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细胞和基因治疗制造2025-小册子和议程
3D打印的概念已经存在了数十年，其根源可以追溯到科幻小说和电影。这一切都始于Hideo Kodama博士，他开发了一种用于通过使用光敏树脂的逐层方法来创建三维对象的系统。尽管他的工作并没有立即导致商业产品，但它引发了我们今天所知道的3D打印技术的开发。查克·赫尔（Chuck Hull）于1984年申请了3D印刷的第一项专利，这是其历史上一个重要的里程碑。但是，通过逐层制造创建对象的想法可以追溯到更多。在1940年代和1950年代，默里·伦斯特（Murray Leinster）和雷蒙德·琼斯（Raymond F.1970年代，约翰内斯（Johannes f Gottwald）获得了液态金属记录器的专利，这是当今加性技术的先驱。Charles Hull于1984年发明的立体光刻学（SLA）发明，通过利用紫外线来固化光敏感的树脂层并从数字设计中创建固体结构，从而革新了3D打印。1980年代后期看到了由Scott Crump专利的融合沉积建模（FDM）的开发，后者使用融化的塑料逐层构建对象。这些创新为现代3D打印技术铺平了道路，这已成为当今制造事物的重要工具。从火箭零件和医疗工具到艺术和其他创意项目，3D打印为创新和创造力开辟了新的可能性。使您的项目变得更好？FFF打印机通过一次热喷嘴挤压热塑性胶粘剂，一次创建三维对象。今天，FFF是使用最广泛的3D打印技术之一 - 它很容易，可靠且超级可访问！另一个重大突破是选择性激光烧结（SLS），它使您可以使用激光使用激光将它们融合在一起的各种材料，例如塑料，金属和陶瓷。这为3D打印开辟了一个全新的可能性，包括为飞机和医疗植入物制作定制零件。在80年代，3D打印开始从仅仅是一种快速原型制作工具转变为一种全面的生产技术，该技术可以改变航空航天和医学等行业的游戏。90年代看到了更多的创新 - 立体光刻（SLA）具有更好的激光和树脂的重大提升，使其更快，更精确。同时，FFF也在变得更好，Stratasys领导了电荷并制造超可靠的打印机，可以打印各种热塑性材料。SLS也有所改进，让人们打印诸如粉末状金属之类的奇怪物品，这是航空航天和汽车等行业的全面改变游戏规则。然后是多喷式建模（MJM），它使用喷墨机制逐层打印光聚合物材料 - 它是快速，详细且完全很棒的。3D系统不断使用新的SLA机器和材料来推动界限，这使得3D打印更容易被医学，牙科和航空航天等行业访问。但这是事实：90年代也看到了消费者级别的3D打印的兴起 - 突然之间，不仅仅是专业人士！人们开始使用负担得起的打印机，这些打印机可以制造出各种很酷的东西。3D打印的历史开始于1999年开始形成，当时Wake Forest森林再生医学研究所的科学家设计并植入了第一个3D打印的人体器官，这是一种使用患者细胞的合成膀胱支架。生物打印中的这种突破展示了3D打印在产生复杂的组织和器官中的潜力。2000年代初期，计算机辅助制造过程取得了重大进步。融合细丝制造（FFF）技术得到了改进，在商业和个人使用方面变得更可靠和访问。热塑性和加热喷嘴的改进增强了可打印物品的质量和多样性。FFF技术专利有助于推进桌面3D打印，使公众更容易获得。2000年代中期见证了选择性激光烧结（SLS）技术的发展，在扩大其工业应用的同时提高了精度和速度。立体光刻（SLA）变体的出现导致更高的分辨率和更快的打印时间，使SLA成为高尾部原型和生产的关键工具。新的材料挤出技术可以使用各种材料，例如碳纤维增强的塑料，从而为苛刻的应用提供了增强的机械性能。引入多物质3D打印打印机允许同时处理多种材料，从而产生更复杂的零件。单个印刷作业中各种材料的融合增强了印刷品的功能和视觉吸引力。2010年代在3D打印中展现了前所未有的扩展，以技术突破，更广泛的可访问性和各个部门的应用。