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HYPER UC-MILL——先进的低成本冷轧机...
近年来，为了提高发动机汽车的燃油效率，降低混合动力汽车和电动汽车的电机负荷，减少二氧化碳排放，人们对减轻车身重量的需求日益强烈。因此，高强度钢板的采用量迅速增加。与此同时，对硬质薄型电工钢板的需求也在增加，对提高车载电动机的效率和减小尺寸的需求也在增加。为了满足社会的这种需求，钢铁企业需要一种能够更高效地生产更薄、更硬材料的轧机。为了满足这些需求，Primetals Technologies 公司开发了 HYPER UC-MILL*（6 辊轧机），其工作辊比冷轧领域的领导者 UC-MILL（6 辊轧机）的工作辊小 20-30%。该轧机实现了更高的形状可控性和更低的轧辊负荷，具有比现有 UC-MILL 更大的压下能力，尽管工作辊直径较小，但具有驱动工作辊的显著优势。到目前为止，我们已收到总共七台 HYPER UC-MILL 的订单，其中三台已投入运行，四台目前正在设计和制造中。该轧机对硬而薄的材料（高强度钢和高级电工钢板）的生产做出了重大贡献。本报告介绍了 HYPER UC-MILL 的特点、其使用效果以及其在 2020 年 1 月从首钢迁安电动汽车电工钢有限公司（中国）订购的用于生产高级电工钢板的串联冷轧机中的应用示例。 * HYPER UC-MILL 是 Primetals Technologies Japan, Ltd. 的注册商标。
超级本地供应链的兴起：对未来的一瞥
超本地供应链的兴起代表了商品和服务的采购，生产和交付方式的变革转变。定义为在有限的地理区域内优先考虑本地采购的供应链，超本地模型在响应不断变化的新鲜，可持续和本地制造产品的消费者偏好方面获得了大量的吸引力。本文研究了超本地供应链的关键驱动因素，包括对本地产品的需求不断增长，促进有效物流的技术进步以及促进和激励本地企业的支持性监管环境。采用超地方法的好处是多方面的，涵盖了环境可持续性，社区内的经济增长，增强的消费者满意度以及对全球供应链破坏的弹性提高。值得注意的是，超本地供应链有助于减少碳足迹和强化当地经济体。然而，挑战仍然存在，包括基础设施限制，企业的成本注意事项，监管障碍以及来自既定的全球供应链的竞争，这些链条可以提供较低的价格和更高的选择。超本地供应链的未来前景是乐观的，其潜在的增长情景是消费者倡导，技术创新和社区参与计划的融合所驱动的。随着超本地供应连锁连续的发展和适应，它们为传统供应连锁店提供了可持续和以社区为中心的替代品，促进了更强大的地方经济体，并为更具弹性和负责任的全球经济做出了贡献。关键字：超本地供应链，可持续性，本地采购，消费者偏好，技术创新，社区参与。
定量最弱的超级pre：通过谓词变形金刚统一正确性和不正确性超副词
我们提出了一种新型最弱的微积分，用于对非确定性和概率程序的定量超普罗代理进行推理。现有的计算允许对数量从单个初始状态终止后假定的预期值进行推理，但我们这样做是为初始状态或初始概率分布的集合。因此，我们（i）获得了高hoare逻辑的最弱的前计算，（ii）启用有关所谓的高素质的推理，包括预期值但也包括数量（例如，差异）以前的工作范围。作为副产品，我们为加权程序获得了一个新颖的最强帖子，该职位既扩展了现有的最强和最强的自由主义后的计算。我们的框架揭示了前向和向后变压器之间的新颖二元性，正确性和不正确性以及不终止和不可收拾。
使用卷积神经网络和特征选择方法的超列技术对脑部 MRI 进行分类
