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通过使用基于深度学习的域适应声发射
使用机器学习（ML）算法在制造过程中嵌入的传感器内部嵌入的信息的进步和识别，以更好地决策成为构建数据驱动的监视系统的关键推动因素。在激光粉床融合（LPBF）过程中，基于数据驱动的过程监视正在广受欢迎，因为它允许实时组件质量验证。加上制造零件的实时资格具有重要的优势，因为可以降低传统的生产后检查方法的成本。此外，可以采取纠正措施或构建终止以节省机器时间和资源。然而，尽管在满足LPBF流程中的监视需求方面取得了成功的发展，但由于不同的过程空间，在处理来自激光材料互动的数据分布的变化时，对ML模型在决策方面的鲁棒性进行了更少的研究。受到ML中域适应性的想法的启发，在这项工作中，我们提出了一种基于深度学习的无监督域适应技术，以解决由于不同的过程参数空间的数据分布的转移。在两个不同的316 L不锈钢粉末分布（> 45 µm和<45 µm）上获得了从LPBF过程区域到三个机制到三个方案的声学发射区到三个方案的声波形式。对应于用不同激光参数处理的粉末分布的声波形的时间和光谱分析显示，数据分布中存在偏移，随后用建议的无监督域适应技术对其进行处理，以具有可以普遍化的ML模型。进一步，两个分布之间提议的方法的预测准确性表明，不受欢迎地适应新环境的可行性并改善了ML模型的推广性。
Bruna Pinotti Garcia Oliveira的演变...
本博士学位论文旨在确定是否存在紧急人类信息权的过程，其自主化和规范在历史和监管框架中。第一章划定了历史事件，这些事件影响了信息法作为附属基本权利的配置，尤其是古腾堡出版社的发明和法国大革命的爆发；正如研究国际人权法的起源的信息权，包括在通用信息访问的情况下的重要性。第二章评估了国际人权法中信息权的第一个重大方向的重大变化，从而扩展了通用法律的标准化信息流入信息流以肯定访问公共信息的权利，从历史角度来看，这是从历史的角度来理解国家在行使警惕性中的作用，以雪橇案件为范式。第三章介绍了国际人权法中信息权的最终改变，这可以从数据保护的纪律，在互联网巨头监护下获得信息的权利以及信息性的自我确定，从传统媒体的历史经济验证开始，从传统媒体的历史经济验证开始，以使数据经济的主要经济管理者负责互联网的互联网范围，以保护所有互联网。提出了检验该假设的教义纪录片方法，最终，信息权经历了转变，导致自治从指定浪潮转移到指定波（首先），这是指通过思想的传播和教育的普遍化来传播信息法。第二，指确认访问公共特定信息和公共利益信息的权利；第三，指的是在私人受试者的监护权下广泛访问个人信息的权利和信息性的自我确定性，是由知情同意，健忘和信息完整性/准确性的权利组成的。这项工作除了严格与假设检验相关的情况外，还得出其他结论该网络处于政治和经济力量的范围内。关键字：电子法律；国际人权法；信息;信息自由；信息技术。