XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System缺陷检查
CyberOptics 屡获殊荣的检测和计量系统
CyberOptics 高分辨率 2D 传感器适用于 SQ3000，可提供 3µm 分辨率的清晰图像。四个独立的白光 LED 环形光通道为检查、测量和缺陷检查提供了极大的灵活性。2D 传感器为各种具有挑战性的应用提供了多功能性，包括引线键合、高级封装、焊球和焊球、镜头检查以及其他对更高准确度和可靠性至关重要的应用。
电气工程和信息学公告
道路缺陷检查是维持良好的运输基础设施的至关重要的任务，因为道路表面障碍会影响用户的舒适性，降低车辆零件的寿命并造成道路伤亡。近年来，由于其出色的性能和高计算能力的可用性，机器学习在包括对象检测在内的各个领域都得到了广泛的调整，这通常是其模型培训所需的。许多作品都使用基于机器学习的对象检测算法来检测缺陷，例如建筑物和道路中的裂缝。在这项工作中，使用自定义的道路裂缝和坑洼数据进行了Yolov5，Yolov6和Yolov7模型，并对其性能进行了评估和比较。数据集中的实验表明，Yolov7的性能最高，MAP@0.5得分为79.0％，推理速度为0.47 m，用于255个测试图像。
常染色体隐性肺表面活性物质代谢障碍 III：临床病例报告
一名 4 个月大的女婴，最近 2 周出现呼吸窘迫和口服摄入量减少，SpO2 为 84%。开始静脉注射抗生素氨苄西林+氯唑西林和头孢噻肟，并给予补充氧气，使 SpO2 改善至 97%。全血细胞计数显示白细胞计数升高，胸部 X 线摄影显示 RTI 降低。免疫缺陷检查正常。MTB Gene Xpert 和真菌菌丝均为阴性。胸部 HRCT 显示右上叶前段和后段以及双侧下叶上段和基底段呈斑块状亚段/胸膜下肺不张改变。患者的基因研究测试已送往德国。第 21 天，血氧饱和度开始下降。第 38 天，基因研究报告提到 ABCA3 基因中存在纯合的可能致病变异，导致诊断为常染色体隐性 SMDP3。孩子于第45天死亡。
自住房屋修复 (OOHR) ...
其他修复活动中未包括的独立防寒保暖项目应直接提交给社区行动人力资源机构 (CAHRA) 防寒保暖援助计划。CAHRA 109 N. Sunshine Blvd. Eloy, AZ 85131 (520) 466-1112 https://www.cahra.org/contact-us V. 修复标准 所有使用 HOME 资金援助的修复房产都必须符合皮纳尔县的修复标准（修复标准）。整个房产在项目完成时必须符合修复标准。修复标准包含对适用州和/或地方法规的遵守情况、定义健康和安全标准以及定义根据统一物理条件标准纠正住房和城市发展规定的最低缺陷的标准。修复标准还包括用于修复活动的维修、方法和材料的政策，并澄清某些升级是否是普通住房允许的便利设施，而不是 HOME 不允许的奢侈品。项目开始时，将对整个物业进行缺陷检查。如果物业无法达到所需的修复标准，
生长受限和先天性心脏病引起的...