正确且确定的脑肿瘤 MRI 分类在当前临床诊断、决策以及管理治疗方案中具有重要作用。在临床实践中，检查由专家通过视觉进行，这是一个劳动密集型且容易出错的过程。因此，需要基于计算机的系统来客观地执行此过程。在传统的机器学习方法中，提取并分类用于描述脑肿瘤 MRI 的低级和高级手工特征以克服上述缺点。考虑到深度学习的最新进展，我们在本研究中提出了一种新颖的卷积神经网络 (CNN) 模型，该模型结合了超列技术、预训练的 AlexNet 和 VGG-16 网络、递归特征消除 (RFE) 和支持向量机 (SVM)。所提模型的一大优势是，借助超列技术，它可以保留从深度架构不同层级的层中提取的局部判别特征。此外，所提模型通过融合从网络的最后全连接层获得的深度特征，充分利用了 AlexNet 和 VGG-16 网络的泛化能力。此外，使用 RFE 增强了所提模型的判别能力，从而揭示了最有效的深度特征。结果，所提模型在未使用任何手工制作的特征引擎的情况下获得了 96.77% 的准确率。确保了脑肿瘤 MRI 分类的全自动一致且有效的诊断模型。因此，所提模型有助于实现更客观的临床评估，支持专家的决策过程，并降低误诊率。
通过与网格搜索超级参数使用深CNN的脑肿瘤MR图像分类的多类分类框架
活检标本的摘要组织病理学分析仍用于诊断和对当今脑肿瘤进行分类。可用的程序是侵入性的，耗时的，并且倾向于人为错误。要克服这些缺点，需要实施完全自动化的深度学习模型，以将脑肿瘤分为多个类别。将肿瘤分为五个类别，例如正常肿瘤，神经胶质瘤肿瘤，脑膜瘤肿瘤，垂体肿瘤和转移性肿瘤等五个类别，其精度为92.98％。使用网格搜索优化方法，立即分配了建议的CNN框架的所有关键超级参数。Alex Net，Inception V3，Res Net -50，VGG -16和Google -Net都是最先进的CNN模型的示例，这些示例与建议的CNN模型进行了比较。使用庞大的公开临床数据集，产生了令人满意的分类结果。医师和放射科医生可以使用建议的CNN模型来确认其首次筛查脑肿瘤多分类。关键词：多分类，CNN模型，网格搜索技术，超级参数优化
使用卷积神经网络进行面部情绪识别，结合多类分类和贝叶斯优化进行超参数调整
背景：在日常生活中，交流和互动是每个生物非常重要的方面。情绪是增强人类交流过程的重要因素之一。面部表情和手势传达了非语言交流线索，在人际关系中起着至关重要的作用。因此，在建立关系时，了解人类的情绪是非常简单的。面部情绪识别在识别情绪方面起着至关重要的作用，因为它能够模仿人类的编码技能。它可以帮助实时了解用户正在经历哪些情绪，并且它在当代也获得了巨大的重要性，因为它应用于医学、计算机视觉和图像识别等各个领域。可以利用深度学习技术的优势构建情绪识别系统。为了开发具有更高精度的情绪识别模型，用于构建它的算法类型、训练集的大小、使用的参数调整算法等各种因素都很重要。对于良好的精度模型，超参数调整是深度学习过程的一个重要方面。超参数优化的良好选择确实可以使模型成功达到所需的精度。使用贝叶斯优化等超参数调整算法研究、实验和训练模型将有助于开发良好的面部情绪识别模型，并展示深度学习领域的显著科学进步。
nvidia驱动力下一代运输
Byd是世界上最大的电动汽车制造商，将其与Nvidia的持续合作从汽车扩展到云。除了在Drive Thor上构建其下一代EV机队外，BYD计划将NVIDIA的AI基础设施用于基于云的AI开发和培训技术，以及NVIDIA ISAAC™和NVIDIA OMNIVERSE™平台为虚拟工厂计划和零件配置者开发工具和应用程序。GAC Aion拥有的高级豪华品牌 Hyper宣布已选择Drive Thor作为其下一代电动汽车，该电动汽车将于2025年以4级驾驶功能开始生产。 Hyper当前正在使用Nvidia Drive Orin为其旗舰型号Hyper GT供电，该型号具有高级2级以上的驾驶功能。 