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人工智能辅助凹版胶印系统可靠性评估
在印刷电子中，完美的印刷质量对于电子设备制造至关重要。虽然印刷缺陷可能会降低电子设备的性能甚至导致其故障，但使用传统的计算机视觉工具进行印刷缺陷识别的质量评估仍存在挑战。本研究提出了基于人工智能 (AI) 和深度卷积神经网络的计算机视觉方法。首先，收集并标记带有印刷线图像的数据集。其次，使用 Grad-CAM 可视化技术对整体印刷质量分类模型进行训练和评估。第三，也是最后，对预训练的对象检测模型 YOLOv3 进行了微调，以进行局部印刷缺陷检测。在微调之前，分析了真实边界框，并使用 k-means 聚类算法选择了锚框大小。将整体印刷质量和局部缺陷检测 AI 模型与基于滚筒的凹印胶印系统集成在一起。这种 AI 方法也有望为更准确的印刷可靠性分析提供有力补充。
人工智能辅助凹版胶印系统可靠性评估
在印刷电子中，完美的印刷质量对于电子设备制造至关重要。虽然印刷缺陷可能会降低电子设备的性能甚至导致其故障，但使用传统的计算机视觉工具进行印刷缺陷识别的质量评估仍存在挑战。本研究提出了基于人工智能 (AI) 和深度卷积神经网络的计算机视觉方法。首先，收集并标记带有印刷线图像的数据集。其次，使用 Grad-CAM 可视化技术对整体印刷质量分类模型进行训练和评估。第三，也是最后一点，对预训练的对象检测模型 YOLOv3 进行了微调，以进行局部印刷缺陷检测。在微调之前，分析了地面真实边界框，并使用 k 均值聚类算法选择了锚框大小。整体印刷质量和局部缺陷检测 AI 模型与基于滚筒的凹印胶印系统集成在一起。这种 AI 方法也有望成为更准确的印刷可靠性分析的有力补充。
人工智能辅助凹版胶印系统可靠性评估
在印刷电子中，完美的印刷质量对于电子设备制造至关重要。虽然印刷缺陷可能会降低电子设备的性能甚至导致其故障，但使用传统的计算机视觉工具进行印刷缺陷识别的质量评估仍存在挑战。本研究提出了基于人工智能 (AI) 和深度卷积神经网络的计算机视觉方法。首先，收集并标记带有印刷线图像的数据集。其次，使用 Grad-CAM 可视化技术对整体印刷质量分类模型进行训练和评估。第三，也是最后一点，对预训练的对象检测模型 YOLOv3 进行了微调，以进行局部印刷缺陷检测。在微调之前，分析了地面真实边界框，并使用 k 均值聚类算法选择了锚框大小。整体印刷质量和局部缺陷检测 AI 模型与基于滚筒的凹印胶印系统集成在一起。这种 AI 方法也有望成为更准确的印刷可靠性分析的有力补充。
发件人：卡尔·文森号航空母舰（CVN 70）指挥官 收件人：海军历史主任（OP-09BH）
毫无疑问，卡尔文森号经历了其历史上最成功的一年。从破纪录的训练表现到完美无缺地执行对伊拉克的打击行动，卡尔文森号已经达到甚至超出了所有的义务和期望。这一出色表现的基本基础是无与伦比的船员，他们以战士、硬汉和爱国者的身份而自豪。他们在快节奏的训练周期中的干劲和专业精神创造了一个最有能力的平台，值得成为随时待命的航母。这艘船注重团队合作和任务完成，是与第三航母大队 (CCG-3)、第十一航母航空联队 (CVW-ll) 和第二十三驱逐舰中队 (DESRON 23) 建立紧密、有力关系的基石。此外，卡尔文森号还是海军的杰出亲善大使，船员们自愿无私地参与了无数社区项目。船员们的模范行为在全世界创造了完美的自由记录。卡尔文森号超越了标准，于 1998 年再次赢得了“美国最受欢迎航空母舰”的美誉。
电池储能系统 (BESS) 变压器
