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使用智能视觉对板球拍摄的分析...
MCA（ENGG）Gokhale教育协会的R. H. Sapat工程学院，T。A。Kulkarni Vidyanagar，College Road，College Road，Nashik，MH India-MH India-422005摘要：在板球比赛中，评估玩家的绩效变得至关重要，这对于提高技能和整个比赛都至关重要。 传统的射击识别技术通常依赖于手动观察或基本算法，这可能是耗时的，并且会遇到偏见。 这项研究为基于深度学习，特别是卷积神经网络（CNN）的自动板球识别提供了更好的方法。 建议的方法旨在使用在比赛或训练过程中拍摄的图片数据对板球拍摄进行分类。 CNN体系结构在包含各种板球拍摄的照片（例如驱动器，切割，拉动，钩子等）的数据集上进行培训。 该过程从数据收集开始，该数据涉及从各种来源收集照片。 预处理技术用于标准化图像大小，增强对比度并消除噪声，以确保CNN模型的最佳输入。MCA（ENGG）Gokhale教育协会的R. H. Sapat工程学院，T。A。Kulkarni Vidyanagar，College Road，College Road，Nashik，MH India-MH India-422005摘要：在板球比赛中，评估玩家的绩效变得至关重要，这对于提高技能和整个比赛都至关重要。传统的射击识别技术通常依赖于手动观察或基本算法，这可能是耗时的，并且会遇到偏见。这项研究为基于深度学习，特别是卷积神经网络（CNN）的自动板球识别提供了更好的方法。建议的方法旨在使用在比赛或训练过程中拍摄的图片数据对板球拍摄进行分类。CNN体系结构在包含各种板球拍摄的照片（例如驱动器，切割，拉动，钩子等）的数据集上进行培训。该过程从数据收集开始，该数据涉及从各种来源收集照片。预处理技术用于标准化图像大小，增强对比度并消除噪声，以确保CNN模型的最佳输入。
研究文章 增材制造设计中的多学科设计优化
增材制造 (AM) 设计涉及各个设计领域的决策，包括产品设计、材料选择和工艺规划。在实践中，工程师通常采用顺序设计流程按顺序优化这些设计领域。但是，顺序设计流程中没有充分考虑耦合因素，例如共享变量、相关约束和冲突目标，导致工作流程效率低下和设计解决方案不理想。为了解决上述问题，本文提出了一个多学科设计优化框架来同时优化不同的领域，从而能够在复杂约束下快速探索和充分利用 AM 设计空间。更具体地说，所提出的框架基于并发优化方法，通过允许自动交换设计信息来协调不同设计领域的优化。此外，该框架还利用替代建模方法来近似高保真模拟，以促进迭代过程。通过两个示例验证了所提框架的有效性，一个是带孔设计的板，另一个是钩子设计，这两个示例涉及工艺和结构领域的多个设计目标，即打印时间、打印面积、应变能和最大 von Mises 应力。
ESR-4652 - ICON 技术公司
3.2 材料：所有材料必须符合 ICON Technology, Inc. 质量文件中概述的已批准规格。3.2.1 3D 打印机：专有 Vulcan 打印机型号 2.5 系列由 ICON Technology, Inc. 提供。3.2.2 3D 混凝土和灌浆芯：用于打印珠和芯填充的 3D 混凝土混合物必须是专有 ICON Lavacrete 4.0 GCC、Lavacrete 4.0 DOLO 或 Lavacrete 5.0 材料，由 ICON Technology, Inc. 提供，在工地放置后，28 天平均抗压强度为 2,500 psi (17.2 MPa) 或更高。根据 ASTM C143，平均坍落度必须为 3 至 9 英寸（76.2 至 229 毫米）。 3.2.3 钢筋：钢筋为符合 ASTM A615 标准的 5 号竖钢筋和 3 号横钢筋，最小屈服强度为 60,000 psi (414 MPa)。钢制横梁直径必须为 3/16 英寸 (4.8 毫米)，符合 ASTM A580 304 级不锈钢标准，两端至少有 4 英寸 (101.6 毫米) 的钩子，与珠子对齐。4.0 设计和安装
增材设计中的多学科设计优化...
