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World File Search System体素级
功能梯度材料的增材制造...
如 (a) 91 级钢和 SS316 之间失效的热套管所示 [8]。在实验室蠕变实验中，在各种合金组合的铁素体钢焊缝界面附近反复形成微观裂纹，包括 (b) 2.25Cr-1Mo 铁素体钢和合金 800 [9]（经 Springer Nature 许可转载）和 (c) P92 铁素体钢和镍基高温合金 Inconel 740H [10]（经 Elsevier 许可转载）。...... 3
SPM 课程 2020 年 10 月：基于体素的形态测量
1. 区分群体（例如阿尔茨海默氏症患者与健康对照组）2. 解释在发育和衰老过程中看到的变化3. 识别塑性，例如在学习新技能时4. 找到结构相关性（即大小与分数、特征、基因型等相关的区域）
人工智能手语翻译工具试用会
3.与聋哑运动员的特别对话会 2023年聋哑足球世界锦标赛亚军成员冈田拓哉（埼玉县聋哑足球俱乐部、越谷FC）、中井健人（TDFC、LesPros Tokyo）、经理植松隼人 ★秘密嘉宾登场！ ！
パワー化合物半导体日本の视点
1。ST Microelectronics completes acquisition of Norstel AB, a SiC wafer manufacturer, ST Microelectronics, 2019/12/2: https://www.st.com/content/st_com/ja/about/ media-center/press-item.html/c2930.html 2.ROHM集团Sicrystal和St Microelectronics同意提供碳化硅（SIC）Wafers多年来，ST Microelectronics，2020/1/15：https：//newsroom.st.com/ja/ja/ja/media-ia-center/media-center/press-center/press-item/press-item.html/c2936.html，3。3.cree |。ST Microelectronics在意大利建立了新的集成SIC WAFER工厂，ST Microelectronics，2022/10/5：https：//newsroom.st.com/ja/ja/media-center/media-center/press-item.htm.html/ c3124.html 5。Stmicro在意大利建立新的SIC WAFER工厂，在欧洲首次，Nikkei Crosstech，2022/10/18：https：//xtps：//xtech.nikkei.com/atcl/news/news/news/news/news/13938/13938/ 6.Infineon和Cree同意长期供应Sic Wafers，Infineon，2018/3/16：https：//www.infineon.com/cmms/cmms/jp/jp/jp/jp/about-infineon/press/press/press/press/press/press/press/press-releases/2018/2018/Wolfspeed builds a new large-scale SiC factory in Germany, production begins in 2017, Nikkei Crosstech, 2023/2/28: https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/news/18/14642/ 8.Infineon收购了硅碳化物专家Siltechtra，Infineon，2018/12/7：https：//www.infineon.com/cms/cms/cms/jp/jp/about-infineon/press/press/press/press/press-releases/2018/2018/2018/Infineon通过GT Advanced Technologies，Infineon，2020/11/9：https：//wwwww.infineon.com/cms/cms/cms/jp/jp/about-infineon/ press/press/press/press/press/2020/infxx20202011-2011-2011-2011-014.html 10。有关电力半导体的SIC外延晶片：与Infineon Technologies签署的销售和联合开发协议，Showa Denko，2021年5月6日：https：//wwwwww.resonac.com/jp/
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一个可扩展3D对象生成和重建的变量自动编码器级联级联对敌方网络
摘要：用于3D体积生成和重建的生成对抗网络（GAN），例如形状产生，可视化，自动化设计，实时仿真和研究范围，在各个领域都受到了更多的关注。但是，诸如有限的培训数据，高计算成本和模式崩溃问题之类的挑战持续存在。我们建议将变异自动编码器（VAE）和gan结合起来，以发现增强的3D结构，并引入一种稳定且可扩展的渐进式增长方法，以生成和重建基于体素的基于体素的3D形状。级联结构的网络涉及生成器和鉴别器，从小型体素大小开始，并逐步添加图层，同时在每个新添加的层中使用地面标签监督歧视器，以建模更广阔的体素空间。我们的方法提高了收敛速度，并通过稳定的增长来提高生成的3D模型的质量，从而促进了复杂的体素级详细信息的准确表示。通过与现有方法的比较实验，我们证明了方法在评估体素质量，变化和多样性方面的有效性。生成的模型在3D评估指标和视觉质量中表现出提高的准确性，使它们在包括虚拟现实，元评估和游戏在内的各个领域都很有价值。
使用基于体素的形态计量学识别年轻人对逆境的韧性结构性标记
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基于激光雷达的强度感知室外3D对象检测
摘要：基于激光雷达的3D对象检测和定位是自动导航系统的关键组成部分，包括自动驾驶汽车和移动机器人。大多数基于LIDAR的3D对象检测和定位方法主要使用LIDAR点云中的几何或结构特征抽象。但是，由于不利的天气条件或高度散射培养基的存在，这些方法可能会因环境噪声而易受环境噪声。在这项工作中，我们提出了一个强度感知的体素编码器，用于鲁棒3D对象检测。提出的体素编码器生成了一个强度直方图，该强度直方图描述了体素内点强度的分布，并用于增强体素特征集。我们将此强度感知的编码器集成到有效的单级体素检测器中，以进行3D对象检测。使用Kitti数据集获得的实验结果表明，我们的方法相对于3D检测中的CAR对象的最新方法，从鸟类的视图和行人和环体对象获得了可比的结果。此外，我们的模型可以在推理期间达到40.7 fps的检测率，该检测率高于最新方法的检测率，并产生较低的计算成本。
