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汽车零件的智能裂纹检测系统
汽车零件中的裂纹检测确保车辆安全性，可靠性和耐用性。传统的裂纹检测方法在很大程度上依赖于手动检查或非破坏性测试（NDT），这可能无法有效地识别小型，表面级别或隐藏的裂纹。随着人工智能（AI），机器学习（ML），计算机视觉（CV），图像处理和光检测传感器技术的快速进步，智能裂纹检测系统（SCDS）正在作为对此问题的有效，自动化的解决方案。本文回顾了应用于汽车零件的智能裂纹检测系统的当前方法，技术，挑战和未来方向，重点是实时监控，基于AI的裂纹分类以及与IOT启用的诊断系统集成。
检测技术
在盈利能力方面，已经取得了更多的DT，但在盈利能力方面已经实现了强劲的一年，尽管收益增长可能不再继续如此陡峭，但由于MBU，仍然有潜力。收益的收益现在更具挑战性，没有销售增长DT的3160万欧元收入与32000万欧元/3150万欧元的EVLI/CONS一致。估计，相对于480万欧元/520万欧元的EVLI/CONS，EBITA的520万欧比塔也不是一个大惊喜。估计。第四季度EBITA提高了060万欧元/Y/y，这是由提高生产率和持续有利的销售组合（相对于MBU的较高份额）驱动的。dt已经在一段时间前已经实现了成本降低，因此在我们看来，EBITA在第1季度的25年代可能不会进一步增长，因为SBU市场限制的临时问题在SBU市场限制增长范围内，但是我们相信，从第2季度开始，预期的双位数字增长应再次有助于盈利能力，以提高每季度几乎100万欧元。进一步的增长应从25 Q5 Q2'25提高收益，预计美国关税不会显着干扰业务（在美国没有本地探测器制造），至少只有将其保留在当前拟议的规模之内。SBU销售的块状性质意味着该单元可能是第1季度后增长最快的一个，而在我们看来，在漫长的凉爽时期长期表明，在近年来，在近年来，MBU市场迹象（在中国的增长和超越）之后，DT持续了很多季度的增长，这表明DT具有现实的机会。我们估计DT今年增长了9％，这应该有助于收益增加2-3m欧元（左右15％），因为费用主要由例如印度和一般资本支出的地点并不高。的收益倍数仍然很低，我们估计DT的EBITA利润率今年增加了约100bps，并且下一年，假设顶级线继续以中高的单位数率增长。dt现在在我们的25 fy'25估计值上重视12x eV/ebit，相对于同行而言，该估计值仍然是低倍数。近年来最大的收入收益率最大的收益现在已经落后了，但是DT似乎很明年，尤其是如果MBU在过去几年中挑战时开始加快步伐。dt仅重视10x eV/ebit。我们保留了17.0欧元的TP并购买评级。
Zhejiang Coretech Testing＆Certification Co。，Ltd
变压器，反应堆，电源单元及其组合的安全性 - 第2-6部分：对安全隔离变压器和电源单元的特定要求和测试，其中包含用于一般应用的安全隔离变压器
饮食饮食中补充剂减弱肠毒素大肠杆菌（ETEC）诱导的炎症反应和小猪的肠壁功能障碍
在动物肠道中未被宿主使用的铁可以直接由微生物（尤其是有害的生物）使用。有机铁（例如Fe-Gly）在体内具有较高的消化率和吸收效率。目前尚不清楚它是否可以减少ETEC对铁的利用，从而减轻ETEC感染造成的伤害。该实验主要研究将Fe-gly添加到饮食中对被ETEC感染的断奶小猪的生长性能，铁营养状况和肠形态的影响。研究发现，在饮食中增加50 mg的Fe-gly会显着增加30.6和35.3％（p <0.05），并减轻了腹泻问题，并降低了ETEC感染引起的生长绩效。腹泻率降低了40％（从31.25％降低至18.75％）。除了保护小猪的健康外，添加Fe-gly还可以提高Piblet血清中的TIBC水平（P <0.05），从而增强了它们结合和转运铁的能力。从基因表达结果和组织段结果中，添加Fe-Gly也可以减轻ETEC挑战在某种程度上引起的空肠的损害（p <0.05）。总而言之，增加50毫克的Fe-gly可以满足小猪的每日需求，提高铁的利用效率并减少肠中的残留铁。这减少了用于肠道病原性微生物的铁，从而抑制了肠道病原体的增殖并确保小猪的肠道健康。
衰老和寿命：IEEE Agetech活动
•潜在的技术领域可能包括计算机/软件，消费电子，医学，辅助机器人技术等。•标准可以解决有兴趣参加此活动的志愿者的可用性/人为因素，设计指南，术语/测试方法，这表明您的兴趣在https://ieeesa.io/agetech
