Хорошие продукты и сервисы
Наш Поиск (введите запрос без опечаток)
Наш Поиск по гостам (введите запрос без опечаток)
Поиск
Поиск
Бизнес гороскоп на текущую неделю c 22.12.2025 по 28.12.2025
Открыть шифр замка из трёх цифр с ограничениями

ГОСТ Р 54411-2018; Страница 23

или поделиться

Ещё ГОСТы из 41757, используйте поиск в верху страницы ГОСТ Р 54425-2011 Машины и оборудование для пищевой промышленности. Смесители лопастные. Требования по безопасности и гигиене ГОСТ Р 54425-2011 Машины и оборудование для пищевой промышленности. Смесители лопастные. Требования по безопасности и гигиене Food processing machinery. Beam mixers. Safety and hygiene requirements (Настоящий стандарт определяет требования безопасности и гигиены при конструировании и производстве смесителей лопастных. Смесители лопастные используются для приготовления непосредственно в емкости пищевых смесей или эмульсий, например таких продуктов, как пюре, майонезы, соусы, кетчупы, супы, компоты и другие смесевые пищевые продукты. Настоящий стандарт применяется при конструировании, транспортировании, эксплуатации и обслуживании смесителей лопастных в нормальных условиях, включая очистку и замену рабочих органов. Настоящий стандарт не применяется для:. - бытовых машин;. - портативных ручных мешалок и сбивалок. Настоящий стандарт определяет существенные опасности, определенные при оценке рисков в отношении смесителей лопастных. Настоящий стандарт применяется только к смесителям лопастным, которые выпущены после даты его введения в действие) ГОСТ Р 54446-2011 Нагреватели светового излучения газовые, не предназначенные для бытового применения. Часть 1. Требования безопасности ГОСТ Р 54446-2011 Нагреватели светового излучения газовые, не предназначенные для бытового применения. Часть 1. Требования безопасности Non domestic gas-fired overhead luminos radiant heaters. Part 1. Safety requirements (Настоящий стандарт устанавливает требования к безопасности, конструкции, характеристикам, методам испытаний, а также классификации и маркировке газовых светлых излучателей с атмосферными горелками для применения в производственных помещениях (далее – аппараты). Настоящий стандарт применяется только для аппаратов модели «A1» (см. 4.3). Настоящий стандарт не применяется для аппаратов:. a) спроектированных для использования в жилых помещениях;. b) спроектированных для использования на открытом воздухе;. c) с тепловой нагрузкой свыше 120 кВт (в пересчет на теплотворное значение стандартных испытательных газов);. d) с горелками с полным предварительным смешиванием газа и воздуха, у которых:. - либо газ и весь объем воздух горения соединяются незадолго до зоны сгорания,. - либо предварительное смешивание газа с необходимым объемом воздуха для горения происходит в части горелки перед зоной сжигания. е) у которых подача воздуха для горения и/или отвод отработанных газов осуществляется при помощи встроенных механических приспособлений. Требования настоящего стандарта применяется к аппаратам, для проведения испытаний типового образца. Требования к аппаратам, не включенным в типовые испытания, должны быть разработаны дополнительно. Настоящий стандарт не содержит требования к аппаратам по эффективному расходу энергии) ГОСТ Р 54002-2010 Удобрения органические. Методы определения засоренности ГОСТ Р 54002-2010 Удобрения органические. Методы определения засоренности Organiс fertilizers. Methods for determination of weed infestation (Настоящий стандарт распространяется на все виды органических удобрений, приготовленных на основе навоза, помета, включая верми- и биокомпосты; солому, растительные компосты, почвенные, тепличные и питательные грунты, сапропель, а также торф, используемый на удобрение, подстилку сельскохозяйственным животным и компостирование, и устанавливает методы определения их засоренности жизнеспособными семенами сорняков и вегетативными органами размножения сорных растений)
Страница 23
Untitled document
ГОСТ Р 54411—2018
19
Библиография
[1] Benediktsson J.A. & Swain P.H. Consensus theoretic classification methods. IEEE Trans. Syst. Man Cybern. 1992,
22 (4), p. 688—704
[2] Bengio S. Text independent speaker verification and multimodal fusion at IDIAP http://www.fub.it/cost275/
documents/temporary/2001-11-22%20mc01_mar-tigny_bengio.zip
