阻器制成，则它们是刚性的；如果基于有机半导体薄膜，则它们是柔性的（Christensen 等人，2022 年；Lee and Lee，2019 年；Wang 等人，2020 年；Zhu 等人，2020 年）。它们可以采用三种不同的架构进行设计：（A1）前馈（具有可训练的单向连接）、（A2）循环（具有可训练的反馈动作）或（A3）储层（由未训练的非线性动态系统与可训练的输入和输出层耦合而成）网络（Nakajima，2020 年；Tanaka 等人，2019 年；Cucchi 等人，2022 年；见图 1A）。在过去十年左右的时间里，一种开发人工智能的新颖而有前途的策略被提出：它包括通过湿件（即液体）中的分子、超分子和系统化学来模仿人类智能和所有其他生物所表现出的智能形式