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制造产品定制产品设计的人工智能应用Okpala Charles Chikwendu 1*，Udu Chukwudi Emeka 2 1，2 Indust
抽象人工智能（AI）正在通过改变个性化的产品设计来满足对定制解决方案的不断增长的需求，从而彻底改变了制造业。这项研究强调了机器学习，生成设计和预测分析等AI技术如何使制造商能够预测消费者的偏好，优化设计参数并促进大规模定制，同时保持效率，可扩展性和质量。该研究强调了AI在实时决策和生产敏捷性中的作用，展示了其克服传统设计限制并提高客户满意度的能力。还探讨了关键挑战，包括数据隐私问题，算法偏见以及对跨学科协作的需求。通过案例研究和仿真，该研究证明了AI驱动系统的切实好处，例如提高产品质量和运营效率，同时确定了智能制造中最佳实践和未来创新的机会。最终，这些发现突显了AI在重塑生产过程中的变革潜力，为个性化，高效和以客户为中心的制造业的新时代铺平了道路。关键字：人工智能，个性化产品设计，大规模定制，机器学习，生成设计，预测分析，数字双胞胎，智能制造
过渡生成AI从POC到生产
自定义选项从简单提示工程到开发自定义模型。提示工程涉及制定有效提示以获取所需的输出。检索功能生成（RAG）通过合并外部知识来增强模型响应。微型调整将预训练的模型适应特定的任务或域。自定义模型开发提供了最高水平的控制，但需要大量的专业知识和资源。
Studer（目录）
可以重新配置控制台，Studer 980 ~ 一款数字控制的监听混音器，用于多轨录音 - 完全由软件控制。基于 Studer 的 DSP（矿石）的模拟制作控制台，用于电视广播应用和多通道环绕声混音。自定义 0950 M2 可以自动切换制作。数字控制允许是这种多功能概念的一部分
“按照……转变人力资本再生产方式”
本研究的意义涉及在向新的社会经济模式过渡期间人力资本再生产的转型以及工业 4.0 和 5.0 中正在发生的变化（数字化、网络化、定制化等）。研究的目的是制定基于建模和产品生产和消费数字孪生形成的学习过程的内容和关键方向。研究方法基于对社会经济系统中实现人力资本潜力的结构性联系的分析。该研究描述了一个系统发展机制的三元模型，该模型为区分实现专家能力的三类基本组成部分（材料、信息和通信）提供了依据。基于“系统的系统”概念，证实了对社会经济系统专家进行多功能培训的必要性，并在可再生能源领域的个人知识/技能清单上得到展示。人力资本再生产的最新趋势，如智能化、交流增多、国际化、技能获取、定制化和与消费者的沟通，都与工业4.0和5.0相一致。未来研究的潜力在于协调人与信息物理系统之间的关系，激发自我发展的需求，并使用颠覆性技术。
提供定制护理的当前发展-EHESP
方法：根据Prisma指南，最初于2018年11月进行文章搜索，并于2019年1月和2019年3月更新。两名调查人员独立搜索了Medline，PubMed，Psycinfo，Web of Science，Science Direct和JSTOR，搜索专注于包括“护理定制”，“个性化服务和医疗保健”，“个性化服务和个性化护理”，“个性化护理”，“个性化护理”，“针对性人群”和标题或摘要中的“目标人群”。定义了包含和排除标准。在研究选择和数据提取方面的分歧通过两个审阅者之间的共识和讨论来解决。结果：我们确定了2008年至2019年之间发表的70篇文章。大多数文章（n = 43）于2016年至2019年发表。出现了用于分割分析的四类患者特征：临床，社会心理，服务和成本。我们观察到这些特征通常与最常见的组合，即临床，社会心理和服务共存。少数文章（n = 18）报告了有关护理，经验和成本质量的评估。最后，很少有文章（n = 6）正式定义了与大规模定制相关的概念基础，而只有一半的文章使用现有理论来指导其分析或解释。
定量成像研究与人工智能实验室
•将过程模块化为独特的，独立的模块•允许标准化和低复杂性•适合每个项目和情况需求进行自定义的可能性。•容器化有助于更快地部署每个项目所需的模块。•设计可持续：与临床环境的集成是通过Orthanc DiCom Server和XNAT等开源平台来实现的•协作：良好的数据和易于使用的流程有助于新的项目。•可扩展：允许多个项目部署。
