直流链路系统中与单单元相结合的模块系统非常有用,例如,用于与高性能驱动轴相结合的几个轴的电气化。起点通常是已经实施的伺服液压驱动器,由额外的电轴补充。在这种情况下,大型、强大的单单元通过智能连接技术直接链接到模块系统。这节省了控制柜中的空间并且易于实施,因为两种单元类型使用相同的固件。因此,由于所需的工程工作有限并且无需单独的电源,因此可以以经济的方式提高伺服液压机的电气化程度。
fp有多种环境;可以显式到头等程度(在环境中绑定的变量的值可能是其他环境)。使用环境来建模数据抽象,各种对象框架,模块系统。•递归迭代等效性:一般原则•类型问题:单态,多态性和潜在键入:将一个转换为另一个。语言传达这两个范式可以是Gofer(或Haskell),Python,方案等。可以随着时间的流逝而随着教学目的而开发更好的语言。参考:
产品描述 Pyro-Bloc HS 模块是陶瓷纤维模块系统中的一项独特创新。专有制造技术提高了抗机械磨损能力,使 Pyro-Bloc HS 能够安装在以前从未想到过使用任何类型的陶瓷纤维的应用中。与所有 Pyro-Bloc 产品一样,Pyro-Bloc HS 以 Pyro-Log 纤维为原料,该纤维具有在有机润滑剂烧尽后变得非常坚硬的独特能力。在制造过程中添加专有硬化剂可确保完全均匀地渗透,从而增强了这一优势。Pyro-Bloc HS 在绿色状态下具有弹性和可压缩性,但在暴露于最低温度时会变得非常坚硬。保留了 Pyro-Bloc 的所有相同优势,包括出色的导热性和抗热震性。提供多种连接系统,包括世界公认的“Y”、“M”和“T-Bar”连接系统。Pyro-Bloc HS 模块是陶瓷纤维模块系统的下一个进化步骤。
摘要 — 将人工智能计算移至数据源附近的现代趋势增加了对适合此类环境的新硬件和软件的需求。我们进行了一项范围界定研究,以找到开发 Edge AI 应用程序时使用的当前资源。由于主题的性质,该研究结合了科学来源与产品信息和软件项目来源。本文的结构如下。在第一部分中,简要讨论了 Edge AI 应用程序,然后介绍了硬件选项,最后介绍了用于开发 AI 模型的软件。有各种硬件产品可供选择,我们在本研究中找到了尽可能多的产品,以确定最知名的制造商。我们按以下类别描述设备:人工智能加速器和处理器、现场可编程门阵列、片上系统设备、模块系统以及从开发板到服务器的完整计算机。Edge AI 软件开发似乎有三种趋势:神经网络优化、移动设备软件和微控制器软件。我们讨论了这些新兴领域以及如何考虑低功耗和机器学习计算的特殊挑战。我们的研究结果表明,边缘 AI 生态系统目前正在发展,它有自己的挑战,供应商和开发人员正在应对这些挑战。
产品描述多年来,Pyro-Bloc 和折叠模块系统一直用于取代烧制二氯乙烯、氯乙烯单体、乙烯加热器和重整器内的绝缘耐火砖衬里,并取得了巨大成功。最终用户对关键燃烧器区域周围的温度和抗机械磨损性存疑,不愿使用纤维燃烧器块代替致密耐火燃烧器块。这导致了在这些致密块的支撑以及致密块与周围纤维之间的界面方面存在重大设计困难。此外,使用致密块覆盖高达 20% 的壁面面积抵消了使用纤维的主要原因 - 出色的导热性(节省热量/燃料)和出色的抗热震性(更快的启动和关闭)。随着 Pyro-Bloc 燃烧器块的开发和使用,这些问题得到了解决。Pyro-Bloc 燃烧器块起始重量为 15 pcf(240 kg/m 3 )的整体式 Pyro-Log。 Pyro-Log 的边缘经过车削,以获得最大的机械抗磨损能力。根据特定燃烧器要求设计的真空成型套管安装在模块中心,以提高高温速度抗性。
这项研究分析了Nong Khai边境检查站的跨国商业运输的管理框架。本研究旨在通过整合驾驶员行为风险识别和安全警报系统来为跨境商业运输管理系统创建AI原型。这项研究是一项通过问卷调查收集数据的调查调查。样本人口包括400个跨境运输运营商。使用描述性统计数据,具有百分比的频率分布,算术平均值,标准偏差和推论统计数据对数据进行了检查。该技术采用了验证性因素分析(CFA)和结构方程模型(SEM)来评估研究模型与经验数据的一致性(模型拟合)。该模型证明了与实际数据一致,这是由70.920的卡方值,自由度(DF)为57,意义(sig。)为0.102(超过0.05),CMIN/DF比为8.864(小于5.0)。模型调整的分析结果表明七个指数是一致的,并且这些统计值符合必要的标准。该原型模块系统旨在评估泰国物流运营商提供的跨境货运服务的有效性,并提高安全标准以及在泰国和老挝PDR之间有效的跨境运输管理的可能性。
降低复杂性我创建了一个抽象层,使其易于采用并集成到平台运营的各个方面。我承担了规划和执行后端系统架构的主要责任,重点是采用现代和可扩展的方法。通过设置单一存储库结构,我促进了微服务的集成和管理,增强了开发工作流程和运营效率。我的工作包括使用 AKS 通过 Kubernetes 通过 GitOps 配置基础设施,这为大规模部署和管理我们的微服务提供了一个强大而灵活的环境。这还包括设置日志记录、操作员和安全工具。此外,我还开发了事件驱动的后端系统,用于客户入职、数据室功能以及数据库驱动程序和其他辅助工具的模块系统(即从 OpenAPI 导入 typescript 类型到 FE)。此外,我还实施了一个全面的平台无关的 DevOps 管道,该管道基于 semver 和常规提交支撑微服务架构,确保从代码提交到部署的平稳可靠过渡。其中包括采用签名验证流程和 CVE 扫描,验证从初始提交到最终部署的每个阶段,确保保持最高级别的安全性和可靠性。这种方法不仅简化了我们的部署流程,还显著增强了平台的整体安全态势和运营弹性。