性能关键词检索结果

Trio 将机器和运动性能与新的 Flex-7 控制器相结合

Trio combines machine and motion performance with new Flex-7 controller

Flex-7 具有专用内核,用于高性能通信和运动。 Trio 将于 2024 年 11 月 12 日至 14 日在德国纽伦堡举行的 SPS 展览会(1 号馆 360 号展位)上推出 Flex-7 柔性机器控制器。

Intel Arrow Lake:芯片性能相同,功耗却减半

Intel Arrow Lake: быстродействие чипов прежнее, расход энергии — вдвое меньше

英特尔的新处理器系列面向游戏玩家,但企业部门也可能会对它们感兴趣。

自行榴弹炮现代化性能演示合同授予

Self-propelled howitzer modernization performance demonstration contracts awarded

密歇根州底特律兵工厂 — 美国陆军今日宣布授予陆军即将推出的自行榴弹炮性能演示的五份合同……

理解实验室设备性能指标

Making Sense of Lab Equipment Performance Metrics

深入研究冰箱、冰柜和孵化器的性能。

高分辨率声学测绘系统在流体泥浆环境中的性能:测试高分辨率水文测量系统在流体泥浆环境中的有效性和可行性

Performance of High-Resolution, Acoustic Mapping Systems in a Fluid-Mud Environment : Testing the Effectiveness and Viability of High-Resolution, Hydrographic Survey Systems in a Fluid-Mud Environment

摘要:本研究探索了高分辨率声学测绘系统通过定量关联深度与工作频率来穿透流体泥层。在此研究之前,多波束勘测已被证明是一种有效的方法,可用于阐明海底并收集各种水体(包括河流、湖泊、海湾和海洋)的水深数据。这些技术经常用于美国陆军工程兵团疏浚和联邦维护的航道。本研究的目的是测试商用现成的低频高分辨率声学勘测系统穿透流体泥层的有效性,如果可以,则确定穿透时的密度。测试方法结合了多波束回声测深仪、海底剖面仪和单波束回声测深仪。此外,还进行了现场测试,使用 RheoTune 剖面仪和实验室测试来确定流体泥层的密度。结果表明,目前可用的、工作频率为 90 kHz 及以上的测深测绘系统无法穿透河流和沿海浅水条

OMNIVISION 高性能全局快门图像传感器和处理器现已在 NVIDIA Holoscan 和 NVIDIA Jetson 平台上推出

OMNIVISION High-performance Global Shutter Image Sensor and Processor Now Available on NVIDIA Holoscan and NVIDIA Jetson Platforms

在 VISION 2024 上,OMNIVISION 将展示具有多摄像头传感的人形机器人组合解决方案

这款机器人吸尘器的性能与其价格两倍的型号一样好(而且正在促销)

This robot vacuum performs as well as models twice its price (and it's on sale)

Ecovacs 刚刚推出了 Deebot N30 Omni,这是一款具有高端功能的机器人吸尘器,其价值远远超过其成本——尤其是在十月 Prime Day 优惠期间。

Intel发布高性能Xeon 6型号和Gaudi 3 AI加速器

В Intel выпустили высокопроизводительные модели Xeon 6 и ИИ-ускорители Gaudi 3

该公司正在扩大其基于人工智能技术的解决方案的处理器产品范围。

NIST 研究人员发布自动驾驶汽车性能评估报告

NIST Researchers Publish Report on Assessing Autonomous Vehicle Performance

NIST 研究人员发布了一份出版物,NIST 内部报告 (IR) 8534“评估自动驾驶汽车性能的特征描述”,其中介绍了一个描述和评估自动驾驶汽车性能的结构化框架

哥伦比亚级潜艇:克服持续挑战需要尚未证明的性能和更明智的供应商投资

Columbia Class Submarine: Overcoming Persistent Challenges Requires Yet Undemonstrated Performance and Better-Informed Supplier Investments

美国政府问责局的发现基于目前的建造情况,海军于 2024 年 4 月报告称,第一艘(首艘)哥伦比亚级潜艇预计将在原计划日期后 12 至 16 个月交付。这将导致交付时间在 2028 年 10 月至 2029 年 2 月之间。延迟交付最终可能会危及首艘潜艇在 2030 年的计划投入使用。根据美国政府问责局对 2022 年 1 月至 2023 年 5 月项目数据的分析,首艘潜艇建造的成本和进度表现一直未达到目标。到 2024 年初,这些趋势没有改善,未来的风险可能会增加当前成本和进度的增长。该项目报告称,造船厂需要迅速采取重大行动,解决施工绩效不佳的原因。然而,正如 GAO 之前所报告的那样,该项

