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公告 第120号 分任
（6）其他 a.须在投标开始前提交《资格审查结果通知书》副本。若您已经提交过，则无需再次提交。 若申请人由代表人或其他代理人代为竞投，则其须于竞投开始前提交《授权委托书》。 邮寄投标应清楚写明公司名称、投标日期和时间、投标主题，并用红色写明“投标书已附上”，并于7月17日星期三下午5点之前邮寄至下述地址。此外，投标人还将提前通过邮件收到投标意向通知。 如果您希望参加投标，您必须于7月12日星期五下午1:00之前通过传真或其他方式提交市场价格调查文件。 投标者在参与前必须同意《驻军使用标准合同》和《投标及合同指南》（在东部陆军会计司令部网站（https://www.easternarmy.gov/gsdf/eae/kaikei/eafin/index html）或在泷原驻军会计司令部办公室公布）。 通过提交您的出价，您将被视为承诺遵守“关于排除有组织犯罪集团的承诺”。投标文件中应当包含下列声明作为接受的表示： “本公司（本人（若为个人），本组织（若为组织））承诺遵守有关排除有组织犯罪的书面承诺事项。”此外，如果您拒绝提交有关上述“有关排除有组织犯罪的书面承诺事项”，则您将无法参与投标。（k）如果在最初的投标中已有通过邮寄方式提交投标的投标人，则重新投标的时间如下。
摘要 - 微波和射频
用于 Can/Box EMI 的 EASY SHIELD 板材 AB2E CEM 开发了这款最新一代新产品，以支持 RFI/RF/HF/WIFI/WIRELESS 领域的客户……此产品可直接由客户制造，尺寸由客户决定。此板材始终有现货，可在 1 或 2 天内交货。在 EMI 测试期间，您可以根据需要自行制造形状的屏蔽……优势：拥有定制设计的屏蔽 � AFJ INSTRUMENTS（第一次参与）AFJ Instruments 是一家位于米兰的意大利公司，其使命是响应全球对创新、可靠且具有成本效益的仪器领域的要求，包括 EMC、RF 监控、安全产品、静态电源、电子测试与测量和工业设备。我们的产品范围包括 FFT EMI 接收器、LISN、点击分析仪、测量传感器等 EMC 应用，符合标准并可定制查询。� ANSYS
多频海底声向散射作为...
Multibeam Echosounder（MBE）已成为海底映射的主要工具。技术进步和改进的数据处理方法提高了测深测量的准确性和空间分辨率，并且还导致了MBES反向散射数据的使用越来越多，用于海底地质和底栖生物栖息地映射应用。MBES BackScatter现在经常用于表征海洋陆战队和动物区系的栖息地，有助于开发有效的海洋空间规划和管理策略，并且通常可以更好地对海床进行分类。最近，进一步的技术进步使得在多声纳操作频率（多频反向散射）下对反向散射的获取和分析具有后续的潜在利益，可改善海底表征和分类。本评论重点介绍了与多频的海流声学反向散射相关的当前可用的同行评审论文，从而对不同底栖环境的贡献进行了全面的摘要，为相关应用程序和概述挑战和研究指示奠定了基础。
tcs230 可编程彩色光频转换器
注释：3.光学测量是使用发光二极管 (LED) 光源的小角度入射辐射进行的。4.470 nm 输入辐照度由具有以下特性的 I nGaN 发光二极管提供：峰值波长 λ p = 470 nm、光谱半宽 ∆λ ½ = 35 nm，发光效率 = 75 lm/W。5.524 nm 输入辐照度由具有以下特性的 I nGaN 发光二极管提供：峰值波长 λ p = 524 nm、光谱半宽 ∆λ ½ = 47 nm，发光效率 = 520 lm/W。6.565 nm 输入辐照度由具有以下特性的 GaP 发光二极管提供：峰值波长 λ p = 565 nm、光谱半宽 ∆λ ½ = 28 nm、发光效率 = 595 lm/W。7.635 nm 输入辐照度由具有以下特性的 Al I nGaP 发光二极管提供：峰值波长 λ p = 635 nm、光谱半宽 ∆λ ½ = 17 nm、发光效率 = 150 lm/W。8.辐照度响应度 R e 的特征范围为 0 至 5 kHz。9.饱和辐照度 = (满量程频率)/(辐照度响应度)。10.照度响应度 Rv 是使用注释 4、5 和 6 中所述的 LED 发光效率值并使用 1 lx = 1 lm/m 2 ，根据辐照度响应度计算得出的。11.非线性定义为 f O 与零点和满量程之间的直线的偏差，以满量程的百分比表示。
人工智能教材的特点及分类
TSUGE Tetsuya*、SATO Yukie*2、NAKAGAWA Hitoshi* *日本开放大学，日本千叶县美滨区若叶 2-11 号，邮编 261-8586 *2 金泽星陵大学，日本石川县金泽市御所町牛石 10-1 号，邮编 920-8620
发行咨询材料（第5版）
在FAL3中，订户应通过向RP提出身份验证器来验证，除了断言。此处使用的身份验证者也称为绑定的身份验证者和sec。。例如，如果订户在IDP和RP之间执行联邦登录过程，则RP将提示用户提供链接到RP用户帐户的界限验证者。FAL3中介绍的界面验证者不需要与订户对IDP身份验证时使用的身份验证者相同。主张来识别订户，并且BOUND身份验证者给出了试图登录的一方的最高概率是由主张确定的订户。请注意，直到使用界面验证者进行身份验证，RP验证了身份验证器是否正确链接到主张指示的RP订户帐户，才能实现FAL3。
通过极限学习对多频射频信号进行分类，
使用人工神经网络以低能耗成本从射频 (RF) 信号中提取信息是从雷达到健康的广泛应用的关键需求。这些 RF 输入由多个频率组成。在这里，我们表明磁隧道结可以并行处理具有多个频率的模拟 RF 输入并执行突触操作。我们使用一种称为极限学习的无反向传播方法，使用来自同时充当突触和神经元的磁隧道结的实验数据，对由 RF 信号编码的噪声图像进行分类。我们实现了与等效软件神经网络相同的精度。这些结果是嵌入式射频人工智能的关键一步。简介分析射频 (RF) 信号在各种应用中都至关重要，例如联网物体、雷达技术、手势感应和生物医学设备 1–8 。对于许多信号分类任务，例如发射器类型识别，人工神经网络已被证明比标准方法表现更好，并且表现出对噪声和缺陷的卓越鲁棒性 1 。然而，在传统计算硬件上运行神经网络非常耗时且耗能，这使得将这种功能集成到嵌入式系统中具有挑战性 9,10 。这一问题在射频信号的情况下被放大，因为它们需要先进行信号数字化，然后才能由神经网络处理。降低人工智能能耗的一种有前途的方法是利用新兴技术构建物理神经网络 11 。对于这一目标，自旋电子纳米器件具有关键优势，包括多功能性、快速动态、小尺寸、低功耗、高循环性、高可靠性和 CMOS 兼容性 12,13 。此外，自旋电子器件的高速动态为它们提供了发射、接收和处理射频信号的关键特性 14–20 。多项研究表明它们在构建硬件神经网络方面具有潜力 11,21–