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多热源电子设备冷却散热器设计及拓扑优化
为了提高散热器的性能，许多研究论文集中于散热器几何形状的设计和优化，这是改善传热的决定性因素。提高散热器（或热交换器）性能的基本方法是优化耦合的流体流动和热传递。考虑三个优化级别：尺寸优化、形状优化和拓扑优化（TO）。对于散热器尺寸优化，通道或翅片直径是需要调整或定义的变量。对于预定义的形状，尺寸优化是最简单的方法，因为它需要较少的设计变量。但是，它不允许获得具有更复杂形状的最佳几何形状。散热器形状优化涉及优化散热器通道或翅片的形状，可以是圆形、矩形、不规则形状等。该方法比尺寸优化方法更灵活，因为其解空间包含了尺寸优化的解空间，尽管程序更复杂。散热器的拓扑优化 (TO) 没有所需的预定义几何形状。可以在设计域中创建各种空隙大小和形状，以生成不同的 TO 几何形状。解空间TO包括尺寸优化和形状优化的解空间。因此它是自由度最大的优化，但同时也是复杂度最大的优化。
磁场/低频测试系统 - Frankonia Solutions
测试和测量由程序控制，该程序将自动设置大多数参数。对于 MTS-800 满足的任何相关标准，极限值已包含在软件包中，尽管用户可以定义任何不同的值。每次测试后都会自动创建完整的报告。报告布局是预定义的，尽管任何用户定义的布局都是可能的。利用内部源作为参考的自校准过程保证了高性能。
23-1303.pdf
5 Olink 对 Alamar 的权利要求范围否认论点的实质性回应并不特别有说服力。Olink 认为，说明书的两个部分表明，虽然 '848 专利改进了邻近连接，但它并不排除使用具有预定义亲和力的分子。（DI 15，第 17 页）首先，Olink 指出说明书的一部分指出“[重要的是]，本发明允许研究分子库内或分子库之间的所有可能相互作用[。]”（'848 专利，第 5 栏：25-27（DI 15，第 17 页引用））根据 Olink 的说法，本领域的普通技术人员会将这种“所有可能的相互作用”语言理解为“不限于那些未定义或未知的亲和力或目标。” （DI 15，第 17 页）其次，Olink 引用了一段文字，其中专利权人解释道“预计在一些实施例中，[顺式反应细胞] 可能依靠内在的 [目标分子] 亲和力来创建”，根据 Olink 的说法，这表明所要求保护的方法可以使用“具有预定义亲和力的分子”。（'848 专利，第 16 栏：3-5（DI 15，第 17 页引用））
在 DAM 中实施 AI 的 8 项原则
在此级别，提供商会为您提供一个打包的、随时可用的模型，其中包含一组预定义的人工智能选项，例如面部识别、对象检测和文本提取。这是最简单的任务，因为 AI 供应商 100% 负责提供数据、培训、测试和部署，因此您不需要任何机器学习技能即可使用它。连接到您的库后，您就可以立即开始使用该模型来标记您的视觉内容。
花旗2024英国税收策略
花旗的审查和升级流程支持其保持高标准遵守适用税法的目标。作为花旗控制评估方法的一部分，基础税务流程受到监控，并接受内部审计的审查。花旗的目标是最大限度地降低其税务风险。某些纳税和交易的风险超过预定义的重要性阈值，需要接受更严格的审查和更高级别的签字。
使用人工神经网络和空间语法技术了解质量住房设计参数
摘要摘要质量外壳的设计是一个复杂的过程，涉及大量组件和参数的使用。数字化的影响不可避免地改变了设计领域，这导致了计算设计模型，数据结构，人工智能和算法思维方式的扩散。人工神经网络，空间语法方法论，预定义的规则将有助于塑造示意图设计过程的步骤并建立某些局限性。在这项研究的范围内，使用预定义的准则来实现大型房屋设计中的几何差异。在此过程中使用了传统和数字仪器。基于人工神经网络模型和空间语法技术的方法用于研究案例研究和开发原型。人工神经网络模型旨在了解影响质量住房设计参数的因素。根据该模型的输出确定参数的重要性百分比。此外，基于空间语法的方法论对决策过程和基于反馈的设计都产生了重大影响。在这项研究中，使用了几种数字工具来分析，例如可见性图分析，基于节点的技术和ISOVIST分析。在致力于结论的部分中，讨论了所获得的各种原型的比较，空间语法分析的发现以及模型开发的各个阶段。
提高车队的可靠性、可持续性和安全性 - SKF
多线油脂润滑系统提供预定义量的润滑剂，以避免润滑过度或不足。这些可靠的系统使用带有多达 30 个润滑剂出口的泵，可直接连接到润滑点。与渐进式计量装置结合使用时，可以轻松监控多线系统。该系统的泵采用叶轮技术，可在冰点温度下处理高达 NLGI 2 级的重质油脂。
提高车队可靠性 - Group HES
多线油脂润滑系统提供预定义量的润滑剂，以避免润滑过度或不足。这些可靠的系统使用带有多达 30 个润滑剂出口的泵，可直接连接到润滑点。与渐进式计量装置结合使用时，可以轻松监控多线系统。该系统的泵采用叶轮技术，可在冰点温度下处理高达 NLGI 2 级的重质油脂。
预测飞机的周转时间过程...
飞机的周转包括一系列地面处理活动，如登机、加油和行李装卸，这些活动需要在起飞前完成。对于维戈埃因霍温机场 (VEA) 的周转地面处理操作，使用预定义的开始和完成时间来安排这些周转活动及其资源。预定义的流程时间不考虑导致时间表混乱的任何变化。此外，通常不清楚哪些活动构成了总周转时间，这使得难以有效分配资源。从业务角度来看，希望预测执行周转及其活动所需的时间，以使运营决策更加智能。本文提出了一种流程结构感知预测 (PSAP) 方法来高质量地预测飞机在机场的周转时间。作为案例研究，我们为瑞安航空波音 737 在埃因霍温机场的周转开发了一个模型。所提出的 PSAP 模型的主要特点是它能够将周转时间预测分解为其“关键”活动的周期时间，而这些周期时间可以通过先进的机器学习算法（如人工神经网络 (ANN) 和随机森林 (RF)）准确预测。通过明确定义周转过程结构，可以获得准确且透明的模型，可用于（实时）决策目的
genRC：稀疏图像收集的生成3D房间完成
摘要。稀疏的RGBD场景完成是一项具有挑战性的任务，尤其是在整个场景中考虑一致的纹理和几何形状时。与依赖人类设计的文本提示或预定义相机轨迹的现有解决方案不同，我们建议GenRC（一种无自动训练的管道）来完成带有高保真纹理的房间尺度3D网格。为了实现这一目标，我们首先将稀疏的RGBD图像投射到高度不完整的3D网格上。我们利用提出的电子扩散来生成视图一致的全景RGBD图像，而不是填充空白的新视图来填补空白，以确保全局几何形状和外观一致性。此外，我们通过文本内版本维护输入输出场景风格的一致性，以替换人类设计的文本提示。为了弥合数据集之间的域间隙，电子扩散利用了在大规模数据集中训练的模型，以生成各种外观。genRC在Scan-Net和Arkitscenes数据集上的大多数外观和几何指标下的最新方法都优于ART方法，即使没有在这些数据集上训练GENRC，也没有使用预定义的摄像机轨迹。项目页面：https：//minfenli.github.io/genrc/