iso898—7中文版

时间: 2023-05-18 13:01:05 浏览: 266
ISO 898-7是国际标准化组织(ISO)针对机械车削连接件——螺栓、螺钉、螺柱、螺母等的技术规范之一。其中的ISO是指国际标准化组织,898表示规定的螺纹连接零件的机械性能,7则涉及机械车削这一制造工艺。具体来讲ISO 898-7规范了零件的各种参数和机械性能,包括长度、螺纹规格、强度等,以保证零件的使用效果和安全性。 ISO 898-7标准规定了不同级别的螺纹连接零件的机械性能指标,例如螺栓、螺钉等级别的精度、材料强度和断裂性能等方面的技术要求,以便在实用中选择适当的连接件。根据零件的级别和大小,使用标准所推荐的转速和切削速度进行车削,以保证零件制造的高质量与高效率。此外,ISO 898-7还规定了不同尺寸等级的零件的相关技术指标,以及零件的测试和检测要求。 总之,ISO 898-7是螺纹连接件的一项重要技术规范,涉及到连接件的机械性能、制造工艺、质量检测等方面。通过遵守ISO 898-7要求,能够保证螺纹连接件的安全可靠性、高效生产与高品质产品。
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iso21194标准中文版

ISO 21194是国际标准化组织发布的标准,其全称为"跨境电商服务质量要求和评价指南"。ISO 21194旨在推动和规范跨境电商服务的质量,为跨境电商提供指南和要求。这个标准的中文版是为了更好地传播和应用ISO 21194的要求和指南,促进国内跨境电商服务质量的提升。 ISO 21194标准中文版包含了若干重要部分。首先,它明确了跨境电商服务提供商的责任和义务,要求其提供可靠、高效的服务。其次,标准中文版明确了服务质量的评价指标和方法,帮助跨境电商服务提供商评估和改进其服务质量。此外,标准还强调了跨境电商平台的信息安全和个人隐私保护,要求平台提供安全可靠的交易环境。同时,标准中文版还对退货和售后服务等方面做出了明确规定,以确保消费者的权益得到保护。 引入ISO 21194标准中文版对于促进我国跨境电商的可持续发展具有重要意义。它可以帮助跨境电商企业规范运营行为,提高服务质量,增强消费者的信任度,从而推动行业的健康发展。同时,标准的应用还可以促进国际合作与交流,使我国跨境电商企业能够更好地适应国际市场需求,提升竞争力。 总之,ISO 21194标准中文版的发布和应用对于推动我国跨境电商的发展、提高服务质量和保护消费者权益具有重要作用。政府、企业和消费者都应密切关注并积极应用该标准,共同推动我国跨境电商行业向更加健康、可持续的方向发展。

iso 17025 手册中文版

ISO 17025手册中文版是指国际标准化组织(ISO)制定的一份针对实验室的管理和技术要求的手册,它的中文版是翻译成中文的ISO 17025。该手册是评定实验室是否符合ISO 17025标准的重要指南。 ISO 17025手册中文版对实验室的管理体系和技术能力有详细的规定。它包括实验室质量体系的要求,如组织结构、资源管理、文件控制、设备验证和校准等。手册还规定了实验室在技术方面的要求,例如试验和校准的准确性、可追溯性、设备维护等。 该手册对实验室的质量管理和技术能力不仅具有指导意义,而且还可作为实验室申请获得认可证书的依据。实验室若想取得ISO 17025认可证书,就必须按照该手册的要求建立起完善的质量体系,并通过相关机构的审核。而且,在获得认证后,实验室还需定期接受监督和复审,以保持认证的有效性。 ISO 17025手册的中文版对于实验室进行内部质量管理、提高技术水平和服务质量等方面都起到非常重要的作用。它有助于实验室明确质量目标,规范工作流程,提高试验和校准结果的准确性和可靠性。同时,它也为实验室提供了获得国际认可及与其他实验室进行技术交流的机会。 总之,ISO 17025手册中文版是一份非常重要的实验室管理和技术要求的指南,它对于实验室的质量管理和技术能力的提升具有积极的影响。

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def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal

好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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