关键发展包括FFF技术的成熟，关键专利的到期，导致负担得起的台式机3D打印机以及具有选择性激光熔化（SLM）的金属3D打印的进步。在2010年代的十年中，3D打印方面取得了重大进步，其技术能够生产复杂的金属零件在航空航天和车辆制造中变得无价之宝。多物质印刷的兴起通过结合硬质和软塑料来创建更复杂和功能的部分。生物印刷也取得了巨大的进步，使研究人员能够打印人体组织和器官，从而在医学科学领域开辟了新的边界。3D打印中的创新导致了关键专利的提交，其中包括Stratasys的一项用于FFF中的可移动支持，该专利简化了后处理，另一种用于改进SLM技术。这些进步扩大了跨行业的3D印刷的应用，包括医学，航空航天，汽车，消费产品，教育和DIY项目。2020年代继续看到3D打印的显着增长，技术突破可以增强能力并将其整合到各个部门中。添加剂制造技术的进步具有提高的速度，效率和多功能性，可以使用高级材料（例如碳纤维和玻璃纤维）。在2020年代提交的新专利正在塑造3D打印的未来，包括与多物质印刷相关的印刷品。金属3D打印也有了很大的发展，精确度和与各种金属粉末一起工作的能力提高了，对需要复杂，轻量级部分的行业特别有影响力。对3D印刷中的可持续性的关注导致材料废物和能源消耗的减少，与全球在环保制造实践方面的努力保持一致。大型3D打印的出现已经开辟了建筑和建筑方面的新可能性，从而实现了使用此技术的建筑组件和整个结构的创建。软件和AI集成通过3D打印过程中的专利提高了3D打印机的精度，速度和可用性。3D印刷的未来有望随着市场研究的不断增长表明进一步发展。北美的市场统治地位，由于美国和加拿大等国家对高级增材制造技术的投资以及NASA等政府机构的研发投资，从2023年到2030年的复合年增长率为21.4％。FFF和SLS的技术进步已做出了重大贡献，尤其是由于DMLS/SLM技术预计将在高复合年增长率上生长，因为它们能够生产出高质量的金属组件进行快速原型制作。汽车行业一直是用于快速原型应用程序和快速制造定制产品的3D打印的关键采用者，而航空航天行业则使用3D打印机来制造轻量级组件。单击此处与我们聊天，并了解Rish3D如何帮助您做惊人的事情。医疗保健正在发展人造组织和肌肉，以及建筑，建筑，消费品和教育等部门将在采用3D打印技术方面具有显着增长。新兴趋势包括通过减少材料废物和优化能源使用来关注可持续性和环境考虑。AI和软件进步的集成增强了精度和功能，从而导致了更有效和可定制的生产过程。此外，材料科学的进步导致了新材料的开发，包括高级聚合物和复合材料，这将进一步扩大3D打印机的功能和应用。第一台商业3D打印机是由查克·赫尔（Chuck Hull）于1984年开发的。他还发明了立体光刻过程并创立了3D Systems Corporation。他的工作帮助开拓了3D印刷行业，将逐层制造的概念转变为有形且商业上可行的技术。最古老的3D打印技术是Chuck Hull于1984年发明的立体光刻（SLA）。此技术涉及用紫外线固化光敏树脂，以一层构建对象。SLA标志着增材制造技术的开始和现代3D打印的诞生。虽然3D打印取得了重大进展，但它并不比互联网更古老。互联网的基本思想可以追溯到1960年代，而3D打印始于1980年代初，以查克·赫尔（Chuck Hull）的立体光刻开始。因此，互联网早于3D打印大约二十年。在2008年，随着关键融合沉积建模（FDM）专利的到期，3D打印行业的关键发展发生。结果，桌面3D打印机变得负担得起，使对该技术的访问的访问大大使其民主化。重复项目，旨在创建自我复制的3D打印机，也获得了动力，进一步提高了普及度和可及性。另外，2008年看到了第一个使用3D打印技术打印的假肢。3D打印的概念可以追溯到1950年代，其中雷蒙德·琼斯（Raymond F.在1970年代，约翰内斯·戈特瓦尔德（Johannes f Gottwald）在《新科学家》（New Scientist）的常规专栏文章Ariadne中介绍了液态金属记录器的专利，大卫·E·H·琼斯（David E. H. Jones）在他的常规专栏文章中提出了3D印刷的概念。