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World File Search SystemEBM
利用电子束熔化技术实现金属增材生产
真正的 3D 嵌套是 EBM 打印如此高效的原因。虽然电子束非常快（单个电子束可以同时保持多达 70 个熔池“活跃”），但需要时间将构建空间加热到其工作温度。但一旦达到温度，EBM 就可以打印从构建板到构建包络顶部的零件堆栈。这大大降低了生产每个零件所需的平均时间。一次运行的零件越多，EBM 的生产力就越高。
AUA/GURS/SUFU指南（2019年；修订2024）
用于告知本指南的系统审查是由Mayo诊所基于循证的实践研究计划的方法组进行的。该主题的范围以及用于制定指南陈述的最终系统审查的讨论与前列腺治疗面板后的尿失禁一起进行了。一名研究图书馆员在OVID MEDLINE（2000年至2017年12月21日），Cochrane Central对照试验登记册（2000年至2017年12月21日）和系统评价Cochrane数据库（2000年至2017年12月21日）进行了搜索。通过审查相关文章的参考列表来补充电子数据库的搜索。小组成员在2018年12月31日识别了其他参考。在2023年，通过AUA修正案进行了更新前列腺治疗指南后的尿失禁，在该过程中，审查了新发表的文献并将其整合到先前发布的指南中。EBM评论（1996年至2023年6月），Cochrane Central对照试验登记册（2023年5月），EBM评论 - 系统评论的Cochrane数据库（2005年至2023年6月），Ovid Medline（R），Ovid Medline（R）和Epub to to nor Print，2019年，日期和其他日期，DATA-DATA-DATA-RECECTACTACTIAN，DATA-DATA-RE-RE-REVIEAD（REVIEW-REVIEAD）（ 2023）。EBM评论（1996年至2023年6月），Cochrane Central对照试验登记册（2023年5月），EBM评论 - 系统评论的Cochrane数据库（2005年至2023年6月），Ovid Medline（R），Ovid Medline（R）和Epub to to nor Print，2019年，日期和其他日期，DATA-DATA-DATA-RECECTACTACTIAN，DATA-DATA-RE-RE-REVIEAD（REVIEW-REVIEAD）（ 2023）。EBM评论（1996年至2023年6月），Cochrane Central对照试验登记册（2023年5月），EBM评论 - 系统评论的Cochrane数据库（2005年至2023年6月），Ovid Medline（R），Ovid Medline（R）和Epub to to nor Print，2019年，日期和其他日期，DATA-DATA-DATA-RECECTACTACTIAN，DATA-DATA-RE-RE-REVIEAD（REVIEW-REVIEAD）（ 2023）。EBM评论（1996年至2023年6月），Cochrane Central对照试验登记册（2023年5月），EBM评论 - 系统评论的Cochrane数据库（2005年至2023年6月），Ovid Medline（R），Ovid Medline（R）和Epub to to nor Print，2019年，日期和其他日期，DATA-DATA-DATA-RECECTACTACTIAN，DATA-DATA-RE-RE-REVIEAD（REVIEW-REVIEAD）（ 2023）。EBM评论（1996年至2023年6月），Cochrane Central对照试验登记册（2023年5月），EBM评论 - 系统评论的Cochrane数据库（2005年至2023年6月），Ovid Medline（R），Ovid Medline（R）和Epub to to nor Print，2019年，日期和其他日期，DATA-DATA-DATA-RECECTACTACTIAN，DATA-DATA-RE-RE-REVIEAD（REVIEW-REVIEAD）（ 2023）。
M.Tech的教学大纲。在智能制造中
热材料去除过程：电脱水加工（EDM）：基本原理，过程参数，MRR的估计，熔化温度深度的建模，空化的作用和工作仪材料的熔化温度，表面处理量和加工精度电极和电磁流体和介电流体，EDM和电线EDM。电子束加工（EBM）：简介，电子束加工与其他热过程的比较，EBM的设置，电子梁的功率需求，EBM工艺的力学，使用Buckingham的PIE定理在EBM中的功能特性衍生。激光束加工（LBM）：简介，激光和反馈机制的类型，MRR，半无限表面上的数值建模和圆形束，机器时间的估计，LBM中的稳态孔渗透模型。
