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达涅利高科技有限元分析
摘要 达涅利先进的炼钢技术是多年经验、持续研发活动和与客户合作的结晶。这项活动的成果就是新型高科技达涅利 FastArc TM 电弧炉。新型电弧炉将配备炉顶和炉壁节能长寿命面板、高比功率（高达 1.4 MVA/t liq. ）、完整而强大的化学能包（由侧壁氧气、气体和碳喷射系统以及石灰喷射系统组成）、高自动化和过程控制水平以及高效的除尘和环保系统。配备上述设备和单斗废钢装料实践的达涅利 FastArc TM 能够实现约 30 分钟的出钢时间，每吨钢水的电耗低于 350 kWh。本文将分别介绍其设计、数据和所采用的技术。 关键词：电弧炉；FastArc；生产率；熔炼车间
线性菲涅尔聚光太阳能集热器
Hyperlight Energy（Hyperlight）和美国国家可再生能源实验室（NREL）正在开发一种用于聚光太阳能发电应用的新型低成本线性菲涅尔集热器。Hyperlight 目前正在加州布劳利附近一个半英亩的试点环路中部署其线性菲涅尔集热器技术。聚光太阳能发电集热器的光学性能是整个系统效率的最大损失。准确模拟集热器复杂光学相互作用的能力对于成功实施新的集热器技术至关重要。本研究对 Hyperlight 线性菲涅尔技术的光学性能进行了详细的灵敏度分析，表征了潜在光机误差源对集热器性能的影响。光学模型在 SolTrace 中实现，SolTrace 是一种由 NREL 开发的蒙特卡罗光线追踪软件。首先，使用 SolTrace 分析集热器对主反射器和接收器组件中各个光机误差扰动的灵敏度。然后，采用高保真光机误差模型来捕捉已安装的 Hyperlight 线性菲涅尔集热器的实际性能。灵敏度分析可以提供有见地的指导，以指导在制造和实施新集热器技术期间收紧和放宽公差。
网络效应揭示克劳塞维茨理论的漏洞
这些理论考量在塑造美国军事政策和军事理论方面发挥着关键且隐含的作用。它们塑造了高层领导人对战争的看法以及关于战争应如何进行的假设——甚至构成战争的因素。它们主要基于一套古老的理论参考资料，这些参考资料为当今政策和军事理论的发展奠定了基础。我们的美国国家安全和军事政策借鉴了这些理论，以概念化战争是什么以及应该如何进行战争。这些理论反过来又为军事理论的发展奠定了基础，军事理论规定了军队应该如何思考和处理战争。因此，本文考察了美国军事政策和理论中的理论参考，并得出结论：塑造军事领导人和规划者的假设、构想和实践的理论参考不足以提供包含网络领域的战争理论。
维姆塞替尼用于治疗腱鞘巨细胞瘤
Vimseltinib (DCC-3014) 是一种强效且高度选择性的集落刺激因子 1 受体 (CSF1R) 开关控制激酶抑制剂，可与开关口袋区域结合。2,3 在 TGCT 中，CSF1 基因表达异常，高水平的 CSF1 基因会驱动肿瘤肿块的扩张。4 Vimseltinib 与 CSF1R 受体结合可降低 CSF1 的作用，从而减少肿瘤生长和疾病症状。5,6 Vimseltinib 正处于临床开发阶段，用于治疗无法通过手术切除肿瘤的成人 TGCT 患者。在 III 期临床试验 (MOTION, NCT05059262) 中，参与者在第一部分每周两次口服 30 毫克 vimseltinib，共 24 周，然后在第二部分每周两次口服 30 毫克，这是长期开放标签治疗阶段。1
2025 年塞维利亚脱碳机械论坛