hideo kodama在1980年4月发明了两种用于制造三维塑料模型的添加剂方法，1980年4月，罗伯特·霍华德（Robert Howard通过分层技术创建三维对象的历史可以追溯到1980年代初。1984年7月2日，Bill Masters在美国为其计算机自动制造过程和系统申请了专利。随后是AlainLeMhauté，Olivier de Witte和Jean ClaudeAndré，于1984年7月16日提交了其专利申请，用于立体光刻过程。但是，直到1986年，查尔斯·“查克”赫尔（Charles“ Chuck” Hull）为其系统获得了专利，这导致了第一台商业3D打印机SLA-1的发布。这标志着三维印刷技术的发展是一个重要的里程碑。在接下来的几年中，取得了各种进步。在1993年，Solidscape引入了具有可溶性支撑结构的高精度聚合物喷气制造系统。Fraunhofer学会于1995年开发了选择性激光熔化过程。作为成熟的添加剂制造工艺，很明显，金属加工不再仅限于传统方法，例如铸造和加工。到2010年代，金属最终用途的零件（例如发动机支架和大螺母）通过3D打印而不是需要传统的加工技术。添加剂制造的设计优势变得显而易见，使工程师期望进一步进入各种行业。在2012年，Filabot开发了一个系统，该系统启用了任何FDM或FFF 3D打印机，以更广泛的塑料打印。在2014年，发生了一些重大突破。本杰明·库克（Benjamin S.本地电动机首次亮相，这是一种功能齐全的车辆，完全使用ABS塑料和碳纤维打印，除了动力总成。空中客车公司还于2015年5月宣布，其新的空中客车A350 XWB包括3D打印制造的1000多个组件。ge Aviation在2017年透露，它已将设计用于增材制造来创建各种飞机零件。设计只有16个组件的直升机引擎可能是一个改变游戏规则，可以通过最大程度地减少当前陷入困境制造商的复杂零件的网络来大大简化全球供应网络。
人工是什么意思
在当今快节奏的世界中，人工智能已成为一个广泛讨论的话题，它已从科幻小说中的概念转变为影响我们日常生活的现实。人们对人工智能及其将想象力融入日常生活的能力着迷。本文旨在探讨人工智能的概念、发展历程、各种类型的人工智能、训练模型、优势以及其多样化应用的案例。人工智能是指开发能够执行需要人类智能的任务的计算机系统。它通过机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术等技术，帮助处理大量数据、识别模式并根据收集的信息做出决策。人工智能涵盖学习、推理、感知、解决问题、数据分析和语言理解等能力。人工智能的最终目标是创造出能够模拟人类能力并以更高的效率和精度执行各种任务的机器。人工智能领域有可能彻底改变我们日常生活的各个方面，例如虚拟个人助理、自动驾驶汽车、医疗诊断和治疗、推荐系统和欺诈检测。人工智能已融入众多行业和日常生活，展现出其多样化的应用。Siri、Google Assistant 和 Amazon Alexa 等虚拟个人助理利用人工智能进行自然语言处理和机器学习，从而提供更精准的响应。自动驾驶汽车使用人工智能算法分析传感数据，并进行实时驾驶决策。医疗保健专业人员利用 IBM Watson for Health 和 Google DeepMind 等平台，将人工智能算法应用于医疗诊断和治疗。Netflix、Amazon 和 Spotify 等在线平台利用人工智能根据用户行为和偏好提供个性化推荐。金融机构利用人工智能通过分析数据的算法实时检测欺诈活动。人工智能 (AI) 是一个复杂的决策过程，在某些领域超越了人类的能力。人工智能机器的一个关键特性是重复学习，这使它们能够从现实生活中的事件中学习并与人类互动。这种学习过程被称为机器学习，是人工智能的一个子领域。