增材制造 (AM) 设计涉及各个设计领域的决策，包括产品设计、材料选择和工艺规划。在实践中，工程师通常采用顺序设计流程按顺序优化这些设计领域。但是，顺序设计流程中没有充分考虑耦合因素，例如共享变量、相关约束和冲突目标，导致工作流程效率低下和设计解决方案不理想。为了解决上述问题，本文提出了一个多学科设计优化框架来同时优化不同的领域，从而能够在复杂约束下快速探索和充分利用 AM 设计空间。更具体地说，所提出的框架基于并发优化方法，通过允许自动交换设计信息来协调不同设计领域的优化。此外，该框架还利用替代建模方法来近似高保真模拟，以促进迭代过程。通过两个示例验证了所提框架的有效性，一个是带孔设计的板，另一个是钩子设计，这两个示例涉及工艺和结构领域的多个设计目标，即打印时间、打印面积、应变能和最大 von Mises 应力。
舰队之拳
直甲板琐事 作者：Scott Smith 最初的 Essex 级舰船装有 16 根拦阻索和 5 道屏障。12 号拦阻索经常被拆除，因为它穿过了船尾飞机升降机。其中四根（13 号至 16 号）与屏障直接相邻，很少使用。使用较晚的拦阻索（8 号或 9 号）可能会使飞机撞上屏障。但是，屏障是由右舷走道上的操作员远程升起和降下的。当操作员在钩子钩住绳索的瞬间降下屏障时，许多飞机都“获救”。早期的 ESSEX 级舰船还在船头装有 11 根拦阻索和 3 道 Davis 屏障。有人希望飞机在船尾航行（20 节）时降落在船头上方。此功能已得到演示但从未使用过。船头的钢丝绳和护栏于 1944 年正式拆除。飞行甲板由 3 英寸厚的层压木板构成，木板覆盖在薄钢板上，并位于钢制飞机固定轨道之间。固定轨道之间的 11 块木板在战斗损坏后很容易更换。这种轻型结构让飞行下方的乘客有很多不满意的地方
大肠杆菌的运行动力学由其机械性能
各种各样的微生物激发了它们行为的基本研究，有可能构建人工模仿。一个突出的例子是大肠杆菌细菌，它采用多个螺旋鞭毛表现出一种运动模式，在奔跑（方向游泳）和滚落型（游泳方向变化）相之间交替。我们建立了一个详细的大肠杆菌模型，该模型将耗散性粒子动力学方法描述为流体流，并研究其运行式行为。不同的大肠杆菌特征，包括身体几何形状，鞭毛弯曲刚度，鞭毛的数量及其在体内的排列。还进行了实验，以直接与模型合并。有趣的是，在模拟和实验中，游泳速度几乎与鞭毛的数量无关。钩子（将其直接连接到电机连接的鞭毛的短部分），鞭毛的多态性变换（鞭毛螺旋性的自发变化）的刚度以及它们在身体表面的排列强烈影响运行的行为。使用开发模型的中尺度流体动力学模拟有助于我们更好地理解支配大肠杆菌动力学的物理机制，从而产生与实验观察结果相比良好的运行式行为。该模型可以进一步用于探索大肠杆菌和其他细菌在更复杂的现实环境中的行为。
用于评估和优化靶向嵌合体（Protacs）
摘要：靶向蛋白质降解的领域呈指数增长。然而，对提供机械见解的药代动力学/药效学模型的需求未满足，同时在药物发现环境中实际上也很有用。因此，我们已经开发了一个全面的建模框架，可以应用于常规项目的实验数据，到：（1）基于准确的降解指标评估Protac，（2）指导最关键参数的化合物优化，（3）将降解降解到下游药物效应。所提出的框架包含了许多第一个特征：（1）一种机械模型，可以在Protac浓度降解中效应钩子效应，（2）（2）量化靶占用作用在Protac动作机制中的作用和（3）靶向降解和靶标的proticat效应的效应的靶标在protak protica的作用机制中的作用和靶标的proticat效应的效应。为了说明适用性并建立信心，我们采用了这三种模型来分析来自不同项目和目标的各种化合物的示例性数据。提出的框架使研究人员可以量身定制其实验性工作，并更好地了解其结果，最终导致更成功的Protac发现。这里的重点在于体外药理学实验，但还讨论了体内研究的关键含义。
Invictus®Osseoscrew®系统