到目前为止，电网和工业的脱碳与大量可变可再生能源 (VRE) 电力（主要是风能和太阳能光伏）的安装齐头并进。然而，如果要在不损害行业可靠性和成本效益的情况下实现碳中和，这还不够，而且电化学电池无法提供最终用户所需的众多服务和规模。除了 VRE，还需要其他技术，用于有效的气体压缩和运输、电网平衡、碳捕获，以及非常重要的能源。在后一类中，技术正在发展成为电池的可行替代品，用于一系列储能应用，例如抽水蓄能、压缩空气、飞轮、泵送热量、液态空气、热/冷、氢气、氧气、重力和其他热机械化学存储方法。这些都在快速推进商业化，并将与电池竞争，以满足广泛的电网和工业存储需求。
回声 - 密涅瓦协会
它基于采购映射的详尽知识以及相关供应商存储库的开发和定期更新。后者的特点特别在于它们与 MCO-T 的相互依赖程度：一方面，通过与 MCO-T 相关的活动在其总营业额中所代表的数量（对供应商的依赖），以及另一方面，通过为他们准备的所有年度 MCO-T 付款的份额（取决于供应商）。这种方法使得了解要建立的关系的性质成为可能，这种关系可能根据权力平衡以及有关供应源的稳健性或脆弱性水平而演变。 MCO-T 采购地图主要涉及备件、工具、文档、某些完整设备、子组件或完整设备的维修服务、物流服务，甚至包括前面提到的全部或部分项目的全球服务。
塞维索工厂广泛使用传感器和人工智能构建新型安全管理系统
控制重大事故危险 MAH 的安全管理系统 SMS 是塞韦索法规的支柱。在过去 30 年中，该法规为减少欧洲化学事故的数量和严重程度做出了贡献。在塞韦索的机构中，采用正式的 SMS-MAH 是强制性的，并且要接受主管部门定期检查的程序。技术的发展为安全管理带来了新的挑战和机遇，塞韦索的工业可以提前抓住这些挑战和机遇，因为他们已经信任一个好的安全组织。信息和通信技术的广泛使用使记录所有最小事件和扩大可用于改进 SMS-MAH 的信息库变得更加容易。例如，位置传感器可能有助于获得事件的实际位置。环境传感器以及插入设备的传感器可以提供进一步的相关信息。随着事件数量的成倍增加，分析变得越来越困难和浪费时间。使用 AI 人工智能技术（包括文本挖掘和机器学习技术）有助于扩大研究的事件数量并提高提取隐藏在事件报告中的信息的能力。程序和操作说明应实用、简洁、精简和有效；它们应包括不同的格式，例如图表、图纸、照片、视频。信息表和培训材料是其他要素，它们的动态更新对于拥有最高级别的员工至关重要。本文提出了一种新的 SMS-MAH 模型，该模型仅具有少数正式程序，随着时间的推移保持不变，并且由于工业 4.0 的支持技术（即传感器和 AI），许多动态资源易于适应不断变化的环境。所提出的架构的基本思想如下：管理系统在操作部分非常动态，但其监管核心需要合理的稳定性，这很重要，因为在塞韦索环境中，管理系统也具有法律效力。
语义增强图像-文本预训练模型的零样本三维模型分类
Cheraghian 等人 [ 21 – 23 ] 在零样本 3 维模型分类方 面提出了 3 维点云的零样本学习方法、缓解 3 维零样 本学习中枢纽点问题的方法和基于直推式零样本学 习的 3 维点云分类方法，并将它们封装进一个全新 的零样本 3 维点云方法 [ 24 ] 中。以上方法均是利用已 知类样本的点云表征及其词向量对未知类别进行分 类，开创了零样本 3 维模型分类方法。近年来， CLIP 在零样本图像分类上取得了良好的效果，因此有研 究者将 CLIP 应用到零样本 3 维模型分类方法中， Zhang 等人 [ 25 ] 提出了基于 CLIP 的 3 维点云理解 (Point cloud understanding by CLIP, PointCLIP) 模型， PointCLIP 首先将 3 维点云投影成多个深度图，然 后利用 CLIP 的预训练图像编码器提取深度图特 征，同时将类别名称通过 CLIP 预先训练的文本编 码器提取文本特征。但是 PointCLIP 的性能受到深 度图和图像之间的域差异以及深度分布的多样性限 制。