∗ We thank Tobias Berg, Frederic Boissay, Kaiji Chen, Will Cong, Ed deHaan, Hanming Fang, Andreas Fuster, Zhiguo He, Sean Higgins, Claire Hong (discussant), Yi Huang, Yang Ji, Leonardo Gambacorta, Josh Lerner, Xiang Li, Tong Liu, Congrong Ouyang, Ruolan Ouyang(讨论者),Wenlan Qian(讨论者),Tianyue Ruan,Tarun Ramadorai,Jose Scheinkman,Jose Scheinkman,Shang-Jin Wei,Wei Xiong,Yunqi Zhang,Yunqi Zhang,以及Nber Charter经济工作组在2024年2024年,中国经济工作组,中国Fintech研究会议(CFTRC 2024),CCER SUMMER INSPER,CCER SUMMER INSPER,CCER SUMMER INSPER,CCER SUMMER INSPER,20224,以及20224 Fintech和BIS研究研讨会的有用建议和评论。作者承认并感谢数字经济开放研究平台(www.deor.org.cn)的支持。所有数据均已采样并脱敏,并在蚂蚁组环境中对蚂蚁开放研究实验室进行了远程分析,这只可以远程访问以进行经验分析。我们感谢Fang Wang,Jian Hou,Shuo Shan,Yao He和Xian Jian为进行调查的数据和歌曲Han提供了促进。本文中的观点仅是作者的观点,不一定反映了银行的国际定居点。所有错误都是我们自己的。†yfdong2021@nsd.pku.edu.cn。北京大学国立发展学院‡jyhu@nsd.pku.edu.cn。北京大学国家发展学院中国经济研究中心;北京大学数字金融研究所。§yhuang@nsd.pku.edu.cn。北京大学国家发展学院中国经济研究中心;北京大学数字金融学院。¶han.qiu@bis.org。国际定居点银行。” yingguang.zhang@gsm.pku.edu.cn。北京大学管理学院。
“虽然图像生成反映了文本偏见,但我们发现了一个令人不安的趋势,” Insper的合着者兼公共政策硕士学生维克多·兰格尔(Victor Rangel)说。“对于某些主题,例如种族与种族平等,Chatgpt拒绝以错误的信息关注为主题。毫不犹豫地制作了左倾图像。”
一项糖尿病与内分泌研究研究,生命课程与医学科学研究所,利物浦大学和利物浦大学医院NHS基金会信托基金会信托基金会,英国利物浦,英国B Manx Care,英国曼斯群岛C肌肉骨骼研究中心,穆斯科骨骼和皮肤病学科学院子,生物学科学,面具科学,人工化科学,人口科学学院美国马萨诸塞州剑桥市曼彻斯特市学术健康科学中心,美国美国剑桥市E利物浦心血管科学中心,利物浦大学,利物浦约翰·摩尔斯大学和利物浦Heart&Chest Hospital and Liverpool Hospital&Liverpool,英国英国F丹麦卫生服务中心,Aalborg Universition,Aalborg Interslic,Aalborg Internation,Aalborg Insper,Aalborg Insper,Aalborg Inspricher,Aalborg Inserve,Aalborg Inspribrg a visition,Aalborg Inspribit Technologies,斯塔福德郡大学,英国特伦特河畔斯托克
一项糖尿病与内分泌研究研究,生命课程与医学科学研究所,利物浦大学和利物浦大学医院NHS基金会信托基金会信托基金会,英国利物浦,英国B Manx Care,英国曼斯群岛C肌肉骨骼研究中心,穆斯科骨骼和皮肤病学科学院子,生物学科学,面具科学,人工化科学,人口科学学院美国马萨诸塞州剑桥市曼彻斯特市学术健康科学中心,美国美国剑桥市E利物浦心血管科学中心,利物浦大学,利物浦约翰·摩尔斯大学和利物浦Heart&Chest Hospital and Liverpool Hospital&Liverpool,英国英国F丹麦卫生服务中心,Aalborg Universition,Aalborg Interslic,Aalborg Internation,Aalborg Insper,Aalborg Insper,Aalborg Inspricher,Aalborg Inserve,Aalborg Inspribrg a visition,Aalborg Inspribit Technologies,斯塔福德郡大学,英国特伦特河畔斯托克
