• Rapid prototyping ideal for high-mix, low-volume production • Generate slices and robot trajectories directly from a CAD model using one software solution • Program optimization via automatic tool orientation control for minimizing wrist rotation and maximizing robot reach • Full control over process-specific parameters such as stepovers, multi-layer offsets, and deposition rate by layer • Perform workspace analysis to easily identify potential reach issues and optimize cell设置•利用自动刀具路径优化功能,以避免机器人错误和碰撞•减少后处理和碎屑的量,并获得一致,准确且可重复的结果一致,准确且可重复的结果•减少复杂零件的周期和少量运行的周期时间•最大化盈利能力•最大化盈利能力并提高机器人的投资范围•创建表面上的速度•创建真实的范围•创建3.型号的范围•远处•避免了3台,•创建3.将材料沉积在弯曲的表面上,例如涡轮刀片,凹形物体等等•使用自定义指南曲线/网格定义工具路径的方向•轻松从slic3r和cura等流行软件的3D打印Gcode(例如,例如SliC3R和Cura)生成机器人轨迹。Robotmaster支持Reprap Flavor Import Import,允许用户以其过程相关信息导入3D打印专用路径
摘要分析全州DNA数据库协助执法机构在刑事调查中对个人的识别和检测以及失踪和身份不明的人的身份和位置。佛罗里达州执法部(FDLE)管理全州DNA数据库,其中包含因重罪犯罪而被定罪或被捕的人提交的DNA样本和指定轻罪犯罪,并且能够对此类DNA样本和相关数据进行分类,匹配,匹配和存储分析。目前,在进入州范围内的DNA数据库之前,将所有在监狱设置中收集的DNA样本都会转发以进行分析,并将其提交给FBI的合并DNA指数系统(CODIS)。根据佛罗里达警长协会的说法,由于测试的性质和当前的提交积压,被捕者的DNA测试可能需要数周或几个月的时间进行处理。CODIS是用于描述FBI对地方,州和国家刑事司法DNA数据库的支持计划的一般术语,以及用于运行此类数据库的软件。国家DNA指数系统(NDIS)是Codis的国家一级组成部分,其中包含由联邦,州和地方参与的法医实验室贡献的DNA概况,这使执法人员能够以电子方式进行交换和比较DNA概况,以试图将犯罪或一系列犯罪或已知犯罪联系起来或已知的犯罪或已知的犯罪者。快速DNA是在不到两个小时内从一个人的颊拭子产生DNA谱的完全自动化过程,而无需进行人类干预或审查。快速DNA系统允许县监狱和警长办公室在预订过程中直接向Codis数据库提交合格的逮捕者DNA概况,完全绕开了对FDLE审查和分析的需求。为了使执法机构从批准的快速DNA系统中输入DNA概况到CODIS中,机构的系统必须具有某些信息技术功能,例如实时扫描集成,犯罪历史信息集成以及自动化的合格犯罪集成。CS/HB 1105创建s。 943.324,F.S.,在FDLE中建立快速的DNA赠款计划,以每年授予赠款,从专门拨款到赠款计划的资金到县监狱或警长办公室,以在s下迅速处理DNA样品,以迅速处理DNA样品所需的快速DNA机器。 943.325,F.S。该法案授权FDLE建立标准并设定特定时间段,以接受申请和授予赠款资金的选择过程。
通过添加剂制造的多元素元素合金(MPEA)的表面工程最近引起了人们对可以实现的非凡材料特性范围的显着关注。在确定制造各种成分合金的最佳加工参数方面存在挑战,它们是构成沉积材料的质量的。尽管如此,只有有限的模型可以预测处理参数的初始参数窗口。使用Alcocrfeni MPEA作为激光金属沉积的测试床,我们提出了一个将材料特性与加工变量相关的框架,从基本分子模拟和元神象优化方法中偶联预测预测。构建了一组无量纲的目标函数,以将元素差异和原子半径连接到宏观过程参数,即冷却速率,能量密度和粉末沉积密度。我们的结果表明,当MPEA由于形成晶体点缺陷而在固体时假设晶体相位,而在快速冷却过程中,二氮的固定速率在固体时假设晶体相时,差异均与冷却速率呈指数变化。然而,在合金的无定形相中缺乏这些缺陷,使元素差异系数没有不同的冷却速率的定义相关性。通过多目标杜鹃搜索的选择,我们构建了一个帕累托正面,以识别处理变量的最佳值,这些值与文献中对复杂合金的激光覆层所采用的参数一致。