为了解决这一问题，基于图像 - 深度图预训练 CLIP 的点云分类方法 (transfer CLIP to Point cloud classification with image-depth pre-training, CLIP2Point) [ 26 ] 将跨模态学习与模态内学习相结合 训练了一个深度图编码器。在分类时，冻结 CLIP 的图像编码器，使用深度图编码器提取深度图特 征，该方法缓解了深度图和图像间的模型差异。用 于 3 维理解的图像 - 文本 - 点云一致性表征学习方法 (learning Unified representation of Language, Im- age and Point cloud for 3D understanding, ULIP) [ 27 ] 构建了一个图像、文本和点云 3 种模态的 统一嵌入空间，该方法利用大规模图像 - 文本对预 训练的视觉语言模型，并将 3 维点云编码器的特征 空间与预先对齐的视觉 - 文本特征空间对齐，大幅 提高了 3 维模型的识别能力。与之相似的是，基于 提示文本微调的 3 维识别方法 (CLIP Goes 3D, CG3D) [ 28 ] 同样使用 3 元组形式确保同一类别的 3 维模 型特征和图像特征之间以及 3 维模型特征和文本特 征之间存在相似性，从而使点云编码器获得零样本 识别的能力。另外， PointCLIP V2 [ 29 ] 在 Point- CLIP 的基础之上，通过利用更先进的投影算法和 更详细的 3 维模型描述，显着提高了零样本 3 维模型 分类准确率。本文采用语义增强 CLIP 解决图像和文 本的语义鸿沟问题，通过在语义层面为图像和文本 提供更多相似的语义信息，使图像和文本对齐更具有 一致性，从而有效提高 3 维模型的零样本分类性能。 2.2 提示工程
ICUAS'15 内容列表
ICUAS 协会执行委员会成员Randal Beard 博士 美国杨百翰大学Pascual Campoy博士西班牙马德里理工大学陈明明博士中国香港中文大学陈阳泉博士美国加州大学默塞德分校Mario Sarcinelli-Filho 圣灵联邦大学博士，巴西Rogelio Lozano 法国贡比涅科技大学Paul Oh 博士美国拉斯维加斯内华达大学西班牙塞维利亚阿尼巴尔·奥莱罗大学Fulvia Quagliotti 博士 意大利都灵理工学院Matthew J. Rutherford 博士 美国丹佛大学Salah Sukkarieh 博士澳大利亚悉尼大学Youmin 张 加拿大康科迪亚大学 国际咨询委员会 克罗地亚萨格勒布 Stjepan Bogdan 大学 David Casbeer 空军研究实验室 - 美国赖特-帕特森空军基地 Ben M. Chen 中国香港中文大学 Y.-Q.Chen 美国默塞德加利福尼亚大学 Hugo Rodriguez Cortez CINVESTAV，墨西哥 Jorge Diaz Khalifa 大学，阿联酋 Mario Sarcinelli-Filho 圣灵联邦大学，巴西 意大利 Anna Konert Lazarski 波兰华沙大学Rogelio Lozano 法国贡比涅理工大学 James Morrison KAIST，韩国 Tiago Oliveira 葡萄牙空军 Anibal Ollero 西班牙塞维利亚大学 Zalman Palmor 以色列理工大学 裴海龙 中国华南理工大学 塞浦路斯 Rajnikant Sharma 辛辛那提大学, 美国 Karl Stol 新西兰奥克兰大学P. B. Sujit 国际信息技术学院 印度德里 ICUAS 协会联络员 Kimon P. Valavanis 美国丹佛大学 A DVISORY C 委员会 – 希腊 Zoe Doulgeri 亚里士多德 塞萨洛尼基大学 George Fourlas 塞萨洛尼基大学 Backs