关于我们 Virginia Transformer – Georgia Transformer 是一家总部位于美国的公司，已营业近 50 年，在北美拥有 4 家工厂，设计和制造全系列电力变压器，从 500 kVA 到 500 MVA，最高可达 500 kV 级。我们的价值主张：我们承诺提供最“有弹性”的电力变压器，设计使用寿命为 60 年，可满足客户 24/7/365 的弹性电力需求。我们的价值主张基于三个关键的流程理念： 由拥有 300 多年电气设计经验的专业工程师使用专有数字设计工具开发的稳健设计，通过现成的数字仿真工具库进行验证，并通过高效且经过验证的流程执行； 基于 3T 支柱的完美执行：培训、技术和变压器制造流程； 使用 VCM 技术对变压器进行持续监控，并提供 24/7 全方位服务机构支持； 弗吉尼亚 - 佐治亚变压器公司以成为少数族裔企业而自豪 - 配备了较新的技术、最先进的设备、高素质和经验丰富的工程师以及全面改进的流程 - 这使我们能够提供最可靠的产品和最短的交货时间。 行业。
战略活动主管
● 领导跨部门团队规划、执行、汇报和跟进高影响力活动，例如纽约气候周、伦敦气候周、缔约方大会生物多样性公约、缔约方大会气候公约、GreenBiz 等，确保与组织目标保持一致并完美交付。 ● 监督和管理活动规划和交付的各个方面，包括维护详细的工作计划、时间表和清单；场地选择、供应商谈判、活动注册、营销、全球旅行物流、保险、现场人员配备、演讲者选择和准备以及活动后报告。 ● 沟通：与沟通和设计同事及相关领导协调活动材料，并安排营销、摄影、摄像、流媒体和活动后传播。 ● 与通讯和影响力证据密切合作，指导创作思想领导力材料、小组内容和演示文稿，以引起目标受众的共鸣并强化 SBTi 的品牌。 ● 管理与活动相关的预算，制定和管理活动预算，并制定明确的收费指导方针，确保资源优化和财务问责。 ● 管理额外活动支持的合同并监督付款 ● 监督传入的活动请求评估流程，确保获得适当的批准。 ● 监督活动协调员以确保活动顺利进行。
体育教学中的人工智能与学生知识
Utsav Chaware 摘要 印度教育系统正在发生当代转变，通过在教育中引入机器学习和人工智能来增强教学体验，机构采用人工智能生态系统来实现更高效和完美的教育。人工智能具有通过多种应用影响体育教育的潜力，是当务之急。本文重点介绍了人工智能在体育教育中的实际应用，并探讨了体育教育学生对人工智能的了解。在这项研究中，来自 8 所体育学院的 500 名本科生和研究生回答了问卷，并对答案进行了分析。研究显示，大多数学生认为他们熟悉人工智能，但只有 14% 的学生正确回答了所有问题并了解人工智能和机器学习的概念。体育教育的学生和教师必须知道如何利用最新技术趋势的力量，并与学生取得联系以了解教育需求，从而验证了将人工智能融入体育教育课程的重要性，以便今天的学生和明天的教师可以在工作中接触人工智能之前开始学习人工智能。关键词：人工智能、机器学习、体育教育 引言 随着各个领域的科技发展和扩展，技术和小工具正在将优雅带入更好、更精确、更完美的世界。人工智能的引入创造了一个令人振奋的世界，超越了简化生活的可能性。从人人手中的机器人、Siri 对话和谷歌开始，人工智能正走向一个全新的时代。人工智能作为一种前所未有的技术，具有丰富体育教育的潜力。从个性化学习和个性化训练、监测个体儿童的健康状况和运动模式以及天赋检测和识别等人工智能应用，人工智能在体育教育中的影响可能是巨大的，现在是体育教育专业人士将人工智能融入课程并实现技术飞跃的时候了，这样学生就可以开始学习人工智能，并在工作中遇到它之前做好未来准备。正如查尔斯·达尔文曾经说过的：“能够生存下来的物种不是最强大的，也不是最聪明的。而是对变化反应最快的。” Timms (2016) [7] 提出将 AIED 嵌入智能教室，将产生实时数据来追踪学习者在更广泛教室环境中的行为，而不仅仅是使用我们迄今为止开发的教学套件。刘宪（2010）[8]探讨了人工智能在现代体育教育技术中的应用前景及发展，并针对人工智能在现代体育教育技术中的应用提出了相应的发展策略，旨在为现代体育教育技术学科的建立与发展提供理论支撑。本文概述了人工智能在体育教育中可能应用的基础，以及体育教育学生对人工智能的认知程度，体育教育学生需要熟悉人工智能技术及其应用，才能在未来的竞争中脱颖而出。