2025 柏林经济学院 2024 巴黎第九大学、伦敦经济学院、庞贝法布拉大学、巴塞罗那大学、马德里卡洛斯三世大学、智利大学、智利 PUC。2023 卡洛·阿尔贝托学院、伦敦经济学院、宾夕法尼亚大学、阿道夫·伊巴内斯大学、CUNEF、圣安德鲁斯大学、布鲁内尔大学、智利大学。2022 皇家霍洛威学院、约克大学、乔治华盛顿大学、伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校、蒙特利尔高等商学院、华威大学、玛丽女王学院、休斯敦大学、卡洛·阿尔贝托学院、加州大学圣地亚哥分校、图卢兹经济学院、巴黎经济学院、西北大学。2021 加州大学伯克利分校、加州大学默塞德分校、佛罗里达大学、加州大学圣克鲁斯分校、加州大学戴维斯分校、EH of Dev. Regions。 2020 年智利美国、阿道夫·伊巴内斯、迭戈·波塔莱斯、美国市长、拉丁美洲经济史。 2019 圣保罗经济学院,Insper。 2018 U. Alberto Hurtado,U. Rep´ublica,沃里克,美国智利,U. Adolfo Iba�nez,U. Rosario。 2017 加州大学伯克利分校、沃里克分校、FGV/EPGE、圣地亚哥分校、PUC、哥德堡、IESE Business、全球发展中心、智利大学、洛斯安第斯大学、迭戈波塔莱斯大学、塔尔卡大学。
1生产工程毕业后计划,巴西圣保罗卫理公会大学。2工程学校,麦肯齐长老会大学,圣保罗,巴西。3古巴圣地亚哥de Cuba的Oriente University机械与工业工程学院。 4巴拉那帕拉纳帕拉纳联邦技术大学的客座教授。 5 Insper-巴西圣保罗教育与研究所。 *通讯作者:dtasev88@gmail.com摘要激光金属沉积(LMD)工艺是一种增材制造技术,由于其能力具有复杂的几何形状和不同类型的金属材料,因此吸引了汽车和航空工业的兴趣。 但是,沉积层的结构和制成部分的几何特性受沉积过程参数之间的相互作用的影响。 在本文中,使用模糊推理(FIS)技术来开发两个模型,以预测几何特性,并使用AISI 316不锈钢粉末和底物优化LMD工艺参数。 基于阶乘分析的实验设计用于将所选沉积过程参数,激光功率(LP),粉末流量(PF)和焦距(FL)与过程的几何特征珠高(BH),珠宽度(BW),渗透深度(DP),渗透(DP)和湿度(DP)和湿度(WA)相关联。 因子LP和FL使用三个操作水平:LP = 225 W,250 W,275 W,FL = 4.8 mm,5.0 mm,5.2 mm。 使用两个级别的因子PF,9.40 g/s和13.35 g/s。3古巴圣地亚哥de Cuba的Oriente University机械与工业工程学院。4巴拉那帕拉纳帕拉纳联邦技术大学的客座教授。5 Insper-巴西圣保罗教育与研究所。 *通讯作者:dtasev88@gmail.com摘要激光金属沉积(LMD)工艺是一种增材制造技术,由于其能力具有复杂的几何形状和不同类型的金属材料,因此吸引了汽车和航空工业的兴趣。 但是,沉积层的结构和制成部分的几何特性受沉积过程参数之间的相互作用的影响。 在本文中,使用模糊推理(FIS)技术来开发两个模型,以预测几何特性,并使用AISI 316不锈钢粉末和底物优化LMD工艺参数。 基于阶乘分析的实验设计用于将所选沉积过程参数,激光功率(LP),粉末流量(PF)和焦距(FL)与过程的几何特征珠高(BH),珠宽度(BW),渗透深度(DP),渗透(DP)和湿度(DP)和湿度(WA)相关联。 因子LP和FL使用三个操作水平:LP = 225 W,250 W,275 W,FL = 4.8 mm,5.0 mm,5.2 mm。 使用两个级别的因子PF,9.40 g/s和13.35 g/s。5 Insper-巴西圣保罗教育与研究所。*通讯作者:dtasev88@gmail.com摘要激光金属沉积(LMD)工艺是一种增材制造技术,由于其能力具有复杂的几何形状和不同类型的金属材料,因此吸引了汽车和航空工业的兴趣。但是,沉积层的结构和制成部分的几何特性受沉积过程参数之间的相互作用的影响。在本文中,使用模糊推理(FIS)技术来开发两个模型,以预测几何特性,并使用AISI 316不锈钢粉末和底物优化LMD工艺参数。基于阶乘分析的实验设计用于将所选沉积过程参数,激光功率(LP),粉末流量(PF)和焦距(FL)与过程的几何特征珠高(BH),珠宽度(BW),渗透深度(DP),渗透(DP)和湿度(DP)和湿度(WA)相关联。因子LP和FL使用三个操作水平:LP = 225 W,250 W,275 W,FL = 4.8 mm,5.0 mm,5.2 mm。使用两个级别的因子PF,9.40 g/s和13.35 g/s。差异分析允许识别PF影响BH,BH/BW比率,D和WA。激光功率(LP)的增加导致几何特征BW和DP的增加。第一个FI,用于预测珠的几何特性,具有高足够的(相对误差高达8.43%),用于评估EX的体验条件。考虑到所研究的工作条件和评估的变量,第二FI表示最佳相互作用。使用沉积过程参数LP = 250 W,FL = 5 mm,PF = 9.40 g/s,获得了最大输出解体指数(ODI = 0.845)。关键字:激光金属沉积,模糊推理,珠几何预测,沉积过程参数,AISI 316不锈钢1.简介