Xpeng还宣布，它将使用Nvidia Drive Thor平台作为其下一代电动汽车舰队的AI大脑。 下一代汽车计算机将为电动汽车制造商专有的XNGP AI辅助驾驶系统提供动力，从而实现自动驾驶和停车功能，驾驶员和乘客监控以及其他功能。Hyper宣布已选择Drive Thor作为其下一代电动汽车，该电动汽车将于2025年以4级驾驶功能开始生产。Hyper当前正在使用Nvidia Drive Orin为其旗舰型号Hyper GT供电，该型号具有高级2级以上的驾驶功能。Xpeng还宣布，它将使用Nvidia Drive Thor平台作为其下一代电动汽车舰队的AI大脑。下一代汽车计算机将为电动汽车制造商专有的XNGP AI辅助驾驶系统提供动力，从而实现自动驾驶和停车功能，驾驶员和乘客监控以及其他功能。
请引用本文：Sund, KJ 和 Lindskov, A. (2022)，误解的超级竞争下的现有商业模式创新，第 10 卷，第
简介对于面临不断变化的环境的现有企业来说，平衡渐进式和激进式商业模式创新 (BMI) 是一项关键活动 (Amit & Zott, 2012; Egfjord & Sund, 2020; Khanagha, Vol berda, and Oshri, 2014; Sund, Bogers, & Sahramaa, 2021)。激进式创新会导致不连续性，而渐进式创新则建立在现有基础之上 (Bucherer, Eisert, & Gassmann, 2012)。在稳定且竞争较少的环境中，现有企业可以通过围绕现有能力进行渐进式改进 (Jensen & Sund, 2017) 或协调现有资源 (Sund, Barnes, & Mattsson, 2018) 来建立可持续的竞争优势。在竞争激烈的环境中，这变得更加困难，管理者可能会寻求探索更激进的 BMI 形式，以摆脱这种竞争。有一种环境使得企业难以建立可持续的竞争优势，那就是竞争异常激烈的环境。D'Aveni (1994) 将这种环境定义为“一种剧烈变化的环境，灵活、积极、创新的竞争对手可以轻松、迅速地进入市场，侵蚀大型和老牌企业的优势”（D'Aveni，1994：6）。在竞争异常激烈的市场中，这些老牌企业（现有企业）只能通过逐步改变其商业模式来获得暂时的竞争优势。而对商业模式进行更彻底的改变可能会使企业从竞争对手中脱颖而出，并创造更持久的竞争优势。但是，如果管理者误解了环境的真正性质，该怎么办？
12年生物学
对于一个澳大利亚家庭的情况就是这种情况，该家庭在2004年的时代报道了故事。他们在寻求患有遗传疾病Hyper LGM的生病的第一个孩子的同时制定了病史。Hyper LGM是一种疾病，其中免疫系统受到损害，使患者容易受到感染的伤害，因此被认为是健康患者的轻度感染可能会对这些患者造成生命危害。为了挽救他的生命，孩子需要骨髓移植。在家庭或骨髓注册表中没有任何合适的供体，该家庭决定转向技术。在这种开创性的情况下，PGD不仅用于Hyper LGM的筛查胚胎，而且还可以确保新兄弟姐妹对他的病态兄弟是一系列匹配。马拉松36胚胎和大量的金融投资后，成功实现了组织匹配的胚胎。与IVF技术配对，第一个病孩子的兄弟出生于2004年。
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OPEN MIND 是首批攻克 5 轴加工技术的 CAM 制造商之一，并且仍然是全球领先的独特创新 5 轴 CAM 策略开发商之一。这种专业知识以及与知名机床、切削工具和工业制造商的密切合作促进了 hyper MILL ® CAM 解决方案的不断发展。hyper MILL ® 具有广泛的强大 5 轴策略，可用于对最具挑战性的几何形状、自由曲面和深腔进行粗加工和精加工。