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公司希望与Dann Sim
q Q客户应该考虑是否搬出中国？ a要清楚，我们的客户并没有放弃中国的制造业；它将继续是其整体制造能力的重要组成部分。 进行的变化实际上是关于在中国拥有替代或次要选择。 公司不太可能将其所有业务移出中国并前往另一个国家。 至少现在仍然没有其他国家，可以将中国作为大规模制造的最佳地点，因为其人口基础和人口统计。 在道路上，也许印度尼西亚或印度可能会介入（如果不是显着），以取代中国的生产能力。 ，但是在可预见的将来，我看不到这种情况。 我认为我们会看到的是公司，甚至是中国公司，都积极寻找中国以外的地方，以找到其供应链的替代资源，以使集中风险多样化并最大程度地减少对业务的破坏。q Q客户应该考虑是否搬出中国？a要清楚，我们的客户并没有放弃中国的制造业；它将继续是其整体制造能力的重要组成部分。进行的变化实际上是关于在中国拥有替代或次要选择。公司不太可能将其所有业务移出中国并前往另一个国家。至少现在仍然没有其他国家，可以将中国作为大规模制造的最佳地点，因为其人口基础和人口统计。在道路上，也许印度尼西亚或印度可能会介入（如果不是显着），以取代中国的生产能力。，但是在可预见的将来，我看不到这种情况。我认为我们会看到的是公司，甚至是中国公司，都积极寻找中国以外的地方，以找到其供应链的替代资源，以使集中风险多样化并最大程度地减少对业务的破坏。
通过图探索神经网络的鲁棒性...
深度研究深度人工神经网络（DANN）的体系结构以提高其预测性能。但是，探索了丹恩的架构与噪声和对抗性攻击之间的稳健性之间的关系。我们调查了丹尼斯的鲁棒性与它们的基础图架构或结构之间的关系。这项研究：（1）首先使用图理论鲁棒性测量探索Danns架构的设计空间； （2）将图形转换为DANN体系结构，以训练/验证/测试各种图像分类任务； （3）探讨了训练有素的丹尼斯针对噪声和对抗性攻击的鲁棒性与通过图理论测量估计的基础体系结构的鲁棒性之间的鲁棒性之间的关系。我们表明，底层图的拓扑熵和olivier-Ricci曲率可以量化DANN的稳健性性能。上述关系对于复杂的任务和大型丹恩来说更牢固。我们的工作将使汽车和神经架构搜索社区能够探索强大而准确的Danns的设计空间。
使用域自适应神经网络进行多层定向能量沉积过程中的实时层高估计
金属增材制造 (AM)，例如激光直接能量沉积 (DED)，因其能够为各种工业应用制造近净成形的复杂部件而越来越受欢迎。然而，DED 过程中的几何控制，尤其是在急转弯处的几何控制仍然是一项艰巨的任务。为了实现几何控制，几何估计以确定工艺参数和几何属性之间的关系至关重要。在本研究中，使用激光线扫描仪、视觉相机和域自适应神经网络 (DaNN) 为 DED 开发了一种实时层高估计技术。重点放在多层沉积期间尖角处的层高估计。首先，使用激光线扫描仪收集多层直线沉积数据并构建初始层高估计模型。然后，为了有效地实现角落沉积期间的层高估计，使用多层直线沉积数据和构建的初始模型建立了 DaNN 模型。使用视觉相机测量角落处的实际移动速度并将其作为输入特征之一输入到 DaNN 模型中。最后，在线更新 DaNN 模型以进一步提高角落沉积期间的估计精度。所提出的技术已通过DED实验验证，结果表明，当在不同角度的角落沉积多层平均高度为 250 µ m 的层时，可以在 0.018 秒内估算出层高，平均精度为 25.7 µ m。
基于脑电图的跨受试者疲劳心理状态预测迁移学习方法
摘要：疲劳驾驶是造成交通事故的主要原因之一，基于脑电图（EEG）的心理状态分析方法是一种有效、客观的疲劳检测方法。然而，由于脑电图在不同受试者中存在显著差异，如何将现有受试者的脑电图分析模型有效地“迁移”到其他受试者的脑电信号上仍是一个挑战。领域对抗神经网络（DANN）在迁移学习中表现优异，尤其在文档分析和图像识别领域，但尚未直接应用于基于脑电图的跨受试者疲劳检测。本文提出了一种基于DANN的模型Generative-DANN（GDANN），该模型结合生成对抗网络（GAN）来增强其能力，解决了不同受试者脑电图分布不同的问题。对比结果表明，在跨受试者任务分析中，GDANN 对跨受试者疲劳检测的平均准确率为 91.63%，高于传统分类模型，有望在实际脑机交互（BCI）中具有更为广阔的应用前景。
空间人胸细胞图映射
Nadav Yayon 1.2 ^，Veronika R. 1 ^ 1 ^，Lena Boehme 3 ^，很快1，Brianna 3 Wachter 4，Rebecca T. Tuck 1，Emma Dann 1， 9，Vitalii 7骨骼1，维护材料10，David Crossland 10，Martia Bostics 4，8 French Palace 4，Elena Prigmore 1，Roger A. Barker 11，小小，11岁， Marioni 2:14 *，Tom Tagon 3:13 *，Sarah A. Teichmann 1.15 *
滚动轴承领域自适应数字孪生...
人工智能（AI）在数据驱动的状态监测研究中不断升级。传统的基于专家知识的预测和健康管理（PHM）过程可以借助各种AI技术（例如深度学习模型）变得更加智能。另一方面，当前基于深度学习的预测存在数据缺失问题，尤其是考虑到实际工业应用中组件的不同操作条件和退化模式。随着仿真技术的发展，基于物理知识的数字孪生模型使工程师能够以较低的成本访问大量仿真数据。这些模拟数据包含组件的物理特性和退化信息。为了准确预测退化过程中的剩余使用寿命（RUL），本文基于现象学振动模型构建了轴承数字孪生模型。使用领域对抗神经网络 (DANN) 来实现模拟和真实数据之间的领域自适应目标。将模拟数据视为源域，将真实数据视为目标域，DANN 模型能够在没有任何标记信息先验知识的情况下预测 RUL。基于实际轴承运行至故障实验的验证结果，与最先进的方法相比，所提出的方法能够获得最小的 RUL 预测误差。
符合 VG 95922-6 标准的耐磨、耐臭氧/液压认证的软管制造商地址
如果BSV（采购预订）字段的输入为“是”；那么该德国联邦国防军机构将被排除在招标请求之外（根据 VOL A，这不是商业运作）。