不利偏航:对飞机性能和控制的影响

Adverse Yaw: Impact on Aircraft Performance and Control

如果您从未听说过逆偏航,那么当飞机转弯时,当机头向相反方向拉动时,您可能会措手不及,感觉飞机正在与您对抗。起初,这令人担忧。但不用担心,我们会为您提供帮助。在本文中,我们将详细分析逆偏航的工作原理以及它如何影响您控制飞机的能力。让我们开始吧!更多

用于自动化的高性能线性平台具有无摩擦电机和出色的导向精度

High-Performance Linear Stage for Automation features Frictionless Motor and Excellent Guiding Precision

PI 的新型线性电机平台专为测试、装配和自动化应用而设计,其中极高的引导精度和准确性是关键。

使用 SCR003-400 等高性能 SCARA 机器人增强智能物流

Enhancing Smart Logistics with High-Performance SCARA Robots Like the SCR003-400

在快速变化的智能物流领域,自动化对于提高仓库运营的准确性、速度和效率至关重要。 使用高性能 Scara 机器人(如 EVS SCR003-400)可以最好地实现分拣、挑选和包装等流程的自动化。 这些机器人在智能物流环境中至关重要,因为它们主要用于需要快速、重复的活动 […] 使用高性能 SCARA 机器人(如 SCR003-400)增强智能物流首次出现在 EVS 机器人。

彼尔姆理工学院科学家解决了航空运输部件性能计算不准确的问题

Ученые Пермского Политеха решили проблему неточности расчета свойств деталей авиакосмического транспорта

近年来,复合材料,包括体积增强的聚合物材料,已被积极应用于航空航天运输的建设中。这种结构增加了抗剪切和分层的能力

FPT Software AI Center 推出 HyperAgent:一种突破性的通用代理系统,可大规模解决各种软件工程任务,在 SWE-Bench 和 Defects4J 上实现 SOTA 性能

FPT Software AI Center Introduces HyperAgent: A Groundbreaking Generalist Agent System to Resolve Various Software Engineering Tasks at Scale, Achieving SOTA Performance on SWE-Bench and Defects4J

大型语言模型 (LLM) 彻底改变了软件工程,在各种编码任务中展示了非凡的能力。虽然最近的努力已经基于 LLM 为端到端开发任务产生了自主软件代理,但这些系统通常是为特定的软件工程 (SE) 任务而设计的。来自越南 FPT 软件 AI 中心的研究人员推出了 HyperAgent,一种新型通用多代理 FPT 软件 AI 中心推出 HyperAgent:一种突破性的通用代理系统,可大规模解决各种软件工程任务,在 SWE-Bench 和 Defects4J 上实现 SOTA 性能,首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。

Intel:集成Xe2 GPU性能优于Ryzen 9 HX 370

Intel: интегрированный графический процессор Xe2 опережает Ryzen 9 HX 370

该公司公布的数据显示了对40款热门游戏的测试结果。

XPER:揭开预测性能的驱动力 | 作者:Sébastien Saurin | 2024 年 9 月

XPER: Unveiling the Driving Forces of Predictive Performance | by Sébastien Saurin | Sep, 2024

一种分解您最喜欢的性能指标的新方法 照片由 Sira Anamwong 在 123RF 上拍摄 与 S. Hué、C. Hurlin 和 C. Pérignon 合著。敏感人工智能系统的可信度和可接受性在很大程度上取决于用户理解相关模型或至少是其预测的能力。揭开不透明的面纱 XPER:揭开预测性能的驱动力 | 作者:Sébastien Saurin | 2024 年 9 月首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。

XPER:揭开预测性能的驱动力 | 作者:Sébastien Saurin | 2024 年 9 月

XPER: Unveiling the Driving Forces of Predictive Performance | by Sébastien Saurin | Sep, 2024

一种分解您最喜欢的性能指标的新方法 照片由 Sira Anamwong 在 123RF 上拍摄 与 S. Hué、C. Hurlin 和 C. Pérignon 合著。敏感人工智能系统的可信度和可接受性在很大程度上取决于用户理解相关模型或至少是其预测的能力。揭开不透明的面纱 XPER:揭开预测性能的驱动力 | 作者:Sébastien Saurin | 2024 年 9 月,首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。