使用...进行网络欺凌检测和分析
摘要。随着网络使用率的提高以及允许用户参与虚拟网络等团体，黑客行为也随之增多。网络虐待是一种新型骚扰，随着网络社区的普及，这种骚扰行为最近变得越来越普遍。它倾向于在网络群体中发送包含诽谤性指控或口头骚扰某人的消息。只有当现代文明认识到骚扰的真正含义时，无数的隐藏受害者才会继续受苦。关于网络欺凌的研究有很多，但没有一项能够提供可靠的解决方案。通过创建一个可以识别和阻止与欺凌相关的传入和传出通信的模型，我们在项目中解决了这个问题。通过在经过仔细注释的开源数据集上采用监督分类技术，我们希望为这项工作提供词汇基线。我们使用了逻辑回归的机器学习算法。我们的模型对消息进行分类，无论其是否是欺凌。
轮椅跌倒检测
跌倒是轮椅使用者可能遭遇的最坏情况之一。随着越来越多的人使用轮椅，跌倒检测设备的需求也日益迫切。由于传感器网络和物联网 (IoT) 的快速发展，人机交互与传感器融合已被视为解决跌倒检测问题的可行方法。本研究提出了一种防止轮椅跌倒的装置。这种轮椅跌倒检测系统的想法是确定用户的位置或算法的位置是否表明可能跌倒。本研究中最重要的因素是能够识别轮椅使用者的动作，以确定他们何时需要亲人或护理人员的帮助。该计划声称，通过检测一个人的跌倒情况并通过安全应用程序通过电子邮件提醒他们，它可以在紧急情况下协助提供帮助。如果发生任何严重损害，它可以帮助避免可能危及生命的危险。该系统的组件 - 一个可配置为调节每个电路及其功能的 6 轴 MPU6050 陀螺仪/加速度计传感器和一个 ESP8266 NodeMCU wifi 模块 - 允许产品尽可能远地连接到 Blynk 应用程序和控件。
使用图像处理的假货币检测
假冒货币是全球经济体面临的重大问题，造成了财务损失并破坏了对金融系统的信任。随着印刷和成像技术方面的快速进步，造福者能够以很高的精度复制货币。要应对这一日益严重的挑战，可靠和高效的检测假货币的方法至关重要。图像处理是计算机视觉的子集，为假冒货币检测提供了有希望的解决方案。它涉及分析和处理货币的数字图像，以识别将真实笔记与伪造符号区分开的模式，纹理和其他不同特征。通过利用现代图像处理技术，例如边缘检测，特征提取和模式识别，假冒检测系统可以实现高精度和效率。该项目着重于开发使用图像处理技术来识别假货币的系统。系统捕获货币笔记的图像并处理它们以提取关键特征，例如水印，微印，颜色模式和全息图。然后将这些特征与预定义的真实性验证标准进行比较。
BES Lite电池安全电解质检测器
霍尼韦尔保证其制造商品在适用的保修期内没有有缺陷的材料和有缺陷的工艺。除非霍尼韦尔以书面形式同意霍尼韦尔标准产品保修，否则适用；请参阅您的订单确认或咨询您当地的销售办公室以获取特定的保修详细信息。如果在承保期间将有保证的商品返回到霍尼韦尔，霍尼韦尔将根据其选择维修或更换，而无需收取霍尼韦尔自行决定有缺陷的那些物品。上述内容是买方的唯一补救措施，代替了所有明示或暗示的所有其他担保，包括适合性和适合特定目的的保证。在任何情况下，霍尼韦尔都不应对结果，特殊或间接损害赔偿责任。
使用图形神经网络在Web应用程序中检测漏洞检测的方法
由于开源软件包漏洞而引起的软件系统的复杂性日益增长，使软件漏洞检测成为关键的优先级。传统的脆弱性检测方法，包括静态，动态和混合方法，通常在高阳性速率和有限的效率方面挣扎。最近，基于图的神经网络（GNN）和变形金刚模型通过表示代码作为捕获语法和语义的图表来提高漏洞检测准确性。本文介绍了一个混合框架，结合了门控图神经网络（GGNN）和变压器编码器以利用多个图表表示：抽象语法树（AST），数据流程图（DFG），控制流程图（CFG）（CFG）和代码属性图（CPG）。GGNN提取图级特征，而变压器在图形编码数据中增强了顺序上下文理解。该模型使用这些功能来检测功能级代码段中的漏洞。评估我们在OWASP WebGoat数据集上的框架的评估证明了在五种主要漏洞类型中不同图形表示的有效性：命令注入，弱加密，路径遍历，SQL注入和跨站点脚本。实验结果表明，GGNN+CpG配置始终产生高度弱点的较高回忆，而GGNN+CFG在检测基于控制的基于控制的漏洞（例如命令注射）方面表现出色。这些发现突出了混合GNN-Transformer框架在增强网络安全应用程序的代码漏洞检测方面的潜力。GGNN和变压器模型的集成导致在所有漏洞类型中的准确性，精度，回忆和F1得分方面显着增强，每个图表表示对代码结构和脆弱性模式都有独特的见解。