评估生成式人工智能的法律推理能力
OpenAI 于 2022 年 11 月推出 ChatGPT，这是人工智能领域的一次“大爆炸”。以前从未有过一种人工智能工具可用于如此多的领域，并且如此容易用于如此多不同的任务。它能够轻松地为各种任务生成完美的自然语言，例如总结文档、撰写有关任何给定主题的文章、写诗、起草旅行计划、概述演示文稿，甚至解决计算机编程练习，这真是令人惊叹。而所有这些基本上都是通过简单的技术来预测单词序列中最可能的下一个单词。因此，很容易认为，传统的符号人工智能对推理和论证的研究现在已经过时，让计算机参与推理和论证的正确方法是使用基于大型语言模型的生成人工智能。本文讨论了法律论证的这一问题，这是计算论证的一个重要应用领域。已经对大型语言模型 (LLM) 在法律推理任务中的表现进行了多项实验。本文回顾了一些此类实验，并更广泛地讨论了生成式人工智能参与法律论证的潜力。我们首先在第 2 部分简要总结人工智能和法律在法律论证方面的研究。然后，我们在第 3 部分进行一些方法论观察，并在第 4 部分回顾最近将 LLM 应用于法律推理的实验。然后，我们在第 5 部分讨论计算论证领域可以从这些研究中学到什么，最后得出结论。
使用pctma-net
为完成自主导航和完成任务的完成，精确映射和感知三维环境的能力至关重要，这是至关重要的，例如Maddern对自主系统中3D感知的分析[1]和O'Mahony对机器人中3D感知的探索[2]的研究强调了。水下机器人技术也不例外。只有初始条件显着差异，包括失真，可见性降低，声学干扰和与压力相关的挑战。这防止了重建的完美传递，并在完成水下环境中的完成方法进行了完美的转移。声纳图像是强度图，可根据对象的反向散射强度颜色图像[3]。在这里，斑点噪声是一种颗粒状干扰或干扰，通常会影响雷达和声纳系统获得的图像质量。因此，该域中的主要挑战之一是从2D成像来源生成准确的3D模型。这项工作着重于完善和完成不完整和嘈杂的点云，这些云是使用[4]的高程估计方法从2D声纳图像中重建的，该方法通过训练模型来估算高程角度，从而产生了2D声纳图像的3D点云。尽管如此，即使此方法非常有效，结果云仍然需要更准确，以提供自主系统环境的有用表示。为了实现有效的完善和完成点云，我们将PCTMA-NET用于致密点云，
紧凑高效的光子分辨图像扫描显微镜
摘要：荧光共聚焦激光扫描显微镜 (LSM) 是生命科学研究中最常用的工具之一。得益于专为 LSM 定制的单光子阵列探测器，LSM 的普及度有望进一步提升。这些探测器提供独特的单光子时空信息，为温和定量的超分辨率成像开辟了新的视角。然而，完美地记录这些信息对显微镜数据采集 (DAQ) 系统提出了重大挑战。我们提出了一个基于数字频域原理的 DAQ 模块，能够记录光子的基本空间和时间特征。我们使用该模块扩展基于单光子雪崩二极管 (SPAD) 阵列探测器的现有成像技术（例如荧光寿命图像扫描显微镜）的功能。此外，我们使用该模块引入了一种强大的多物种方法，该方法在时间域中对荧光团激发光谱进行编码。最后，我们将时间分辨的受激发射损耗显微镜与图像扫描显微镜相结合，从而提高了空间分辨率。我们的研究结果证明了，只需添加一个SPAD阵列探测器和定制的数据采集系统，传统的荧光激光扫描显微镜就能转变为一个简单、信息丰富的超分辨成像系统。我们期待着先进的单光子成像技术的蓬勃发展，从而有效地利用每个光子中编码的所有样本信息。