摘要：先天性心脏病（CHD）是一种出生时即存在的畸形，由胎儿时期心脏及大血管发育异常引起。转化生长因子β活化蛋白激酶1（MAP3K7）结合蛋白2（TAB2）基因在胚胎时期心脏组织发育中起重要作用，当单倍体剂量不足时可导致CHD或心肌病。本研究报道了一例中国生长受限合并CHD患儿的病例研究。全外显子组测序结果提示TAB2发生了新的移码突变（c.1056delC/p.Ser353fsTer8），该患儿父母该位点为野生型，因此可能是从头突变。体外构建突变质粒，Western blotting结果显示该突变可能停止蛋白表达，提示该突变具有致病危害性。总之，本研究强调，无论家族中是否有 CHD 或心肌病病史，都应对不明原因身材矮小和 CHD 患者进行 TAB2 缺陷检查。本研究提供了有关突变谱的新数据，并为第二次怀孕和患者父母的遗传咨询提供了信息。
在线空模式中的缺陷识别通过深度学习的帮助
处理步骤，但对于带有可变音调的打印图案，它的灵活性较小。此外，将DSA应用于高量制造的主要挑战之一是观察到的缺陷密度，该缺陷密度分别大于所需的缺陷密度为1和0.01缺损cm 2用于记忆和逻辑应用。最常见的缺陷是桥梁和位错。，即使EUVL也没有缺陷问题，如先前的工作4、5所述，并且被证明会导致桥梁缺陷。为了解决大型缺陷密度的关注，尤其是在DSA中，采用各种过程的选择步骤来确定可以减少整体缺陷密度的重要因素；优化步骤包括不同的退火条件，表面模式的周期性，指南线的宽度，模式的地形以及背景化学等。对于列出的处理步骤的每一个组合，进行扫描电子显微镜（SEM）图像的缺陷检查以评估处理条件的性能是必不可少的。这涉及为统计目的收集足够数量的SEM图像，并手动执行缺陷检测或使用图像处理工具。随着处理步骤的不同组合的数量增加，缺陷的手动标记效率低下。解决方案之一是使用新兴的深度学习算法来检测和分类不同类型的缺陷。在材料科学领域，已经应用了许多算法来从给定的图像集中学习复杂的缺陷特征。例如，（1）Xie等。6使用多级支持向量机算法来检测印刷电路板和晶圆中最常见的缺陷。这些缺陷涉及环，半圆，簇和划痕。（2）Zheng和Gu 7采用了学习算法的机器，以检测具有高准确性的石墨烯中多个空缺数量。（3）Tabernik等。8报道了一项研究，在该研究中，他们利用基于细分的深度学习体系结构从某些工业应用的角度来检测成品中的表面异常。对缺陷的深度学习辅助识别不仅限于材料科学领域，因此已在其他各个领域中用于诸如下水道管道9、10和水果缺陷检测中的缺陷检测。11我们认为，使用这种自动化方法来计算不同类型的缺陷，并指定其在线路和空间（L/S）模式中的位置，可以帮助过程工程师快速收集足够的统计数据，并提供更准确，更一致的方法来评估每个处理条件的组合。通常，需要大量培训样本以确保网络的高精度。不幸的是，如前所述，由于人类的努力和专业知识所需的负载，因此要求SEM图像中存在的缺陷标记的时间耗时的过程。这为收集足够的数据构成了深度学习网络所需的精度的障碍。13，14另一种数据增强方法是通过执行模拟来扩展数据集。数据增强是一种可行的选择，可以通过利用原始数据集中的更多信息来夸大培训数据集。如Shorten和Khoshgoftaar的评论论文所讨论的，12个增强策略包括几何和颜色变换，随机擦除和特征空间扩展。翻转图像是最简单，最便宜的策略之一，结合了其他几何形状转换，旋转和缩放的几何变换可提高深度学习算法的准确性。在Carrasco-Davis等人的天文事件的分类中探索了这种策略，15，其中作者依靠基于物理的模型来生成模拟数据集。参考。16，如Holtzman等人所述，使用点散射模型生成的模拟数据集为雷达图像模拟。17与真实的数据集混合在一起，可以提高船舶合成孔径雷达图像中目标识别的准确性。在这项工作中，使用最小的SEM数据集进行培训[O（100）图像]，我们使用了一个受良好版本3的启发的对象分类和检测网络。在剪切 - 索尔沃退火条件下使用圆柱体组成共聚物进行实验后，收集了SEM数据集。19网络中的卷积层和过滤器的数量已针对网络的准确性进行了优化。实施了各种激活功能和不同损失功能的进一步检查。使用两种策略夸大了具有有限数量SEM图像的初始数据集：（1）几何转换