由于缺乏准确性和热情，人类难以完成重复性任务。相比之下，人工智能系统在其任务中表现出卓越的准确性。人工智能在医疗保健、零售、制造和银行等各个领域都有广泛的应用。人工智能主要分为两类：弱人工智能（Narrow AI）和强人工智能（General AI）。弱人工智能是指专为特定任务或特定范围的任务而设计的人工智能系统。这些系统在其指定领域表现出色，但缺乏广泛的认知能力。其特征包括专业化能力、应用范围有限以及缺乏意识。狭义人工智能的例子包括虚拟个人助理、推荐系统、图像识别软件、聊天机器人和自动驾驶汽车。而广义人工智能则旨在全面模拟人类智能，包括推理、解决问题、学习和适应新情况的能力。广义人工智能的特征包括类似人类的认知能力、适应性以及在各种任务和领域中概括知识的能力。目前，狭义人工智能是人工智能最常用的形式，广泛应用于各行各业。狭义人工智能的例子包括Siri和Alexa等虚拟个人助理、推荐系统、图像识别软件、聊天机器人和自动驾驶汽车。随着研究人员不断突破人工智能的界限，他们提出了不同级别的人工智能能力。广义人工智能就是这样一个概念，它被认为具有自我意识、意识和主观体验。然而，达到这一水平仍然是一个理论挑战。广义人工智能的发展仍是一个持续研究的领域。另一个极端是超级人工智能，也称为人工智能超级智能 (ASI)。这种类型的人工智能几乎在各个方面都超越了人类智能，并对社会和人类的未来产生重大影响。超级人工智能的特点包括认知优势、快速学习和适应能力，这些特点可以推动各个领域的快速发展。超级人工智能的发展也引发了人们对其潜在社会影响的担忧，包括与控制相关的风险、与人类价值观的契合度以及对人类生存的威胁。尽管目前还处于理论阶段，但研究人员正在积极探索其发展带来的影响和挑战。相比之下，反应式机器是最基本的人工智能类型，纯粹是反应式的。它们不会形成记忆，也不会利用过去的经验来做出决策。例如，IBM 的“深蓝”国际象棋超级计算机在 1997 年击败了国际象棋大师加里·卡斯帕罗夫。这些机器可以感知世界并采取行动，而无需存储任何记忆。而记忆有限的机器可以回顾过去，并根据观察结果做出决策。一个常见的例子是自动驾驶汽车，它会观察其他车辆的速度和方向，并相应地进行调整。这需要在特定时间内监控车辆的驾驶情况。这些信息不会存储在机器的经验库中。基于心智理论的机器可以理解人类的信念、情绪、期望等，并做出情绪化的反应。索菲亚就是这类人工智能的典型例子，尽管该领域的研究仍在进行中。换句话说，先进的机器正在被开发，它们对世界及其实体（包括人类和动物）有着更深入的理解。这些机器将能够回答简单的“假设”问题，并具备同理心，从而更好地理解他人的观点。更重要的飞跃是创造出具有自我意识的机器，它们能够意识到自身身份并预测他人的感受。这种智能水平将代表人工智能研究的重大突破。人工智能 (AI) 的工作原理是通过算法、计算能力和来自各种来源的数据来利用海量数据。该过程包括收集相关数据，对其进行预处理以确保其清洁度和结构化，根据任务需求选择合适的算法，使用标记或未标记数据训练模型，评估其性能，并将其部署到生产环境中执行实际任务。人工智能功能广泛而多样，涵盖各种随时间推移进行调整和改进的技术。这使得模型能够通过持续学习在动态环境中保持相关性和准确性。在线学习、迁移学习和强化学习等技术有助于从经验和反馈中获取新知识。在推理过程中，经过训练的人工智能模型会运用其学习到的模式和表征，对新数据进行预测或决策。此过程包括将输入数据输入模型，并根据模型的内部工作原理获得输出预测或分类。人工智能系统依靠数据、算法和计算能力从经验中学习、做出决策并自主执行任务。人工智能系统的具体功能取决于其架构、算法以及其设计目标任务的性质。人工智能的应用领域广泛，已被广泛应用于医疗保健、金融、零售、制造、交通运输、教育、市场营销、游戏、安全和自然语言处理等各个行业。这些应用包括诊断、患者预后预测、个性化治疗方案、信用评分、欺诈检测、客户服务、需求预测、供应链优化、智能游戏角色、面部识别、入侵检测、机器翻译、情绪分析等等。