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组装图作为生态装配的罗塞塔石
抽象的生态装配 - 通过物种引入的生态社区形成的过程 - 最近看到了动态，信息和概率方法的令人兴奋的理论进步。但是，这些理论对于非理论家通常仍然无法获得，并且缺乏统一的镜头。在这里，我介绍了汇编图作为连接这些新兴理论的集成工具。组装图在视觉上表示组装动力学，其中节点象征物种组合和边缘代表由物种引入驱动的过渡。通过组装图的镜头，我回顾了生态过程如何减少随机物种到达（信息方法）的不确定性，确定图形性能，以保证物种共存并检查动态模型类别的拓扑图（动态方法）的拓扑类别（动力学方法），并使用不合时宜的信息（概率方法）来量化过渡概率（概率方法）。为了促进经验测试，我还回顾了将复杂的组装图分解为较小的可测量组件以及用于得出经验组装图的计算工具的方法。总的来说，对理论进步的数学光评论旨在促进对生态组装的预测理解的经验研究。
IBM 大型机装配的 AI/ML 现代化
具有复杂的持久性功能 - 现代关系和 NoSQL 数据库系统支持复杂的持久性功能，包括事务、原子性、可靠性、一致性、备份/恢复、查询等功能，这些功能在旧的单片系统中是不具备的。
使用卷积神经网络进行在轨装配的辅助相对姿态估计
准确实时地估计航天器或空间物体的姿态是航天器在轨维修和装配任务所必需的关键能力。由于空间图像包含变化很大的照明条件、高对比度和较差的分辨率，以及功率和质量限制，因此空间物体的姿态估计比地球上的物体更具挑战性。本文利用卷积神经网络来唯一地确定感兴趣物体相对于相机的平移和旋转。使用 CNN 模型的主要思想是协助空间装配任务中使用的物体跟踪器，而仅基于特征的方法总是不够的。为装配任务设计的模拟框架用于生成用于训练修改后的 CNN 模型的数据集，然后将不同模型的结果与模型预测姿态的准确度进行比较。与许多当前用于航天器或空间物体姿态估计的方法不同，该模型不依赖于手工制作的对象特定特征，这使得该模型更加稳健，更容易应用于其他类型的航天器。结果表明，该模型的性能与当前的特征选择方法相当，因此可以与它们结合使用以提供更可靠的估计。
面向制造和装配的产品设计
1.计算机在制造业的应用，U. Rembold、M. Seth 和 J. S. Weinstein 2.钢的冷轧，William L. Roberts 3.陶瓷的强化：处理、测试和设计应用，Harry P. Kirchner 4.金属成型：极限分析的应用，Betzalel Avitzur 5.通过分类、编码和数据库标准化提高生产力：最大化 CAD/CAM 和成组技术的关键，William F. Hyde 6.自动装配，Geoffrey Boothroyd、Corrado Poli 和 Laurence E. Murch 7.制造工程流程，Leo Alting 8.现代陶瓷工程：特性、加工和设计中的应用，David W. Richerson 9。计算机控制制造过程的接口技术，Ulrich Rembold、Karl Armbruster 和 Wolfgang Ulzmann 10。钢的热轧，William L. Roberts 11。制造业中的粘合剂，由 Gerald L. Schneberger 编辑 12。了解制造过程：成功实施 CAD/CAM 的关键，Joseph Harrington，Jr. 13。工业材料科学与工程，由 Lawrence E. Murr 编辑 14。金属加工操作中的润滑剂和润滑，Elliot S. Nachtman 和 Serope Kalpakjian 15。制造工程：基本功能简介，John P. Tanner 16.计算机集成制造技术与系统，Ulrich Rembold、Christian Blume 和 Ruediger Dillman 17.电子组件中的连接，Anthony J. Bilotta 18.压送操作自动化：应用与经济学，Edward Walker 19.非传统制造工艺，Gary F. Benedict 20.工厂自动化可编程控制器，David G. Johnson 21.印刷电路组装制造，Fred W. Kear