Invictus®Osseoscrew®系统指令使用一般信息：Invictus Osseoscrew是一个椎弓根螺钉系统，由椎弓根螺钉和相关的通用仪器组成。植入物成分有多种尺寸，可满足患者的个体病理和解剖状况。Invictus Osseoscrew是一种可植入的椎弓根螺钉，其核心由钛合金（Ti-6al-4V Eli）制造，符合ASTM F136和可扩展的螺丝柄，可通过商业上纯净的钛（CP TI级4级；无合成的钛合金）构型构成ASTM F67。该系统中的仪器旨在用于手术程序。Invictus osseoscrew设计为与胸骨脊柱脊柱的Invictus脊柱固定系统螺钉，钩子，杆，杆，连接器和跨连接器杆兼容，用于宫颈（C1至C7）的胸骨脊柱和Invictus Oct Spinal固定系统，可用于胸椎（C1至C7）。使用指示：Invictus osseoscrew系统（与Invictus脊柱固定系统和Invictus Oct Oct脊柱固定系统的过渡杆一起使用）旨在恢复脊柱柱的完整性，即使在患者中没有融合的情况下，即使没有融合的患者在患者中没有融合率，涉及到胸腔和Lumbar脊柱的预期效果不足。禁忌症：禁忌症包括但不限于以下内容：
认知灵感的反应性机器人的推理
摘要。在自然环境中具有综合性运作的情境意识到的人工药物面临着几个挑战：空间意识，对象效果检测，动态变化和不可预测性。一个关键的挑战是代理商识别和监视与其目标有关的环境要素的能力。我们的研究介绍了一种用于反应性机器人技术的神经符号模块化体系结构。我们的系统结合了在环境和图像处理技术（如光流）上执行对象识别的神经组件，以及符号表示和推理。通过将图像示意性知识整合在本体论结构中，推理系统基于体现认知范式的基础。该本体可用于创建有关感知系统的查询，决定符合的问题，并推断从感知数据中得出的实体功能。推理和图像处理的组合允许代理对正常操作的看法，并发现针对特定相互作用中涉及的对象的一部分的新概念。发现的概念允许机器人自主获取培训数据并只是其符号的感知来识别零件，并通过将搜索重点放在这些相关对象的零件上，从而为更复杂的任务进行计划。我们在模拟世界中演示了我们的方法，在模拟世界中，代理商学会了识别涉及支持关系的对象的一部分。虽然代理商最初没有概念，但通过观察从钩子上悬挂的支持对象的示例，但它学会了认识到建立支持所涉及的部分并能够计划支持关系的建立/破坏。这可以通过系统的方式通过观察来扩展其知识的能力，并说明了将深层推理与动态设置中的反应性机器人技术相结合的潜力。
视觉伺服自动降落航母——Irisa
飞行员通常认为，在航空母舰上着陆是最困难的训练之一，因为能见度条件、航空母舰动力学和狭小的着陆区使着陆变得复杂。根据能见度条件，可以使用几种接近航空母舰的方法，如 [1] 中所述。在我们的案例中，研究的轨迹包括在距离航空母舰 7.5 公里处开始下降，并将钩子放在所需的下降滑行上。为了确保着陆精度，不进行拉平。方法可以总结为保持下降率和迎角恒定，以保持飞机稳定性并防止失速。航空母舰上的着陆控制并不是一个新问题。它使用经典传感器（如雷达或相对 GPS [2]）进行研究，这些传感器确定相对于参考轨迹的误差，并使用控制律对其进行校正，该控制律可以是最优的 [3] 或鲁棒的 [4]。[3] 中实现了一些航空母舰动力学预测模型，以改进控制。几十年来，出于认知和安全方面的考虑，人们一直在研究飞行员着陆时使用的视觉特征。目的是了解飞行员使用的特征并确定他们的敏感性[5]，以便模拟人类反应并改善飞行员训练。[6] 介绍了用于在对准、进近和着陆期间控制飞机的视觉特征的相当完整的最新技术水平。例如，消失点和撞击点之间的距离允许飞行员跟随下降滑行。在[7]和[8]中，考虑到小角度假设，建立了相对姿势和视觉特征之间的联系。航母着陆主要在辅助系统范围内研究，该辅助系统处理光学着陆系统的可见性。海军飞行员降落在航母上的方法之一是控制飞机，以便将平视显示器 (HUD) 上的下滑道矢量聚焦到甲板上的三角形标记上，如图 1a 所示。另一种方法是将飞机的下滑道矢量与甲板上的三角形标记对齐，如图 1a 所示。