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具有铜箔的创新电池连接器
解决方案：超声金属焊接超声金属焊接技术，由于铜的出色流动行为，多层薄层的可靠连接。高频摩擦运动会破坏箔之间的氧化物层，从而形成具有最佳电阻的粘性键。使用Telso®FlexControl软件在模块化20 kHz焊接系统MPX上实现了该应用程序。配置优势超声波焊接技术为过程和质量监控提供了广泛的选择。20 kHz焊接系统MPX的模块化设计允许最佳集成到制造线中。可以在Telso®FlexControl软件中清楚地管理各种程序，以用于不同的接触配置。与语言无关的操作的直观图形接口可显着简化使用。
航天应用中射频连接器和互连的可靠性
对星载射频 (RF) 系统（例如卫星上的 S 波段通信天线）的可靠性问题通常集中在具有复杂电路的组件上。同样重要且最常被忽视的是设备之间的互连。有缺陷的混合耦合器和功率分配器中的故障通常可归因于不稳定的互连。连接器的可靠性对于太空环境中的应用尤其重要，因为太空环境中的温度偏移高达 ± 100°C，因为连接的电气稳定性与其热机械稳定性直接相关。此外，随着系统性能和可测试性目标变得更加严格，连接器与现代高性能系统的所有组件一样，必须满足对更严格公差和规格的日益增长的需求。
制作数据台式连接器机密09:30
NTT Group正在研究互连数据空间的国际数据共享生态系统的开发。我们，NTT组还将连接器部署在云中，以易于使用，并提供资产，以便于企业易用。要交换数据，Dataspace Connector（DC）是一个可以连接到数据空间的软件，也是实现数据主权的关键。
使用ZScaler客户端连接器安全移动访问
对于参加Zscaler数字体验的用户，Zscaler客户端连接器是在端点级别收集的性能数据的强大来源。在ZDX用例中，Zscaler客户端连接器收集我们云单独看到的指标，包括诸如CPU负载，Wi-Fi信号强度和吞吐量之类的详细信息，或者该端点是否完全符合最新的操作系统补丁。ZDX从用户的设备中提供了对应用程序健康的可见性。这包括对应用程序的监视和测试网络连接从设备到应用程序，无论应用程序托管何处。
nuitiv™透明无针连接器微生物入口
将清晰的隔膜重复接种，并以适当的接种物进行接种，以产生每个测试生物的1-5 x 10 3 Cfus，并在环境条件下允许干燥1分钟。然后用圆形运动以不少于3秒的速度将SEPTA用70％的异丙醇（IPA）预备垫剧烈擦拭，并允许干燥。使用带有10 mL无菌盐水溶液的注射器激活该设备。流体，用100 mL无菌0.9％盐水溶液冲洗，然后转移到一盘TSA中。TSA板在30–35°C下孵育2-3天。重复该过程840次（每天120次激活，每次挑战生物有6种重复的激活，持续7天）。
SBIR 和孵化器 FOA 电源连接器支持
ADL Ventures – 加利福尼亚州旧金山 ADL Ventures 将传统行业的公司与风险投资界联系起来，同时致力于开发和部署新服务和产品。 清洁能源商业网络 – 华盛顿特区 清洁能源商业网络是清洁能源经济中小型企业的代言人，致力于通过政策支持、市场和技术信息以及业务开发来增加清洁能源供应商的机会。 亚利桑那大学创新中心 – 亚利桑那州图森 亚利桑那大学创新中心创造了一个场所、环境和互动平台，以产生、吸引和留住技术公司和人才，与大学的研究、使命和目标保持一致。 如何在我的提交中获得电源连接器支持？
带有Select-A-Pattern Technology（ETHFSS-SP）（ETHFSS-SPA）的固态前大灯闪光灯带有AMP连接器（ETHFSS-SPFL）和AMP连接器，Mating HA
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IDSA 数据连接器报告第 11 号 1 月 24 日
下图显示了工业生态系统中需求的多样性。（I）IoT 设备的数据连接器可能具有与数据市场或工业云平台的连接器截然不同的要求（在资源消耗、效率和网络安全方面）。同时，此类服务必须无缝集成开放数据。数据连接器将实现互操作性，并将数据投入使用，将其与其他数据链接起来，并支持（共享和分布式）数字孪生、人工智能或联邦学习等现代概念。为此，连接器实现了管理服务、协调基于云的服务、轻量级 API 网关或 IoT 网关的原型模式。他们可能使用分布式账本之类的概念，但他们将依赖于最先进的数据管理功能。
MLLMS的密集连接器-NIPS论文-Neurips 2024
我们是否充分利用多模式大语模型（MLLM）中视觉编码器的潜力？MLLM最近在多模式理解中的出色表现引起了学术界和行业的广泛关注。在当前的MLLM大鼠种族中，重点似乎主要是语言方面。我们目睹了较大和更高质量的指导数据集的兴起，以及大型LLM的参与。然而，很少关注的注意力指向MLLM使用的视觉信号，通常被认为是冷冻视觉编码器提取的最终高级特征。在本文中，我们介绍了密集的连接器 - 一种简单，有效且插件的视觉语言连接器，通过利用多层视觉特征来显着增强现有MLLM，并以最少的额外计算开销。在此基础上，我们还提出了有效的密集连接器，该连接器的性能与Llava-V1.5相当，只有25％的视觉令牌。此外，我们的模型仅在图像上进行了训练，还展示了视频理解中出色的零拍功能。各种视觉编码器，图像分辨率，训练数据集量表，不同尺寸的LLM（2.7b→70b）以及MLLM的不同架构（e。g。，llava-v1.5，llava-next和mini-gemini）验证了我们方法的多功能性和可扩展性，从而在19个图像和视频基准中实现了最先进的性能。我们希望这项工作将提供宝贵的经验，并成为未来MLLM开发的基本模块。代码可在https://github.com/hjyao00/denseconnector上找到。