学习基于潜在空间能量的先验模型
我们建议在生成器模型的潜在空间中学习基于能量的模型 (EBM)，以便 EBM 充当基于生成器模型自上而下网络的先验模型。潜在空间 EBM 和自上而下网络都可以通过最大似然法联合学习，这涉及从潜在向量的先验和后验分布中进行短期 MCMC 采样。由于潜在空间的低维数和自上而下网络的表现力，潜在空间中的简单 EBM 可以有效地捕获数据中的规律，而潜在空间中的 MCMC 采样效率高且混合良好。我们表明，学习到的模型在图像和文本生成以及异常检测方面表现出色。一页代码可以在补充材料中找到。
基于潜在空间能量的持续学习模型
摘要 — 持续学习已成为许多实际应用（例如在线新闻摘要和产品分类）中必不可少的部分。主要挑战被称为灾难性遗忘，即模型在接受新任务训练时无意中丢弃先前学习的知识的现象。现有的解决方案包括存储以前类别的样本、在微调过程中规范参数或为每个任务分配不同的模型参数。这项工作中提出的解决方案 LSEBMCL（基于潜在空间能量的持续学习模型）是使用基于能量的模型 (EBM) 来防止灾难性遗忘，方法是在对新任务进行训练时从先前的任务中采样数据点。EBM 是一种将能量值与每个输入数据点相关联的机器学习模型。所提出的方法使用 EBM 层作为 NLP 任务持续学习框架中的外部生成器。该研究证明了 EBM 在 NLP 任务中的有效性，在所有实验中都取得了最先进的结果。索引词——持续学习、基于能量的模型、灾难性遗忘、问答、语言生成
基于潜在空间能量的持续学习模型
摘要 — 持续学习已成为许多实际应用（例如在线新闻摘要和产品分类）中必不可少的部分。主要挑战被称为灾难性遗忘，即模型在接受新任务训练时无意中丢弃先前学习的知识的现象。现有的解决方案包括存储以前类别的样本、在微调过程中规范参数或为每个任务分配不同的模型参数。这项工作中提出的解决方案 LSEBMCL（基于潜在空间能量的持续学习模型）是使用基于能量的模型 (EBM) 来防止灾难性遗忘，方法是在对新任务进行训练时从先前的任务中采样数据点。EBM 是一种将能量值与每个输入数据点相关联的机器学习模型。所提出的方法使用 EBM 层作为 NLP 任务持续学习框架中的外部生成器。该研究证明了 EBM 在 NLP 任务中的有效性，在所有实验中都取得了最先进的结果。索引词——持续学习、基于能量的模型、灾难性遗忘、问答、语言生成
基于能量的回归实用学习建议
近年来，基于能量的模型 (EBM) 在机器学习中经历了复苏，包括成为概率回归的有前途的替代方案。然而，基于能量的回归需要手动设计一个用于训练的提议分布，并且必须在测试时提供初始估计。我们通过引入一种概念上简单的方法来自动学习有效的提议分布来解决这两个问题，该方法由单独的网络头参数化。为此，我们得出了一个令人惊讶的结果，即得出一个统一的训练目标，该目标共同最小化从提议到 EBM 的 KL 分歧，以及 EBM 的负对数似然。在测试时，我们可以对训练过的提议进行重要性抽样，以有效评估学习到的 EBM 并产生独立的预测。此外，我们利用我们得出的训练目标，通过联合训练的基于能量的教师来学习混合密度网络 (MDN)，在计算机视觉领域的四个真实世界回归任务中，其表现始终优于传统的 MDN 训练。代码可在 https://github.com/fregu856/ebms_proposals 获得。
使用基于能量的模型进行隐式生成和建模
基于能量的模型 (EBM) 因其在似然建模中的通用性和简单性而具有吸引力，但传统上很难训练。我们介绍了在连续神经网络上扩展基于 MCMC 的 EBM 训练的技术，并展示了它在 ImageNet32x32、ImageNet128x128、CIFAR-10 和机器人手轨迹的高维数据域上的成功，获得了比其他似然模型更好的样本，接近当代 GAN 方法的性能，同时覆盖了数据的所有模式。我们重点介绍了隐式生成的一些独特功能，例如组合性和损坏图像重建和修复。最后，我们表明 EBM 是适用于各种任务的有用模型，实现了最先进的分布外分类、对抗鲁棒分类、最先进的持续在线类学习和连贯的长期预测轨迹推出。
RV32IMAC RISC-V SOC
班加罗尔，印度摘要：基于能量的模型（EBM）通过利用Boltzmann分布来表达事件的可能性，为生成建模提供了一种有希望的生成模型的方法。在这项研究中，我们深入研究了EBM的理论和实际实施，从物理系统和神经网络体系结构中汲取灵感。通过训练神经网络，以输出较低的分数，以便可能观察到可能的观察值，而不太可能的分数却旨在对真实的数据生成分布进行建模。我们解决了与采样新观察和棘手的归一化分母相关的挑战，提出了近似技术等近似技术，例如对比度差异和兰格文动力学。通过探索和实施，我们旨在提供有关图像生成任务的EBM的构建和利用的见解。索引术语 - 基于能量的模型，Boltzmann分布，神经网络，对比差异，Langevin Dynamics。