XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemFactory
svolt考虑建造50 gwh容量的另一个电池厂
作为一家全球高科技公司和中国汽车制造商大型汽车公司的衍生产品，Svolt Energy Technology Co.，Ltd。（Svolt）开发并生产用于电动车辆以及能源存储系统的锂离子电池和电池系统。Svolt的广泛的一站式产品组合包括电池单元，模块和包装以及电池管理系统和软件解决方案。公司在电池系统和管理方面具有深入的系统知识，并在车辆集成领域具有广泛的专业知识。Svolt总部位于中国江苏省的珍坦区。欧元子公司Svolt Energy Technology（Europe）GmbH总部位于德国法兰克福。Svolt在全球范围内拥有约15,000名员工，其中包括3,000名研究与开发（R＆D）。您可以在svolt.cn/en/上找到更多信息。 svolt-eu.com
Gigafactory Valencia：Powerco发起了第二个单元工厂构建的起始信号
•Salzgitter，瓦伦西亚，圣托马斯：Powerco在扩大其全球电池业务方面锻造•Valencia的牢房工厂•2026年，在2026年开始生产该统一的电池，创造了3,000多个直接工作，每年40 GWH的初始容量为40 GWH•潜在的潜力，具有进一步扩展的潜力体现了西班牙政府对创新和可持续发展的承诺。”
通过物联网迈向工业 4.0：优化不断发展的制造工厂中的业务流程
过去几十年的研究进步使得物联网 (IoT) 概念得以引入多种工业应用场景，从而催生出所谓的工业 4.0 或工业物联网 (IIoT)。工业 4.0 的目标是彻底改变行业管理和业务流程，通过现场数据收集和分析提高制造技术的生产力，从而创建工业场景的实时数字孪生。此外，公司必须尽可能“智能”，并适应数字供应链的变化。这可以通过在工业 4.0 场景中利用物联网来实现。在本文中，我们描述了由帕尔马大学跨学科工程经济衍生公司 things2i s.r.l. 指导的革新过程，这是一个真正的制造业正在经历的连续几年的阶段。第一阶段涉及控制质量过程的数字化，具体涉及公司的生产线。通过引入数字化、智能化和基于 Web 的应用程序，包含不同质量检查的纸张的使用变得更加智能，该应用程序目前通过使用智能设备为供应链上的操作员和质量检查员提供支持。IIoT 演进的第二阶段（目前正在进行中）涉及生产规划活动的数字化和优化，通过创新的 We
基于高效深度网络模型的智能工厂机器视觉关键技术
现有的智能空间机器视觉技术大多面向具体应用，不利于知识共享和重用，大部分智能设备需要人参与控制，不能主动为人提供服务。针对以上问题，本研究提出基于深度网络模型的智能工厂，能够基于庞大的数据库进行数据挖掘和分析，使工厂具备自学习能力，在此基础上完成能耗优化、生产决策自动判断等任务。基于深度网络模型，提高了模型对图像分析的准确率。增加隐层数会导致神经网络出现误差，增加计算量，可根据模型特点选择合适的神经元个数。当IoU阈值取0.75时，其性能同比提升1.23%。由非对称多个卷积核组成的残差结构，不仅增加了特征提取层数，还可以让非对称图像细节得到更好的保留。训练好的深度网络模型识别准确率达到99.1%，远高于其他检测模型，其平均识别时间为0.175s。在机器视觉技术研究中，基于深度网络模型的智能工厂不仅保持了较高的识别准确率，还满足了系统的实时性要求。
植物工厂技术是提高蔬菜品质的有力工具：以生菜为例
摘要 消费者对更高质量和营养丰富的新鲜蔬菜的需求日益增长。因此，迫切需要优良品种和改进的栽培方法来提高蔬菜品质。植物工厂技术 (PFT) 提供了一种先进的农业系统，其中可以精确控制环境因素，然而，由于动态人工环境中需要较长的育种过程，因此仍然有必要研究和预测 PFT 对蔬菜品质的影响。这里，选择了一种新的生菜品种作为利用 PFT 促进育种过程的案例研究。通过精确控制环境因素（例如光照配方、温度范围、二氧化碳水平和营养物质），使用 PFT 生产出高品质蔬菜，从而比露天栽培在更短的时间内获得更高的营养含量。因此，PFT 在促进育种和栽培实践以及实现收获期间蔬菜品质稳定方面显示出巨大潜力。
针对癌症干细胞的微生物衍生天然产物：肠道制药工厂内部
摘要：癌症干细胞 (CSC) 已引起广泛关注，因为它们是重要的肿瘤起始细胞，并且可能对化疗后的复发至关重要。尽管 CSC 在各种癌症中的活性很复杂且尚未完全阐明，但仍存在针对 CSC 的治疗方法。CSC 在分子上不同于大部分肿瘤细胞，因此可以通过利用其特征分子通路来靶向它们。抑制干细胞特性有可能通过限制或消除 CSC 的肿瘤发生、增殖、转移和复发能力来降低其带来的风险。在这里，我们简要描述了 CSC 在肿瘤生物学中的作用、CSC 治疗耐药性的机制以及肠道微生物群在癌症发展和治疗中的作用，然后回顾和讨论了针对 CSC 的微生物衍生天然化合物的最新发现进展。总的来说，我们的概述表明，饮食干预可以产生那些能够抑制 CSC 特性的微生物代谢物，这是一种支持标准化疗的有前途的方法。
