XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemIndustry
对建筑行业的市售自主绘画机器人的审查
在建筑业中的绘画是一种危险活动，为工人带来了许多建筑风险，例如从高处掉下来，笨拙的位置肌肉骨骼疾病以及暴露于有毒物质，尤其是在狭窄的空间中。大多数建筑项目都包括绘画活动和绘画活动的重复性质，导致了几个绘画机器人的提议，目前很少有商业上可用。这些机器人在目前的状态下有一定的局限性，影响了机器人的最终生产力及其在建筑工作地点的实施。本文解决的问题是缺乏对自主绘画机器人（APR）必要要素的研究，以有效，安全地执行施工绘画活动。这表明需要评估可用绘画机器人的当前局限性，以生成可以作为提高APR效率的方法进一步研究的基础的信息。因此，这项研究的目的是确定有效的APR的特性，并将其与市售APR的特性进行比较。对Scopus数据库和Google Scholar库的相关文献进行了全面研究，介绍了定义APR性能的主要参数。该研究强调了评估APR性能以及可用机器人的当前局限性的主要特性。这项研究的结果有望为对提高APR生产率提高的研究人员提供进一步的研究领域。关键词：绘画机器人，自动移动机器人，建筑自动化，建筑安全
印度太空探索、商业航空和国防工业
序号 主题 页码 1. 简介 - 印度机遇 4 2. 泰米尔纳德邦 - 特色专题 8 3. “为何选择印度，今天？” 18 4.“令人兴奋的印度” 19 5. PRL 20 - 21 6. 全球太空领袖 22 - 23 7. 印度 - 新兴电子中心 24 8. 工业陶瓷 25 9. 印度航空航天和研发部门的私有化 26 - 27 10. 空间技术博览会 28 - 29 11. 印度重型工程 30 - 31 12. 印度商业航空 33 13. 空间供应链管理 34 14. 以色列航空航天 35 15. 空间技术与探索的未来 36 - 37 16. STEM 实验与太空探索 - 研讨会 38 - 39 17. 训练有素且才华横溢的工程师 40 - 41 18. 在美国投资 43 19. 美国签证 44 20.“从海洋到星星” 47 21.印度商业城市 48 & 49 22. A & D 公司简介 50 - 51 23. 印度中小微型企业和全球原始设备制造商 53 24. 致谢 55
2024 年第一季度全球政府科技行业概览
随着各国急于实现政府现代化，政府 IT 部门正在全球范围内扩张。本研究根据全球商业活动和创新潜力对 3,130 多家政府科技企业和 1,970 多家投资者进行了分析。英国和澳大利亚在各自地区拥有最多的政府科技公司，尽管美国仍然是该领域的领导者。根据其数字化转型计划，许多国家已经推进了政府科技议程。
亨特斯角海军造船厂建筑拆除行业日
政府不保证所提供的任何场地相关信息的准确性。政府和/或其代表为支持本次招标而提供的场地相关信息应仅视为信息。此类信息可能包括技术报告和研究、建筑状况报告或旨在支持提议者开发申请的其他技术信息。提议者应核实（而不是仅仅依赖）政府提供的所有场地相关信息，以避免不可预见的成本。
猎人角海军造船厂建筑拆除工业日
政府不保证所提供的任何场地相关信息的准确性。政府和/或其代表为支持本次招标而提供的场地相关信息应仅视为信息。此类信息可能包括技术报告和研究、建筑状况报告或旨在支持提议者开发申请的其他技术信息。提议者应核实（而不是仅仅依赖）政府提供的所有场地相关信息，以避免不可预见的成本。
行业新闻：新兴技术（2010 年 6 月）
■ 合金文摘 ■ 国际材料评论 ■ 失效分析与预防杂志 ■ 材料工程与性能杂志 ■ 相平衡与扩散杂志 ■ 热喷涂技术杂志 ■ 金相、微观结构与分析 ■ 冶金与材料交易 A ■ 冶金与材料交易 B ■ 形状记忆与超弹性
燃油零售行业商业模式创新
1. 简介 1 1.1 背景 1 1.1.1 电动汽车 1 1.1.2 公司 A 3 1.2 问题表述 3 1.3 目的 4 1.4 研究问题 4 1.5 界限 4 1.6 研究贡献 5 1.7 论文赞助商 5 1.8 处置 5 2. 燃料零售商 7 2.1 运营流程 7 3. 文献综述 9 3.1 市场环境 9 3.2 数字化转型 11 3.2.1 业务流程 11 3.2.2 数字化计划 13 3.3 变革管理 15 3.3.1 技术变革 16 3.4 商业模式 17 3.4.1 燃料零售商业模式的四个要素 19 3.4.2 移动商业模式 21 3.4.3 以客户为中心的模式 23 4. 方法26 4.1 研究策略 26 4.2 研究设计 27 4.2.1 案例研究 28 4.3 数据收集 29 4.3.1 半结构化访谈 29 4.4 数据分析 32 4.5 有效性和可靠性 32 4.6 伦理考虑 33 4.7 实证设置 35 4.7.1 参与者人口统计和选择 35 4.7.2 类别选择 35 5. 调查结果和分析 38 5.1 充电基础设施 38 5.1.1 充电点的发展 38 5.1.2 家庭和工作场所充电箱零售 39 5.1.3 充电基础设施发展中的瓶颈 40 5.2 数字化举措 42
在汽车行业解锁潜力
联合学习是一种分散的方法，用于训练Glo-Bal机器学习模型而无需在参与者之间共享数据，并且它已成为必须保护有关各方数据的情况下存在的关键解决方案。这在数据驱动的预后，健康管理和异常检测系统中非常重要，因为关键数据所有权在几个原始设备制造商和运营商之间划分。但是，对这项技术的适当提出需要在基础架构上进行大量的前期投资，因为计算，能源和网络能力必须支持边缘上的增加负载，这代表了从集中式范式转移。尽管有这些要求，但汽车行业对这项技术作为协作推动者的潜力表现出了极大的兴趣。该技术的隐私益处得到了充分的认可，但是通常不加区分地使用它，而无需透彻考虑其适当性。为了使这一详细的系统映射进行了详细的系统文献映射，通过分析，我们就联合框架的使用方面的有效性提供了对预测性维护和自动行业中异常检测应用的特定挑战的见解。此外，我们通过确定对该技术实施确实有意义的汽车行业的现实世界应用来做出贡献。我们的研究测试了每个人如何响应不同的数据方案。这些发现突出了对量身定制方法的需求，以满足每个应用程序的独特需求。在此基础上，我们使用广泛采用的模型和聚合策略进行了实验分析，以评估在模拟现实世界条件的各种数据拆分配置下，在各种数据拆分配置下评估了Fedeed Learning的性能。结果表明，FedAvg在平衡数据方面的表现最佳，而FedProx在IMBA分布中表现出色，其正则化技术解决了问题。虽然联邦学习持有承诺，但其实施可能并不总是证明成本是合理的，尤其是如果FraMework仅解决了一些关键挑战时。裁缝联合配置可以优化汽车行业的预测性维护和异常检测，但是要仔细考虑有用性和基础设施成本，这对于长期成功而言是限制的。