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维修使用DED添加剂制造
直接能源沉积（DED）过程是添加剂制造（AM）过程，为制造业提供了新的观点。尤其是组件维修区域可以从这些过程中受益匪浅。因此，有必要确保DED流程的能力，以便维修的组件可以提供相同的服务水平。本文侧重于基于粉末的LMD AM修复TI-6AL-4V零件，并研究其准确性，可重复性和可靠性。首先，已经开展了一项实验运动，以评估原材料的特征。最佳过程参数选择是通过孔隙度和宏观结构分析进行的。拉伸特性，低周期疲劳和裂纹繁殖研究已在原来的样品（100％AM）和界面样品（50％AM / 50％底物）上进行。结果与锻造合金和验证LMD相关性与生产良好的零件相比。在第二部分中，本文提出了TI-6AL-4V组件的半自动修复方法：从3D扫描操作中确定了要修复的缺陷几何形状和零件的CAD模型。调整的加法和加工工具路径。
增材制造
电子束-粉末床熔合 (EB-PBF) 技术中通常沿构建方向形成柱状晶结构，导致物理和机械性能各向异性。本研究模拟了铸件凝固条件，并在 EB-PBF 中促进了原位再结晶，以促进 718 合金中柱状晶到等轴晶结构转变。这是通过独特的线性熔化策略以及 EB-PBF 中特定的工艺参数选择来实现的。研究发现，使用线序号 (LON) 函数的定点熔化会影响冷却速度和温度梯度，从而控制晶粒形貌和织构。高 LON 会产生大的等轴晶粒区和随机织构，而固定的 LON 和高面能量密度会产生强织构。研究了转变过程中形成裂纹和收缩缺陷的主要驱动力。固定面能量密度下的高 LON 减少了平均总收缩缺陷和裂纹长度。硬度在转变过程中降低，这与 γ ′′ 沉淀物尺寸的减小有关。
钠含量对热极化钠铌硼磷酸盐玻璃结构和光学性质的影响
合成了六种具有不同钠含量的富铌玻璃。在互补红外和拉曼分析的基础上，研究了钠含量及其对极化前后玻璃结构的影响。极化玻璃横截面上的相关二次谐波 (SHG)/拉曼显微镜显示 SHG 信号和结构变化共定位。无论是通过极化 (230 – 300 °C) 去除钠，还是通过起始玻璃成分（熔化温度为 1300 – 1500 °C）定义的碱含量去除钠，都证明了类似的结构重排。还讨论了钠含量对热极化前后光学性质的影响。发现极化引起的折射率变化（范围在 10 − 3 和 3 × 10 − 2 之间）主要是由于极化区域密度下降而不是成分和结构变化造成的。通过 Maker Fringe SHG 分析，证实了极化引起的二阶非线性响应的电光起源，并根据影响三阶磁化率 [ χ (3) ] 或极化层内部电场强度的参数选择，讨论了 χ (2) (2 – 2.5 pm/V) 随钠含量的变化。
电生理学数据中强大的在线多播估计
高密度电生理探针为人类和非人类动物中的系统神经科学4开辟了新的可能性，但是记录记录时探针运动（或漂移）对下游分析提出了挑战5，尤其是在人类记录中。在这里，我们以四个主要贡献的算法称为Dredge（7 E Egistredy的7 e egistration d ata d ata）的算法（d ectreghized r egistration）的算法进行了改进。首先，除了从动作电位（AP）检测到的9个尖峰外，我们还将以前的分散8种方法扩展到利用本地场电位（LFP）的多频道信息（LFP）。第二，我们表明基于LFP的方法10可以在子秒时间分辨率下进行注册。第三，我们引入了有效的在线11运动跟踪算法，允许该方法扩展到更长和更高的空间分辨率12录音，这可以促进实时应用程序。最后，我们通过考虑实际数据中发生的非组织性并自动化14个参数选择来提高13方法的鲁棒性。共同实现了来自人类和小鼠的15个具有挑战性的数据集的完全自动化的可扩展注册。16
CMT2390F64-EB/CMT2391F128- ...
