iso15198中文全文2022版

时间: 2024-02-07 07:00:51 浏览: 22
ISO15198:“涡轮增压驱动器 - 性能测试 - 限值和测试方法”是一项用于评估汽车发动机涡轮增压系统性能的国际标准。2022年版的中文全文主要包括对汽车涡轮增压系统性能测试的要求和方法。该标准涵盖了测试前的准备工作、测试时间、测量数据处理和结果评估等内容。 标准要求对涡轮增压系统进行各种性能测试,包括涡轮增压器的动态响应性能、压气机、涡轮和其它相关部件的性能等。同时,标准还规定了测试所需的设备和仪器的要求,以保证测试的准确性和可靠性。 此外,ISO15198还包括了对测试结果的分析和评估方法,以确定涡轮增压系统是否符合标准要求。通过对测试结果的评估,可以为汽车制造商和相关研发人员提供有价值的参考,用于改进和优化涡轮增压系统的设计和性能。 总的来说,ISO15198中文全文2022版对汽车涡轮增压系统的性能测试提供了详细的要求和方法,为相关行业提供了国际统一的标准,有助于提高汽车涡轮增压系统的性能和可靠性,促进行业的健康发展。
相关问题

iso21448-2022 中文版

ISO 21448-2022是汽车行业的一项标准,它提出了关于汽车自动驾驶系统的功能安全要求和相关的验证方法。该标准致力于确保汽车自动驾驶系统在各种情况下可靠安全地运行,以保障驾驶人员和乘客的安全。 ISO 21448-2022标准强调了汽车自动驾驶系统的开发过程中需要考虑的多种因素,包括对安全性能的要求、对软硬件系统的集成和验证、对系统失效和故障的管理以及相关的安全确认方法。此外,该标准还要求制造商与供应商之间进行合作,确保整个供应链的安全性能。 为了满足ISO 21448-2022标准的要求,汽车制造商需要建立一套完整的安全管理体系,包括对自动驾驶系统的安全要求进行分析、制定相应的安全措施和验证方法、对系统的使用和维护进行监控和评估等。同时,还需要进行相关的培训和教育,确保相关人员能够全面理解并有效执行标准中的要求。 总的来说,ISO 21448-2022标准对汽车自动驾驶系统的安全性能提出了明确的要求和指导,有助于制造商和相关企业在开发和应用自动驾驶技术时能够更加全面地考虑安全因素,从而保障行车安全并促进自动驾驶技术的发展和应用。

iso27001-2022标准中文版

ISO 27001-2022是信息安全管理体系的国际标准,为组织提供了一套全面的信息安全管理框架。该标准的中文版重点强调了信息安全管理的重要性和必要性,指导组织如何建立、实施、运行、监控、维护和持续改进信息安全管理体系。标准中还包含了关于风险评估、信息安全政策、组织内部审核、管理评审等方面的要求和指南。 ISO 27001-2022中文版对信息安全管理的基本要求包括,建立信息安全政策、确定信息资产、进行风险评估与风险管理、确保信息安全的连续性、制定信息安全意识培训计划等。此外,标准中还包含了一系列的控制措施,用于保护信息资产,如访问控制、密码政策、物理安全、网络安全等。 ISO 27001-2022中文版着重强调了持续改进的理念,要求组织应不断寻求提高信息安全管理体系的有效性,并根据内外部变化进行相应调整和改进。此外,标准还提到了对外部供应商和合作伙伴的信息安全管理要求,以确保整个供应链的安全。 总的来说,ISO 27001-2022标准中文版为组织提供了一个完整的信息安全管理框架,帮助组织建立起一套行之有效的信息安全管理体系,保护信息资产,减少信息安全风险,增强信任和声誉。该标准的实施有助于组织提高对信息安全的管理水平,更好地满足合规要求,提升竞争力。

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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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