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机床线性轴几何性能诊断
机床线性轴将切削刀具和工件移动到所需位置以进行零件生产 [1] 。典型的机床具有多个线性轴，它们的精度直接影响所制造零件的质量。然而，在机床的使用寿命内，新出现的故障会导致性能下降，降低精度和重复性 [2] 。进给驱动系统中的典型误差来源是系统组件（如导轨和循环球）的点蚀、磨损、腐蚀和裂纹 [3] 。随着性能下降的加剧，刀具到工件的误差也会增加，最终可能导致故障和/或生产质量下降 [4] 。然而，对性能下降的了解是难以捉摸的；对轴性能下降的正确评估通常是一个手动、耗时且可能成本高昂的过程。虽然机床性能评估的直接方法已经很成熟 [5] 并且对于位置相关的误差量化来说是可靠的，但这种测量通常会中断生产 [6] 。需要一种用于线性轴的在线状态监测系统来帮助减少机器停机时间、提高生产率、提高产品质量并增强对制造过程的了解 [7] 。监测线性轴组件状态的努力已经利用了各种传感器，例如内置旋转编码器 [8] 、电流传感器 [4] 和加速度计 [9,10] 。这些对线性轴状态监测的尝试在以下方面受到限制
引用本文：Shubhi Jain (2024) 使用深度学习技术的智能可穿戴心脏健康监测系统。健康信息学前沿
摘要 每年，患心血管疾病 (CVD) 的人口比例急剧上升。根据世界卫生组织 (WHO) 的数据，这种疾病每年导致数百万人死亡，这令人心碎。可穿戴技术的显著进步为提供许多有效应对这一疾病的智能方法创造了机会。此外，早期发现 CVD 可以改善药物治疗并加快临床专业人员的治疗过程。这个问题的严重性促使我们提出了一款集成深度学习 (DL) 和物联网 (IoT) 技术的可穿戴智能手表。DL 模型采用变压器编码器设计，用于预测心脏健康状况。为此，使用了来自 MIT-BIH 数据库的心电图 (ECG) 数据。从准确性和执行时间方面评估模型的有效性。此外，将模型的输出与卷积神经网络 (CNN) 模型进行了比较。所提出的模型在 2500 个测试样本上实现了 98.04% 的最高准确率。所提出的模型部署在云端。 ECG 传感器固定在手表上，用于收集人体 ECG 信号并将其发送到云端。云端使用部署的 DL 模型分析数据并预测心脏健康状况。如果心脏健康异常，云端会立即向注册的手机号码发送警报。所提出的智能可穿戴手表可以帮助个人监测健康状况并改善生活质量。
GenesysTM - TDK-Lambda 美洲
测试与测量上次设置内存简化了测试设计并且不需要备用电池。内置 RS-232/RS-485 可提供最大的系统灵活性以及 0-5V 和 0-10V 可选模拟编程。广泛的可用输出范围允许测试许多不同的设备。半导体加工设备设计师很欣赏宽范围输入 (85-265Vac) 和可根据应用选择的众多输出。可选安全和自动重启可保护负载和过程完整性。典型应用包括磁铁、灯丝和加热器。航空航天和卫星测试复杂系统使用完整的 Genesys™ 系列：1U 750W 半机架、1U 750W 或 1500W 全机架、2U 3.3kW 和 3U 10/15kW。前面板、后面板模拟和数字接口命令全部相同。各种各样的输出允许测试许多不同的设备。激光二极管 OVP 直接设置在电压显示屏上，确保准确的保护设置。电流限制折返确保负载免受电流浪涌的影响。加热器电源平滑、可靠的编码器具有可选的精细和粗略调整功能，增强了前面板控制。远程模拟编程是用户可选的 0-5V 或 0-10V，并且还提供可选的隔离编程/监控接口。射频放大器和磁铁坚固的设计确保在各种负载下稳定运行。电压和电流模式下的高线性度。
GenesysTM - TDK-Lambda 美洲
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Metaverse时代的生成人工智能
Metaverse的出现在与数字环境的互动方式中呈现出范式的转变。生成的AI技术通过自主创建多样化和沉浸式的内容来丰富这些虚拟世界。本研究论文提出了一种利用元元中生成AI的综合方法。我们探索了各种技术，例如生成对抗网络（GAN），变化自动编码器（VAE）和增强学习（RL），以生成虚拟环境，角色，对象，纹理和叙事。我们的方法包括数据收集，预处理，模型培训，评估以及集成到元平台中。我们还讨论了与在元元中部署生成AI相关的道德考虑和潜在挑战。简介想象一个虚拟世界充满了无尽的可能性，其中内容创建毫不费力，个性化的体验比比皆是。可以通过利用生成AI的力量来实现这种元评估的愿景。Web3以其安全和以用户为中心的体系结构为这场革命奠定了基础。阻止链技术可确保数据完整性，并使用户能够控制其数字资产。。这允许实时内容分析和反馈，从而导致更丰富，更多样化的体验。想象虚拟字符，现实的声音和迷人的视觉效果无缝编织到内容生产过程中。诸如chatgpt之类的生成AI技术正在成为元元的基石，大大降低了
视觉变压器带有遮盖自动编码器，用于基于大尺寸视网膜图像的引用糖尿病性视网膜病变分类
基于深度学习算法的计算机辅助诊断系统已显示出糖尿病性视网膜病快速诊断（DR）的潜在应用。由于变压器的出色表现而不是自然图像上的卷积神经网络（CNN），因此我们尝试开发一种新模型，以使用变压器使用有限数量的大型视网膜图像来对引用的DR进行分类。在本研究中应用了带有蒙版自动编码器（MAE）的视觉变压器（VIT），以提高参考DR的分类性能。我们收集了超过224×224的100,000张公共底面的视网膜图像，然后使用MAE在这些视网膜图像上进行了预训练的VIT。将预训练的VIT应用于对引用的DR进行分类，还将性能与使用ImageNet的VIT预先训练的性能进行了比较。通过使用MAE进行超过100,000个视网膜图像预先培训，模型分类性能的改善优于预先训练的Ima-Genet。本模型的精度，曲线下的面积，最高灵敏度和最高特异性分别为93.42％，0.9853、0.973和0.9539。本研究表明，MAE可以为输入图像提供更大的灵活性，并大大减少所需图像的数量。同时，这项研究中的预处理数据集量表比ImageNet小得多，并且不需要ImageNet的预训练权重。
VITRON：用于理解的统一像素级视觉 LLM......