Dürr，Grob和Manz现在的电池生产概念工厂在电池展示欧洲
dürr，Grob和Manz拥有大多数必要的机械和植物技术，可以覆盖从电极生产到电池组件以及从模块到包装组件的整个过程链。自合作伙伴关系开始以来，他们一直致力于开发一个用于电池生产的概念工厂。在六个定义的工作流中，特别强调在计划阶段实现高于平均水平的工艺效率。目标：三个合作伙伴之间具有高度系统效率的高度系统效率的生产对于发展至关重要。dürr的子公司ITAC是过程数字化专家，贡献了其MES/MOM解决方案，从而使所有电池生产步骤端到端可见性。这包括整个生产过程的控制和计划，以及分析和可追溯性。结果是总体系统效率高，运营成本降低，主要是通过降低能源消耗和较小的整体植物足迹实现的。来自单个来源的电池生产工厂第一个联合客户项目是电极生产和电池组件的系统。单源方法可以使客户免于复杂的项目管理，因为处理界面已经简化。Dürr，Grob和Manz在经过验证的项目管理标准后提供了平稳的实施，并拥有广泛的供应商网络。在欧洲开发竞争激烈的电池行业不仅需要政治激励措施和准则。质量和成本要求以及生态目标同样至关重要。作为电池展示欧洲2024会议计划的一部分，HannesSchmüser博士（DürrSystems AG委员会成员），德国Wankmiller（Grob Group的首席执行官）和Martin Drasch（Manz AG的首席执行官）将讨论 - 迅速，可靠地，可靠地，可靠地，，，，合作地讨论扩大欧洲电池的生产。机械和设备制造商在工程和项目管理方面的专业知识的完整整合对于确保成本，质量和速度的竞争力至关重要。
禁运直到2024年9月26日星期四国际工厂宣布2025计划重点
有机会在Aviva Studios的灵活空间中进行大规模试验，以及行业专家的指导。申请下一个工厂研究员的申请将于2024年10月11日开放，其次是工厂声音的申请 - 一项年度计划，旨在支持和提高大曼彻斯特音乐家和音乐行业的形象 - 11月4日。反映工厂国际对确保获得最广泛的受众的承诺，在其全年计划中提供了10英镑的门票。曼彻斯特市议会副领导人加里·布里奇斯（Garry Bridges）表示：“艾维瓦（Aviva）制片厂无疑在开业的第一年对这座城市产生了重大影响。以及在我们家门口提供世界一流的文化和创造力计划，它创造了就业机会，并有机会为各个年龄段的当地人发展专业技能。明年的节目看起来很棒，我们迫不及待地欢迎来自远方的观众体验我们城市所能提供的一切。”
酪丁酸梭菌作为微生物细胞工厂的开发，用于从木质纤维素原料中生产燃料和化学中间体
将木质纤维素底物微生物转化为燃料和平台化学中间体为建立可行的生物经济提供了一条可持续的途径。然而，这种方法面临着一系列关键的技术、经济和可持续性障碍，包括：底物利用不充分、木质纤维素水解产物和/或最终产品毒性、产品回收效率低下、培养要求不兼容以及生产率指标不足。开发具有适合在工艺相关条件下高产率转化木质纤维素底物天然特性的生产宿主，提供了一种绕过上述障碍并加速微生物生物催化剂部署开发的方法。酪丁酸梭菌是一种天然的短链脂肪酸生产菌，它表现出一系列特性，使其成为转化木质纤维素底物的理想候选菌，因此是微生物生产各种羧酸衍生产品套件的有希望的宿主。本文回顾了该细菌作为工业微生物细胞工厂的开发的最新进展和未来方向，重点是利用木质纤维素底物和代谢工程方法。
在复杂包装工厂环境下进行精确抓握的新型机器人抓握框架（2024年9月）
抽象作为实际包装场景中的抓地力行为很容易受到各种干扰的影响，视觉抓握预测系统遭受了稳健性和检测准确性低的差。在这项研究中，已经提出了一个以线性全球注意机制为基础的智能机器人抓手框架（RTNET），以实现在实际包装工厂场景中实现高度稳健的机器人掌握的预测。首先，为了减少计算资源，在机器人抓握过程中已经开发了一种优化的线性注意机制。然后，已对本地窗口转换算法进行了调整，以收集功能信息，然后通过向上和下采样的层次设计集成全局功能。为了进一步改善开发的框架，可以通过减轻噪声干扰的能力，建立了一种自称的特征体系结构，以增强其强大的学习能力。此外，已经生成了真正的操作环境中的握把数据集（RealCornell），以实现对真实抓地力的过渡。为了评估所提出的模型的性能，在Cornell数据集，实核数据集和实际场景上对其掌握的预测进行了实验检查。结果表明，RTNET在Cornell数据集上的最大准确度为98.31％，在复杂的RealCornell数据集上达到了93.87％。在考虑实际包装情况下，所提出的模型还证明了在抓住检测方面的准确性和鲁棒性水平很高。综上所述，RTNET对包装行业的机器人握把的高级部署和实施提供了宝贵的见解。