触觉设备使用触摸感将信息传输到神经系统。举例来说,声音到触摸的设备会处理听觉信息,并通过对失去听力的人的皮肤振动模式将其发送到大脑。我们在这里总结了此类研究的当前方向,并借鉴了行业和学术界的例子。此类设备可用于感觉替代(替换失去的感觉,例如听力或视觉),感觉扩展(扩大现有的感官体验,例如在可见光光谱外检测电磁辐射)和感觉添加(提供新颖的感觉,例如磁性磁摄取)。我们回顾了使用非侵入性触觉设备的感觉操纵未来的相关文献,当前状态和可能的方向。
b。符合出口尺寸(B1005)的手段c。出口和出口访问门口符合(B1006)d。出口和退出访问门口配置(B1007)e。符合出口照明的手段(B1008)f。可访问的符合出口(B1009)g的手段。门,大门和旋转栅门(B1010)h。符合楼梯(B1011)i。符合坡道(B1012)j。出口标志符合(B1013)k。符合扶手(B1014)l。符合后卫(B1015)m。出口访问(B1016)n。出口访问旅行距离(B1017)o。符合过道(B1018)p。出口访问楼梯和坡道符合(B1019)q。符合走廊(B1020)r。符合出口阳台(B1021)s。出口符合(B1022)t。内部出口楼梯和坡道符合(B1023)u。出口通道符合(B1024)v。符合发光出口路径标记(B1025)w。水平出口(B1026)x。外部出口楼梯和坡道符合(B1027)y。出口出院(B1028)z。符合组装(B1029)AA。紧急逃生和救援符合(B1030)
本文档是公认的手稿版本的已发表作品,以ACS应用聚合物材料以最终形式出现3(6):2865–2883(2021),版权所有©2021 American Chemical Society在PEER PEER REVICE和发行者的技术编辑后。要访问最终编辑和发布的工作,请参见https:// doi.org/10.1021/acsapm.1c00252
深度神经网络 (DNN) 是功能强大的黑盒预测器,在各种任务上都取得了令人印象深刻的表现。然而,它们的准确性是以牺牲可理解性为代价的:通常不清楚它们如何做出决策。这阻碍了它们在医疗保健等高风险决策领域的适用性。我们提出了神经加性模型 (NAM),它将 DNN 的一些表达能力与广义加性模型固有的可理解性相结合。NAM 学习神经网络的线性组合,每个神经网络都关注一个输入特征。这些网络是联合训练的,可以学习输入特征和输出之间任意复杂的关系。我们在回归和分类数据集上的实验表明,NAM 比广泛使用的可理解模型(如逻辑回归和浅层决策树)更准确。它们在准确性方面的表现与现有的最先进的广义加性模型相似,但更灵活,因为它们基于神经网络而不是增强树。为了证明这一点,我们展示了如何利用 NAM 对合成数据和 COMPAS 累犯数据进行多任务学习(由于其可组合性),并证明了 NAM 的可微分性使它们能够为 COVID-19 训练更复杂的可解释模型。源代码可在 neuro-additive-models.github.io 上找到。
tmohanrao2020@gmail.com 摘要:乘法器在信号处理和基于 VLSI 的环境应用中起着关键作用,因为与其他设备相比,它消耗更多的功耗和面积。在实时应用中,功率和面积是重要参数。乘法器是必不可少的组件,因为与任何其他元件相比,它占用较大的面积并消耗更多的功耗。我们有很多加法器来设计乘法器。在本文中,使用金字塔加法器,它使用半加器和全加器来提高速度并减少乘法器中使用的门数量,但延迟并没有显着减少。如果我们用 XNOR 和 MUX 代替普通的半加器和全加器来修改金字塔加法器,那么与普通的 16 位加法器相比,这种金字塔加法器使用的门更少,延迟也更少。金字塔加法器中 XNOR 和 MUX 的使用减少了延迟,因为 MUX 功能仅在输入中选择输出。使用这种金字塔加法器可以大大减少乘法器延迟。关键词:MUX,FPGA,DSP,加法器,2.1块,2.2块