该区域显示了 15 个子菜单选择： 1. Modulation （调制解调模式选择） 2. Work Mode （工作模式选择） 3. Frequencry Band （频段选择） 4. Data Rate （速率/频偏参数选择） 5. Tx Output Power （发射功率选择） 6. Preamble Length （前导码长度选择） 7. Packet Length （数据包长度选择） 8. Coding Format （编码格式选择） 9. CRC Select （CRC 校验模式选择） 10. CRC Seed Value 11. CRC Result Inv 12. Packet Structure 13. Freq Space and Frequency Channel （频偏和频道信号间隔设置） 14. Gaussian Select （高斯模式选择） 15. Payload Content 16. AFC Select 17. Dout Disable 18. Interval Select 19. XoCap Select 20. DC DC Enable Submenu 21. DC DC Freq 22. DC DC Voltage 3 功能选择按钮 S1～S4 的位置对应 5 个信号。
表演探索生成预训练的变压器-2歌词生成
摘要。近年来，自然语言处理领域（NLP）发生了一场革命，文字一代在这一转变中起着关键作用。这种转变不仅限于技术领域，而且还无缝渗透了创意领域，一个很好的例子是歌曲歌词的一代。真正有效的生成模型，例如生成训练的预训练变压器（GPT）-2，需要进行微调作为关键步骤。本文利用了广泛参考的Kaggle数据集的鲁棒性，标题为“歌曲歌词”，仔细探讨了调节三个关键参数的影响：学习率，批处理大小和序列长度。数据集提出了一个引人入胜的叙述，该叙述将学习率视为最有影响力的决定因素，直接影响了产生的歌词的质量和连贯性。在增加批处理大小和扩展序列长度有望增强模型性能的同时，很明显，还有一个饱和点，超出该点的效果受到限制。通过此探索，本文旨在揭开模型校准的复杂世界，并强调战略参数选择在追求抒情卓越方面的重要性。
再生混凝土力学性能预测与灵敏度分析的人工智能算法综述
使用从拆除废物中产生的再生骨料来生产混凝土是减少建筑环境对环境影响的一种有希望的选择。然而，预测再生骨料混凝土的硬化性能是其在建筑领域大规模部署的主要障碍之一。由于传统的经验方法对于预测新的再生骨料配方的性能不太可靠，近年来，人工智能方法已得到广泛发展，以实现这一目标。在本文中，我们对预测再生骨料混凝土的机械性能和进行敏感性分析的人工智能 (AI) 方法进行了广泛的文献综述。本研究对文献中发现的主要方法和算法的适用性、准确性和计算要求进行了详尽的描述、检查和讨论。此外，还强调了各种算法的优点和缺点。人工智能算法已在各种预测应用中取得了成功，并且准确率很高。虽然这些算法是用于估计再生骨料混凝土混合物成分和机械性能的强大预测工具，但它们的性能高度依赖于数据结构和超参数选择。这项研究可以帮助工程师和研究人员更好地决策使用人工智能算法进行机械性能预测和/或优化再生骨料混凝土的配方。
生命系统采用蠕动波谐波来经济高效地优化泵送性能
波状模式在生命体中普遍存在，包括肠道蠕动[1]、蠕虫类生物的波动性运动[2]或心动周期[3]等日常现象，以及纤毛和鞭毛跳动[4]、基因振荡[5]或反应扩散模式[6]等微观波。这些模式的功能各不相同，但值得注意的是，它们往往与运输或运动直接相关。每个系统都有不同的振荡特征，例如体形[7]或分子浓度[8]，但所有系统都由一组有限的波参数所支配——波长、振幅和频率。此外，参数选择受到物理或生物约束的限制。在给定约束的情况下，生命系统会使用哪些策略来实现波的功能？环境变化对生命系统提出了挑战，要求它们在有限的波参数下改变波的动力学，同时还要保持在波的约束范围内。例如，线虫秀丽隐杆线虫根据环境的粘弹性，通过调节其波浪形身体的波动波长、振幅和频率来改变其运动方式[9]。然而，这种适应性与波的能量成本的变化相伴而生，而这往往是生命的最大限制[10,11]。虽然正弦波形提供的可调整参数很少，但一些生命系统却使用波的叠加。例如人类肠道的蠕动收缩[12]或人类精子的鞭毛跳动[13]。多种波的叠加可以调节总波形，从而增加
量子网络的自适应、连续纠缠生成
摘要 —量子网络能够实现量子信息的长距离传输，有望在通信、计算、安全和计量等许多领域提供令人兴奋的好处和新的可能性。这些网络依靠远距离节点的量子比特之间的纠缠来传输信息；然而，这些量子链接的创建并不依赖于要传输的信息。研究人员已经探索了连续生成纠缠的方案，其中网络节点可以在接收用户请求之前生成纠缠链接。在本文中，我们提出了一种自适应方案，该方案使用来自先前请求的信息来更好地指导在接收未来请求之前随机生成的量子链接的选择。我们分析了这种方案可能提供好处的参数空间，并观察到在单瓶颈和自治系统网络上，与其他连续方案相比，性能提高了 75%。我们还针对其他参数选择测试了该方案，并观察到高达 95% 的持续好处。我们的自适应方案在随机请求队列上的强大功能在单瓶颈拓扑上得到了展示。我们还探讨了量子内存分配场景，其中延迟性能的差异意味着量子网络资源优化分配的必要性。索引术语 — 量子网络、纠缠生成、量子隐形传态、自适应协议
skada bench：对无监督的域适应方法进行基准测试，并对多种方式进行现实验证
无监督的域适应性（DA）包括适应在标记的源域上训练的模型，以在未标记的目标域上表现良好，并具有某些数据分布变化。虽然文献中提出了许多方法，但公平和现实的评估仍然是一个悬而未决的问题，尤其是由于方法学困难在无监督环境中选择超参数。在Skada Bench的情况下，我们提出了一个框架，以评估DA方法的不同方式，除了在文献中很大程度上探讨的计算机视觉任务之外。我们对现有浅层算法进行了完整而公平的评估，包括重新加权，映射和子空间对齐。现实的超参数选择是通过嵌套的交叉验证和各种无监督的模型选择得分进行的，这两个模拟数据集都具有受控的偏移和现实世界数据集的不同模式，例如图像，文本，生物医学和表格数据。我们的基准强调了现实验证的重要性，并为现实生活中的应用提供了实用的指导，并对模型选择方法的选择和影响有了重要的见解。Skada-Bench是开源的，可再现的，可以通过新颖的DA方法，数据集和模型选择标准轻松扩展，而无需重新评估竞争对手。Skada-Bench可在https://github.com/scikit-adaptation/skada-bench上在github上获得。