XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System轴长
SSC-356 多轴疲劳性能...
与焊接海洋结构相关的环境载荷和结构几何形状通常会产生多轴应力。大型焊接细节已用于表征海洋结构中的多轴疲劳响应；然而，这些测试的成本通常过高。对多轴疲劳文献进行了审查，以确定可用于预测多轴疲劳响应的分析技术。确定并总结了各种方法。参考了支持文献。在可用的情况下介绍了多轴方法的可靠性（偏差和散度）。确定了影响多轴疲劳响应的各种因素。以焊接细节为例，展示如何从单轴疲劳试验数据中获得多轴疲劳寿命预测。最后，建议开展研究以促进多轴疲劳研究向海洋结构的技术转移。
SSC-356 多轴疲劳性能...
与焊接海洋结构相关的环境载荷和结构几何形状通常会产生多轴应力。大型焊接细节已用于表征海洋结构中的多轴疲劳响应；然而，这些测试的成本通常过高。对多轴疲劳文献进行了审查，以确定可用于预测多轴疲劳响应的分析技术。确定并总结了各种方法。参考了支持文献。在可用的情况下介绍了多轴方法的可靠性（偏差和散度）。确定了影响多轴疲劳响应的各种因素。以焊接细节为例，展示了如何从单轴疲劳测试数据中获得多轴疲劳寿命预测。最后，建议进行研究以促进多轴疲劳研究向海洋结构的技术转移。
SSC-356 多轴疲劳性能...
与焊接海洋结构相关的环境载荷和结构几何形状通常会产生多轴应力。大型焊接细节已用于表征海洋结构中的多轴疲劳响应；然而，这些测试的成本通常过高。对多轴疲劳文献进行了审查，以确定可用于预测多轴疲劳响应的分析技术。确定并总结了各种方法。参考了支持文献。在可用的情况下介绍了多轴方法的可靠性（偏差和散度）。确定了影响多轴疲劳响应的各种因素。以焊接细节为例，展示了如何从单轴疲劳测试数据中获得多轴疲劳寿命预测。最后，建议进行研究以促进多轴疲劳研究向海洋结构的技术转移。
SSC-356 多轴疲劳性能...
与焊接海洋结构相关的环境载荷和结构几何形状通常会产生多轴应力。大型焊接细节已用于表征海洋结构中的多轴疲劳响应；然而，这些测试的成本通常过高。对多轴疲劳文献进行了审查，以确定可用于预测多轴疲劳响应的分析技术。确定并总结了各种方法。参考了支持文献。在可用的情况下介绍了多轴方法的可靠性（偏差和散度）。确定了影响多轴疲劳响应的各种因素。以焊接细节为例，展示了如何从单轴疲劳测试数据中获得多轴疲劳寿命预测。最后，建议进行研究以促进多轴疲劳研究向海洋结构的技术转移。
Fine Games 临时（长）目录，适用于 Web 长版本
Mint Miscellaneous Publishers OoP 鸡蛋计时器，2 分钟沙漏计时器 $1.00 Tb Z 150376 由于玻璃结构，运输方式受到限制。■ 由于玻璃结构，运输方式受到限制。V.Good SPI Games OoP Great Battles Am Civil War Std Rules '80 $2.00 n 3 1941 Std 规则（仅限），大约 Pea Ridge/Wilson's Creek/Drv Washington。高亮和下划线，封面上有文字。V.Good SPI Games OoP Great Battles Am Civil War Std Rules '80 $2.00 n 3 58710 Std 规则（仅限），大约 Pea Ridge/Wilson's Creek/Drv Washington/Jackson/Corinth。一些非常轻微的斑点和皱纹； otherws EX. V.Good Miscellaneous Publishers OoP Miscellaneous PARTS $1.00 n Z 47160 带底座的塑料赛跑者：7 个红色，2 个黑色。1 个底座破损，2 个正在破损。Excell Miscellaneous Publishers OoP Miscellaneous PARTS $1.00 n Z 83755 109 个白色定制模切计数器。包括箭头、黑色圆圈中的星星、sml 星星和手写在 sml 印刷盒中的 #s 1-4。Mint Decision Games S&T Games OoP Miscellaneous PARTS $1.00 n Z 110492 一套 8 个来自 S&T 201 的 DESTROYED 标记。不知道这些是用于哪个游戏的。 Excell AH Avalon Hill Game Co. OoP PBM 说明第二份 $3.00 n Z 106092
长提示的自动工程
我们提出了PCA基础，这是一种多模式决策 - 用于评估多模式大型语言模型（MLLM）的整体功能的基准。偏离了专注于简单任务和单个模型功能的预先基准，PCA基础台面引起了三种复杂的方案：自动驾驶，国内机器人和开放世界游戏。给定的任务说明和不同的文本，该模型必须在推理链中无缝地掌握感知，齿轮和行动的多种功能，以做出准确的决策。此外，PCA基础台上的错误定位功能，在感知，知识或推理等领域的审查模型不准确。这增强了部署MLLM的可靠性。为了平衡评估的准确性和效率，我们可以使用PCA-Eval，一种自动评估程序，并评估10个普遍的MLLM。结果揭示了开源模型与强大的专有模型（如GPT-4 Vision）之间的显着性能差异。为了打扮，我们介绍了体现的实体演化（EIE），这是一个自动框架，用于在多模式体现的环境中综合说明调谐示例。EIE在PCA板台上有7,510个培训示例，并提高了开源MLLM的性能，偶尔超过了GPT-4 Vi-Sion（决策准确性+3％），从而确保EIE的有效性。我们的发现表明，诸如GPT4-Vision之类的强大MLLM在实施剂中显示了决策的希望，为MLLM研究开辟了新的途径。所有基准数据和评估代码均公开。
太空行动长办公室
1N1XX 地理空间情报 1N2XX 信号情报分析员 1N3XX 密码语言分析员 1N4XX 网络情报分析员 1POXX 机组人员飞行设备 1S0XX 安全 1T0XX 生存、逃避、抵抗与逃脱 1T2XX 伞降救援 1U0XX 职业 RPA 传感器操作员 1W0XX 天气 2A0XX 航空电子测试站与组件 2A3XX 航空电子系统 2A5XX 航空航天维护 2A6XX 航空航天推进 2A7XX 飞机金属技术 2E1XX 卫星、宽带与遥测系统 2E2XX 网络基础设施系统 2E6XX 通信电缆与天线系统 2F0XX 燃料 2G0XX 物流计划 2M0XX 导弹维护 2P0XX 精密测量设备实验室 2R0XX 维护管理分析 2R1XX 维护管理生产 2S0XX 物资管理 2T0XX 交通管理 2T1XX 车辆作战 2T2XX 空中运输 2T3XX 车辆维护 2W0XX 弹药系统 2W1XX 飞机武器系统 2W2XX 核武器