ГОСТ Р 70462.1-2022; Страница 28

или поделиться

Ещё ГОСТы из 41757, используйте поиск в верху страницы

ГОСТ 2850-2022 Картон хризотиловый. Технические условия Chrysotile cardboard. Specifications (Настоящий стандарт распространяется на хризотиловый картон, изготовляемый на основе хризотила и применяемый в качестве огнезащитного теплоизоляционного материала, а также для уплотнения соединений приборов, аппаратуры и коммуникаций. Стандарт устанавливает основные требования к качеству продукции изложенные в разделах 3.2 (таблица 1), 4.2 (таблица 2)) ГОСТ Р 70467-2022 Изделия медицинские. Система наблюдения, применяемая изготовителем после выпуска изделий в обращение Medical devices. The monitoring system used by the manufacturer after the release of products in circulation (Настоящий стандарт содержит рекомендации по процессу наблюдения в отношении выпущенных в обращение изделий и предназначен для применения изготовителями медицинских изделий. Данный процесс послепродажного наблюдения не противоречит соответствующим международным стандартам, в частности ИСО 13485 и ИСО 14971. Настоящий стандарт описывает систематический проактивный процесс, который могут использовать изготовители с целью сбора и анализа соответствующих данных, предоставления информации для процессов обратной связи и использования этой информации для выполнения применимых регулирующих требований, а также для получения опыта на стадии постпроизводства. Выходные данные этого процесса могут использоваться: - в качестве входных данных в процессы жизненного цикла продукции; - в качестве входных данных в менеджмент риска; - для мониторинга и поддержания в актуальном состоянии требований к продукции; - для поддержания связи с регулирующими органами или в качестве входных данных в процессы улучшения) ГОСТ 9.704-80 Единая система защиты от коррозии и старения. Резины. Методы определения работоспособности уплотнительных деталей неподвижных соединений при радиационно-термическом и термическом старении Unified system of corrosion and ageing protection. Vulcanized rubbers. Methods of determination of the packing parts for the fixed joints working capacity during the radiation-thermal ageing (Настоящий стандарт распространяется на резиновые уплотнительные детали неподвижных неразъемных соединений сборочных единиц, машин, агрегатов, запасных частей и принадлежностей и устанавливает два метода определения работоспособности:. А - при радиационно-термическом старении;. Б - при термическом старении )

Страница 28

Страница 1

Untitled document

ГОСТ Р 70462.1—2022

[24] Bastani О., loannou Y., Lampropoulos L., Vytiniotis D., Nori A., Criminisi A. Measuring Neural Net Robustness with

Constraints. Proceedings of the 30th International Conference on Neural Information Processing Systems. 2016,

ISBN 978-1-5108-3881-9

[25] Cousot P, Cousot R. Abstract interpretation: a unified lattice model for static analysis of programs by construction

or approximation of fixpoints. ACM, Conference Record of the Fourth Annual ACM SIGPLAN-SIGACT Symposium on

Principles of Programming Languages. 1977

[26] Souyris J., Delmas D. Experimental Assessment ofAstree on Safety-Critical Avionics Software. Springer, Proceeding

of International Conference on Computer Safety, Reliability, and Security, Vol. 4680. 2007

[27]Yamaguchi T, Brain M., Ryder C., Imai Y., Kawamura Y. Application of Abstract Interpretation to the Automotive

Electronic Control System. Springer, Verification, Model Checking, and Abstract Interpretation, Vol. 11388. 2019

[28] Bouissou O., Conquet E., Cousot P., Cousot R., Feret J., Ghorbal K., Goubault E., Lesens D., Mauborgne L., Mine

A., Putot S., Rival X., Turin M. Space software validation using Abstract Interpretation. Data Systems inAerospace,

Vol. 669. 2009

[29] Gehr T, Mirman M., Drachsler-Cohen D., Tsankov P., Chaudhuri S., Vechev M.T. AI2: Safety and Robustness

Certification of Neural Networks with Abstract Interpretation. IEEE Symposium on Security and Privacy, Vol. 2018,

ISSN 2375-1207

[30] Singh G., Gehr T, Piischel M., Vechev M. An Abstract Domain for Certifying Neural Networks. ACM, Proceedings

of the ACM on Programming Languages. 2019, ISSN 2475-1421

[31] Mirman M., Gehr T, Vechev M. Differentiable Abstract Interpretation for Provably Robust Neural Networks.

Proceedings of the 35th International Conference on Machine Learning. 2018

[32] Pulina L., Tacchella A. An Abstraction-Refinement Approach to Verification of Artificial Neural Networks. Springer,

Computer Aided Verification. Vol. 6174. 2010, ISBN 978-3-642-14295-6

[33]ISO/IEC/IEEE 29119-3:2013 Software and systems engineering Software testing Part 3: Test documentation

[34] Proposal for guidelines regarding classification of software based information systems used in health care. The

Medical Products Agency’s Working Groupon Medical Information Systems, Lakemedelsverket Medical Products

Agency. 2009, доступно no

https://lakemedelsverket.se/upload/foretag/medicinteknik/en/Medical-lnformation-

Systems-Report_2009-06-18.pdf

[35] Florek H.J., Brunkwall J., Orend K.H., Handley I., Pribble J., Dieck R. Results from a Firstin-Human Trial of a Novel

Vascular Sealant. Frontiers in Surgery, Vol. 2. 2015

[36] Beede E., Elliott E., Hersch F., lurchenko A., Wilcox L., Ruamviboonsuk P. et al. A Human-Centered Evaluation of

a Deep Learning System Deployed in Clinics for the Detection of Diabetic Retinopathy. ACM Proceedings of the

2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. 2020

[37]An investigation into the performance of facial recognition systems relative to their planned use in photo

identification documents — BioP. BSI. 2004, доступно из:

https://www.bsi.bund.de/SharedDocs/Downloads/EN/

BSI/ Publications/Studies/BioP/BioPfinalreport_pdf.pdf

[38]Automated Border Control (ABC) Trial Stansted Airport BAA British Airports Authority and Accenture. 2009, доступ но

https://www.accenture.com/t20150523T054056Z_w_/us-en/_acnmedia/Accenture/Conversion-Assets/

DotCom/Documents/Global/PDF/Technology_2/Accenture-ABC-Trial-Summary-Report.pdfla=en

[39]Vetter V, Zielke T, von Seelen W. Integrating face recognition into security systems. In: Audio— and Video-based

Biometric Person Authentication. Springer Berlin Heidelberg, Vols. Audio— and Video-based Biometric Person

Authentication (AVBPA). 1997, доступно из:

https://doi.org/10.1007/bfb0016025

[40] Burke J., Dunne B. Field testing of six decision support systems for scheduling fungicide applications to control

Mycosphaerella graminicola on winter wheat crops in Ireland. The Journal ofAgricultural Science, Vol. 146. 2008

[41] The Pathway to Driverless Cars, A Code of Practice for testing. UK Government, Department for Transportation.

2015, доступно из:

https://assets.

publishing.service.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_

data/file/ 446316/pathway-driverless-cars.pdf