人工智能的未来很可能涉及机器学习、自然语言处理和计算机视觉的进一步发展，从而为各种应用和行业带来功能日益强大、集成度更高的系统。人工智能的潜在增长领域包括医疗保健、金融、交通、客户服务、刑事司法决策、招聘、教育以及其他涉及道德考虑的敏感领域。人工智能 (AI) 是一种使计算机和机器能够模拟人类学习、解决问题和决策等能力的技术。AI 应用程序和设备可以识别物体、理解人类语言、从新信息中学习，并向用户和专家提供建议。AI 研究的最新焦点是生成式 AI，它可以创建文本、图像和视频等原创内容。生成式 AI 依赖于机器学习 (ML) 和深度学习技术。深度学习彻底改变了机器学习领域，它使算法能够在无需人工干预的情况下从大量未标记数据集中进行预测。这项技术尤其适用于自然语言处理、计算机视觉以及其他需要在海量数据中识别复杂模式和关系的任务。因此，深度学习为我们日常生活中的大多数 AI 应用提供支持。深度学习还支持多种先进技术，包括半监督学习，它结合了监督学习和非监督学习，可以在标记数据和未标记数据上训练模型。此外，自监督学习从非结构化数据中生成隐式标签，而强化学习则通过反复试验和奖励函数进行学习。迁移学习允许将从一个任务或数据集获得的知识应用于另一个相关任务或不同的数据集。生成式人工智能是指能够根据用户的提示或请求创建复杂原始内容（例如文本、图像、视频或音频）的深度学习模型。这些模型对其训练数据的简化表示进行编码，然后从该表示中提取数据以生成与原始数据相似但不完全相同的新作品。生成式人工智能的最新进展促成了复杂的深度学习模型类型的发展，包括变分自编码器 (VAE)、扩散模型和变换器。变换器是许多备受瞩目的生成式人工智能工具的核心，例如 ChatGPT 和 GPT-4、Copilot、BERT、Bard 和 Midjourney。生成式人工智能的运作分为三个阶段：训练、调整和生成。该流程始于基础模型，这是一种深度学习模型，可作为多种不同类型生成式人工智能应用的基础。基础模型可以针对特定任务进行定制，例如文本或图像生成，并且通常基于海量数据进行训练。深度学习算法处理海量非结构化数据（TB级或PB级的文本、图像或视频），并使用基础模型根据提示自主生成内容。这一训练过程计算密集、耗时且成本高昂，需要数千个GPU和数周的处理时间，总计数百万美元。像Meta的Llama-2这样的开源基础模型项目使开发人员能够绕过这一步骤及其成本。为了针对特定的内容生成任务对模型进行微调，开发者可以使用诸如标记数据微调或人工反馈强化学习 (RLHF) 等技术。这需要向模型输入特定于应用的问题或提示以及正确答案。开发者定期评估其生成式 AI 应用的输出，进一步调整模型以提高准确性或相关性。另一种方法是检索增强生成 (RAG)，它通过整合训练数据以外的相关来源来扩展基础模型，从而优化参数以提高准确性或相关性。生成式 AI 为各行各业和应用带来了诸多优势，包括重复性任务的自动化、更快地从数据中获取洞察、增强决策能力、减少人为错误、全天候可用以及降低物理风险。AI 可以自动化日常任务，使人类能够专注于创造性工作。它能够做出更快、更准确的预测和可靠的决策，使其成为决策支持或全自动决策的理想选择。AI 通过引导人们完成流程、标记潜在错误以及在无人干预的情况下自动执行任务来减少人为错误，尤其是在医疗保健等精准度至关重要的行业。随着机器学习算法接触更多数据并从经验中学习，其准确性不断提高，错误也随之减少。人工智能始终在线，全天候提供一致的结果。人工智能可以通过使用聊天机器人或虚拟助手来简化客户服务或支持的人员需求。它还可以简化生产流程，保持一致的产出水平，并自动执行那些可能危及人类工人的危险任务。例如，自动驾驶汽车可以降低乘客受伤风险。人工智能的实际应用包括通过聊天机器人改善客户服务、检测欺诈交易、个性化客户体验以及简化招聘流程。