我们提出了 V ITRON，一种通用的像素级视觉 LLM，旨在全面理解、生成、分割和编辑静态图像和动态视频。V ITRON 建立在 LLM 主干之上，在其前端模块中集成了用于图像、视频和像素级区域视觉效果的编码器，同时采用最先进的视觉专家作为其后端，通过它 V ITRON 支持一系列视觉端任务，涵盖从低级到高级的视觉理解到视觉生成。为了确保从 LLM 到后端模块的消息传递有效和精确以进行函数调用，我们提出了一种新颖的混合方法，同时集成离散文本指令和连续信号嵌入。此外，我们为 V ITRON 设计了各种像素级时空视觉语言对齐学习，以达到最佳的细粒度视觉能力。最后，建议使用跨任务协同模块来学习最大化任务不变的细粒度视觉特征，增强不同视觉任务之间的协同作用。 V ITRON 演示了 12 多个视觉任务，并在 22 个数据集上进行了评估，展示了其在四个主要视觉任务集群中的广泛能力。总体而言，这项工作阐明了开发更统一的多模态通才的巨大潜力。
用于 3D 血管形状分割的多尺度知识转移视觉变换器
为了促进从体内磁共振成像 (MRI) 中进行稳健和精确的 3D 血管形状提取和量化，本文提出了一种新型的多尺度知识转移视觉变换器 (即 KT-ViT) 用于 3D 血管形状分割。首先，它以独特的方式在 U-net 架构中将卷积嵌入与变换器相结合，该架构同时以多尺度方式使用卷积层响应局部感受野和使用变换器编码器响应全局上下文。因此，它本质上丰富了局部血管特征，同时促进了全局连通性和连续性，从而实现更准确、可靠的血管形状分割。此外，为了能够使用相对低分辨率 (LR) 的图像来分割细尺度血管形状，设计了一种新颖的知识转移网络来探索数据的相互依赖性，并通过集成多级损失函数，将从高分辨率 (HR) 数据中获得的知识自动转移到多个级别的低分辨率处理网络，包括多尺度特征级和决策级。 HR 图像变换器网络所具有的精细血管形状数据分布建模能力可以转移到 LR 图像变换器，以增强其对精细血管形状分割的知识。在公共图像数据集上的大量实验结果表明，我们的方法优于所有其他最先进的深度学习方法。
GenesysTM - TDK-Lambda 美洲
测试和测量最后设置内存简化了测试设计，无需备用电池。内置 RS-232/RS-485 提供最大的系统灵活性，以及 0-5V 和 0-10V 可选模拟编程。广泛的可用输出允许测试许多不同的设备。半导体加工设备设计师欣赏广泛的输入范围 (85-265Vac) 和可根据应用选择的众多输出。可选安全和自动重启保护负载和过程完整性。典型应用包括磁铁、灯丝和加热器。航空航天和卫星测试复杂系统使用完整的 Genesys™ 系列：1U 750W 半机架、1U 750W 或 1500W 全机架、2U 3.3kW 和 3U 10/15kW。前面板、后面板模拟和数字接口命令均相同。多种输出允许测试许多不同的设备。激光二极管 OVP 直接在电压显示屏上设置，确保准确的保护设置。电流限制折返确保负载免受电流浪涌的影响。加热器电源平滑、可靠的编码器具有可选的精细和粗略调整功能，增强了前面板控制。远程模拟编程是用户可选择的 0-5V 或 0-10V，并且还提供可选的隔离编程/监控接口。射频放大器和磁铁 坚固的设计确保在各种负载下稳定运行。电压和电流模式下的高线性度。
基于变压器和CNN的情绪分类，用于EEG时空特征学习
摘要：目标：脑电图（EEG）信号的时间和空间信息对于识别情绪分类模型中的特征至关重要，但它过分依赖于手动特征提取。变压器模型具有执行自动特征提取的能力；但是，在与情绪相关的脑电图信号的分类中尚未完全探索其潜力。为了应对这些挑战，本研究提出了一个基于脑电图和卷积神经网络（TCNN）的新型模型，用于EEG时空 - 静态（EEG ST）特征学习以自动情感分类的特征。方法：所提出的EEG ST-TCNN模型利用了编码（PE）的位置（PE），并注意EEG信号中感知的通道位置和定时信息。模型中的两个平行变压器编码器用于从与情绪相关的EEG信号中提取空间和时间特征，并且使用CNN来汇总脑电图的空间和时间特征，随后使用SoftMax对其进行分类。结果：拟议的EEG ST-TCNN模型在种子数据集上的准确度分别为96.67％，精度为95.73％，96.95％和96.34％的精度，唤醒，唤醒，唤醒和价尺寸的精度为96.34％。结论：结果证明了所提出的ST-TCNN模型的有效性，与最近的相关研究相比，情绪分类的表现出色。意义：拟议的EEG ST-TCNN模型有可能用于基于EEG的自动情绪识别。