[3] Bigun E.S., Bigun J., Duc B., Fischer S. Expert conciliation for multimodal person authentication systems using
Bayesian statistics, Proc. First Int. Conf. on Audio- and Video-Based Biometric Person Authentication, p. 291—300,
Crans-Montana, Switzerland, 1997
[4] Bigun J., Fierrez-Aguilar J., Ortega-Garcia J., Gonzalez-Rodriguez J. Multimodal Biometric Authentication using
Quality Signals in Mobile Communications, Proc. 12th International Conference on Image Analysis and Processing, p.
2—11, 2003
[5]Chang K., Bowyer K.W., Sarkar S., Victor B. Comparison and combination of ear and face images in appear-
ance-based biometrics. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 2003, 25 (9), p. 1160—1165
[6]Chatzis V., Bors A.G., Pitas I. Multimodal decision-level fusion for person authentication. IEEE Trans. Syst. Man
Cybern. A Syst. Hum. 1999, 29 (6), p. 674—681
[7]Chibelushi C.C., Deravi F., Mason J.S.D. A review of speech-based bimodal recognition. IEEE Trans. Multimed.
2002 March, 4 (1), p. 23—37
[8]Chibelushi C.C., Deravi F., Mason J.S.D. Adaptive decision fusion for robust pattern recognition. IEEE Trans. Syst.
Man Cybern. B Cybern. 1999 Dec., 29 (6), p. 902—907
[9]Cukic B., Singh H., Ma Y. Optimal decision level acceptance rules for multimodal biometric systems: http://www.
biometrics.org/CD/PDF_PROCEEDINGS/Microsoft%20PowerPoint%20%20Cukic_BC_symposium.ppt%20
%5BRead-Only%5D.pdf
[10]Daugman J. Biometric Decision Landscapes, Technical Report No. TR482, University of Cambridge Computer
Laboratory, 2000
[11]Daugman J. Combining multiple biometrics: http://www.cl.cam.ac.uk/users/ jgd1000/combine/combine.html
[12]Deravi F. & Fairhurst M.C. R.M. guest, N. Mavity, and A.D.M. Canuto, Intelligent agents for the management of
complexity in multimodal biometrics. International Journal Universal Access in the Information Society. 2003 Nov., 2
(4)
[13]Domingos P. & Pazzani M. Beyond independence: Conditions for the optimality of the simple Bayesian classifi er.
Mach. Learn. 1997, 29, p. 103—130
[14]Domingos P. & Pazzini M. Beyond Independence: Conditions for the Optimality of the Simple Bayesian Classifi er,
Proc. 13th International Conference on Machine Learning (ICML), 1996
[15]Fejfar A. Combining techniques to improve security in automated entry control, 1978 Carnahan Conference on
Crime Countermeasures, Mitre Corp. MTP-191, May 1978
[16]Fejfar A. & Myers J.W. The testing of three automatic identity verification techniques, Proc. International Conference
on Crime Countermeasures, Oxford, July 1977
[17]Frischholz R.W., Dieckmann U., Bio I.D. A multimodal biometric identifi cation system: http://www.bioid.com/sdk/
docs/whitepapers/ieee-computer.pdf
[18]Fritsch F. & Carlson R. Monotone piecewise cubic interpolation. SIAM J. Numer. Anal. 1980 April, 17 (2), p. 238—246
[19]Fukunaga K. Introduction to Statistical Pattern Recognition. Academic Press, Second Edition, 1990
[20]Goebel K., Yan W., Cheetham W. A Method to Calculate Classifi er Correlation for Decision Fusion, GE Technical
Report, 2001CRD174, Dec. 2001
[21]Griffi n P. Optimal Biometric Fusion for Identity Verifi cation, Identix Corporate Research Centre Preprint
RDNJ-03-0064, Sep. 2003
[22] Haberman W. & Fejfar A. Automatic identifi cation of personnel through speaker and signature verification — system
description and testing, 1976 Carnahan Conference on Crime Countermeasures, University of Kentucky, May 1976
[23]Ho T.K., Hull J.J., Srihari S.N. Decision combination in multiple classifi er systems. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach.
Intell. 1994, 16 (1), p. 66—75
[24]Hong L. & Jain A.K. Integrating faces and ngerprints for personal identifi cation: http://www.cse.msu.edu/
publications/tech/TR/MSU-CPS-97-18.report.ps.gz
[25]Hong L. & Jain A. Multimodal biometrics. In: Biometrics (Jain A. eds.). Personal Identification in a Networked Society,
Kluwer Academic Press, Boston, 1999
[26]Hong L., Jain A.K., Pankanti S. Can multibiometrics improve performance: http://www.cse.msu.edu/publications/
tech/TR/MSU-CSE-99-39.ps
[27]Indovina M., Uludag U., Snelick R., Mink A., Jain A.K. Multimodal biometric authentication methods: A COTS
approach, Proc. Workshop on Multimodal User Authentication, p. 99—106, Santa Barbara, CA, Dec. 2003