此外，人工智能代码生成工具可以加速应用程序开发，而预测性维护模型可以防止设备故障和停机。人工智能的快速应用带来了诸多好处，但也带来了挑战和风险。人工智能系统依赖的数据集可能容易受到篡改、偏见或网络攻击，从而损害其完整性和安全性。为了降低这些风险，组织必须在从开发到部署的整个人工智能生命周期中保护数据完整性。威胁行为者会针对人工智能模型进行盗窃、逆向工程或未经授权的操作，这可能会损害模型的架构、权重或参数。此外，还存在诸如模型漂移、偏差和治理结构崩溃等运营风险。如果不加以解决，这些风险可能会导致系统故障和网络安全漏洞，而威胁行为者可能会利用这些漏洞。为了优先考虑安全和道德，组织必须开发透明、可解释、公平的人工智能系统，包容、稳健、安全且可问责。人工智能伦理是一个多学科领域，旨在优化人工智能的有益影响，同时降低风险。人工智能伦理的原则包括可解释性、公平性和透明性。可解释的人工智能使人类用户能够解读算法产生的结果和输出。公平性和包容性要求在数据收集和模型设计过程中最大限度地减少算法偏差。建立多元化的团队对于创建包容性的人工智能系统至关重要。稳健的人工智能能够处理异常情况而不会造成损害，能够抵御有意和无意的干扰，并防止漏洞。问责制要求对人工智能的开发、部署和结果建立明确的责任和治理结构。与人工智能伦理相关的共同价值观包括可解释性、公平性、包容性、稳健性、安全性、问责制、透明性和责任感。用户必须了解人工智能的开发方式、功能、优势和劣势。提高透明度可以为人工智能模型和服务的创建提供宝贵的见解。确保隐私和合规性至关重要，因为像《通用数据保护条例》（GDPR）这样的监管框架要求组织保护个人信息。这包括保护可能包含敏感数据的人工智能模型，并开发能够适应不断变化的法规的适应性系统。研究人员根据人工智能的复杂程度对其进行了分类：弱人工智能（狭义人工智能）执行特定任务，而强人工智能（通用人工智能，AGI）则具有理解、学习和应用知识处理各种任务的能力，超越人类智能。具有自我意识的人工智能系统的概念仍是一个有争议的话题。人工智能发展的关键里程碑包括：- 1950 年：艾伦·图灵出版了《计算机器与智能》，提出了“机器能思考吗？”的问题，并提出了图灵测试。- 1956 年：约翰·麦卡锡在达特茅斯学院的第一次人工智能会议上提出了“人工智能”一词。- 1967 年：弗兰克·罗森布拉特制造了 Mark 1 感知器，这是一台基于通过反复试验进行学习的神经网络的计算机。- 1980 年：使用反向传播算法的神经网络在人工智能开发中得到广泛应用。 1995年，斯图尔特·罗素和彼得·诺维格出版了《人工智能：一种现代方法》，这是一本关于人工智能的权威教科书，探讨了人工智能的四个潜在目标或定义。大约在同一时期，IBM的“深蓝”国际象棋系统在一场对决中击败了世界冠军加里·卡斯帕罗夫。大数据和云计算时代到来，使企业能够管理用于训练人工智能模型的大型数据资产。21世纪初，人工智能取得了重大进展，包括约翰·麦卡锡在其2004年的论文《什么是人工智能？》中对人工智能的定义。数据科学开始成为一门热门学科，IBM Watson击败了《危险边缘！》冠军肯·詹宁斯和布拉德·鲁特。2015年，百度的 Minwa 超级计算机使用卷积神经网络识别图像的准确率高于人类。同年，在 DeepMind 的 AlphaGo 程序击败世界围棋冠军李索孛后，谷歌以 4 亿美元收购了 DeepMind。2020 年代，大型语言模型 (LLM) 兴起，例如 OpenAI 的 ChatGPT，它们显著提高了人工智能性能和推动企业价值的潜力。生成式人工智能实践使深度学习模型能够在大型数据集上进行预训练。截至 2024 年，人工智能趋势表明它将持续复兴，多模态模型通过结合计算机视觉和 NLP 功能提供更丰富的体验。IBM 强大的人工智能战略：推进值得信赖的人工智能以获得竞争优势一种利用人工智能力量的全面方法，包括创造竞争优势、在整个业务中扩展人工智能以及推进值得信赖的人工智能。