特定领域的量子架构优化
摘要 — 近年来，随着量子计算的稳步发展，量子处理器升级的路线图在很大程度上依赖于目标量子比特架构。到目前为止，与经典计算的早期类似，这些设计都是由人类专家精心设计的。然而，这些通用架构为定制和优化留出了空间，尤其是在针对流行的近期 QC 应用时。在经典计算中，定制架构已显示出比通用架构显著的性能和能效提升。在本文中，我们提出了一个优化量子架构的框架，特别是通过定制量子比特连接。这是第一项工作，它 (1) 通过将架构优化与最佳编译器相结合来提供性能保证，(2) 在现实串扰误差模型下评估连接定制的影响，以及 (3) 对近期感兴趣的现实电路进行基准测试，例如量子近似优化算法 (QAOA) 和量子卷积神经网络 (QCNN)。通过优化 QAOA 电路的重六边形架构，我们在模拟中实现了高达 59% 的保真度提升，网格架构的保真度提升高达 14%。对于 QCNN 电路，架构优化使重六边形架构的保真度提升了 11%，网格架构的保真度提升了 605%。
基于芯片组装的处理器的设计空间探索
摘要 — 2.5 维集成技术的最新进展使芯片组装成为一种可行的系统设计方法。芯片组装正在成为一种新的异构设计范式，它具有更低的成本、更少的设计工作量和更少的周转时间，并能够实现硬件的低成本定制。然而，这种方法的成功取决于确定一个能带来这些好处的最小芯片集。我们开发了第一个基于芯片组装的处理器的微架构设计空间探索框架，使我们能够确定要设计和制造的最小芯片集。由于芯片组装使异构技术和具有成本效益的应用相关定制成为可能，我们展示了使用由多个芯片构建的多个系统来服务不同工作负载的好处（与单个最佳系统相比，能量延迟积提高了 35%），以及芯片组装方法在总成本方面优于片上系统 (SoC) 方法（成本提高了 72%），同时满足了单个应用程序的能量和性能约束。索引词——2.5-D集成、芯片组装、微架构设计空间探索（DSE）、多芯片优化。
探索添加剂制造在假体供应链中的作用：定性证据摘要目的 - 本研究旨在评估
探索添加剂制造在假体供应链中的作用：定性证据摘要目的 - 本研究旨在评估由实施增材制造（AM）技术引起的假肢供应链能力的增强。该研究提出了一个新兴模型，概述了将3D打印技术整合到假肢供应链中时发生的关键领域。设计/方法论/方法 - 采用定性方法，通过现场观察和31种与假肢工业和3D打印技术相关的约旦组织进行的深入访谈收集数据。调查结果 - 调查结果表明，采用3D打印技术可以在定制，响应能力，创新，环境可持续性，成本最小化和赋权方面提高假肢供应链的能力。这项研究阐明了采用3D打印技术后假体供应链中影响的特定领域，强调了假体工业内供应链能力的总体改善。实际意义 - 本研究为政府机构和假肢组织提供了建议，以最大程度地利用3D打印技术获得的好处。独创性/价值 - 这项研究在探索3D印刷技术对约旦假体产业的影响方面做出了贡献，阐明了对供应链的影响，并确定了新兴市场环境中决策者的挑战。纸质类型：研究论文。1。关键字：添加剂制造；供应链；假体；假肢供应链； 3D打印；约旦。简介高级技术，例如增材制造（AM），人工智能（AI），物联网（IoT）和供应链中的区块链，可节省成本，优化的物流，提高的准确性以及利益相关者之间的信任，从而提高竞争优势和客户满意度（Younis等，2024）。近年来，与其他先进的制造技术相比，AM已成为一种出色的技术，在定制，材料效率和快速原型制作方面具有独特的优势。am，通常称为3D打印，是一个革命性的过程，它逐层构造对象，从而使设计灵活性和效率在创建复杂的几何形状时（Kunovjanek等，2022）。AM由于其多功能性，成本效益和产生复杂几何形状的能力，因此在各个行业中找到了应用。在航空航天中，AM用于轻质和耐用的飞机组件，降低了燃油消耗和维护成本（Ishfaq等，2022）。在汽车制造中，AM可以快速原型制作，定制和生产材料废物减少的零件（Vasco，2021年）。此外，在消费品行业中，AM促进了从珠宝到时尚配饰的个性化产品的定制和生产（Kunovjanek等，2022）。