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数字化转型的 Machine First™ 方法
过去十年，我们目睹了数字世界的变化，这些变化对企业和个人都产生了深远的影响。在这些革命性时代蓬勃发展的公司能够驾驭技术浪潮。他们采用了云、移动、自动化和人工智能 (AI)，通过利用这些技术开发新的、交互式的、沉浸式的客户体验和全新的商业模式，为自己创造了竞争优势。亚马逊、Netflix、苹果以及效仿他们的公司已经并正在展示重新思考商业运作方式的意义，将新技术作为起点和基础，而不是附加物或事后想法。
LAKSHMI MACHINE WORKS LIMITED - LMW - BSE
根据印度证券交易委员会（SEBI）2015 年《上市义务和披露要求》条例第 34 条的规定。公司 2020-21 年度年度报告的电子版已于 2021 年 6 月 24 日提交给证券交易所。提交报告后，我们得知，在某些计算机系统中，Rs。符号显示为“ □ ”。
人工智能之机器学习Artificial Intelligence Report of Machine ...
图 2-15 感知机 ............................................................................................................................. 18
Framework for TCAD augmented machine learning on multi
摘要：在一个数据对实现突破变得越来越重要的世界中，微电子是一个数据稀疏且难以获取的领域。只有少数实体具有自动化半导体设备的制造和测试所需的基础架构。该基础架构对于生成用于使用新信息技术的足够数据至关重要。这种情况在大多数研究人员和行业之间产生了乳沟。为了解决此问题，本文将引入一种使用仿真工具和并行计算创建自定义数据集的广泛适用方法。使用卷积神经网络同时处理了我们获得的多I-V曲线，这使我们能够通过单个推断预测一套完整的设备特性。我们通过两个使用生成数据训练的有用深度学习模型的有用的深度学习模型来证明这种方法的潜力。我们认为，这项工作可以充当数据驱动方法的最新技术与更古典的半导体研究之间的桥梁，例如设备启动，收益工程或过程监控。此外，这项研究为任何人提供了在微电子学领域开始进行深度神经网络和机器学习实验的机会，而无需昂贵的实验基础架构。
量子优势和培训iSing Born Machine
搜索近期量子设备的应用是广泛的。量子机学习被吹捧为对此类设备的潜在利用，尤其是那些无法触及的古典计算机模拟功能的设备。在这项工作中，我们研究了这种应用在生成建模中，重点是一类称为出生机器的量子电路。特别是，我们基于Ising Hamiltonians定义了该类别的子集，并表明在最坏情况下，在基于梯度的训练中遇到的电路无法从经典到乘法误差进行有效地采样。我们的基于梯度的培训方法使用成本功能，称为sindhorn差异和Stein差异，这些差异以前尚未用于基于量子电路的梯度培训，我们还将量子内核引入生成性建模。我们表明，这些方法的表现优于先前的标准方法，该方法使用最大平均差异（MMD）作为成本函数，并以最小的开销来实现这一目标。最后，我们讨论了模型学习硬分布并为“量子学习至高无上”提供正式定义的能力。我们还通过使用生成建模来执行量子电路汇编来体现本文的工作。
Bray S6A 最终手册 - GENEL MACHINE
Bray 的 6A 系列智能电动气动定位器提供精确的流量控制、先进的通信和增强的诊断功能。6A 系列采用成熟的技术，具有坚固的可靠性、高品质的组件和出色的性能。6A 系列定位器由微处理器控制，具有数字电子设备的所有优势。微处理器不断将命令信号与实际阀门位置进行比较，并进行精确的在线调整，直到两个测量值匹配。这些定位器可以接受模拟 4-20 mA、HART、Foundation Fieldbus 或 Profibus PA 输入。6A 系列定位器的设计考虑了安装简便、校准简单、效率高和经济性。模块化产品线可轻松定制以适应特定应用。通过安装可选电路板可以获得额外的定位器功能。旋转单作用和双作用执行器单元作为标准提供。提供本质安全版本以及 FM、CSA、CE 和 ATEX 认证单元。
car damage detection using machine learning
Siruganur ,Trichy Abstract – Modern car insurance industries waste a lot of resources due to claim leakages, which determines the amount they pay. Currently,visual Inspections and Validations are done manually,which can delay the claim processes.Previous study have shown that classifying images is possible with a small data set,by transferring and re purposing knowledge from models trained for a different task. Our goal is to build a Car Damage classifier using a deep learning model that is able to detect the different damage types and give an accurate depiction given a car image. However, due to the limiting set of data, it can be result in being a determining factor.Training a Convolutional Network from scratch (with random initialization) is difficult because it is relatively rare to have a large enough dataset.In this project we explore the problem of classifying images containing damaged cars to try and assess the monetary value of the damage. Because of the nature of this problem,classifying this data may prove to be a difficult task since no standardized dataset exists and some of the clases utilized might not be discriminative enough. Utilizing a pretrained YOLOv8 model,we trained a classifier in order to categorize the dataset,testing 3 different cases: damaged or not (damage vs whole),damage location (front vs rear vs side),damage level (minor vs moderate vs severe). Index Terms - YOLO model,CNN
简介1。材料和方法2。Iline-f Pro Machine ...
虽然细胞和基因疗法（C＆GT）在诊所中获得了一些显着的成功，但这些疗法的制造过程仍然具有挑战性且昂贵。C＆GT中使用的病毒载体的瞬时产生，例如Adeno相关病毒（AAV），取决于一致的上游过程，用于批处理可重复性。可以通过适当访问可行和总细胞密度（例如总细胞密度）的过程来使这种一致性成为可能。Iline F Pro（Ovizio）是一种自动细胞分析仪，可通过在线生物反应器连接监测细胞动力学。我们评估了iLine f Pro作为AAV产品制造规模生物反应器中实时HEK293培养监测的工具。用于未转染和转染的细胞的Iline F Pro和VI-Cell XR之间的细胞密度与生存能力之间的良好相关性。开发的算法可用于新实验，以不含标签和在线方式复制VI细胞计数。可以利用Iline F Pro的频繁测量（每小时1个）来预测何时达到转染的目标细胞浓度。转染后，鉴定出可能与转染的细胞种群相对应的新细胞群体。对该人群的监视将允许实时访问转染效率。总而言之，我们强调了在线监测细胞培养的高潜力，作为提高过程理解，在开发阶段至关重要的工具，以及迈向过程自动化的第一步。
高级材料-2023 -Schmidt -Machine -Learning- ...
系统探索了跨越数百万材料的化学空间，寻找具有针对特定技术应用的量身定制特性的化合物。[1-4]当前，预测化学计量的最有效方法是扫描固定晶体结构原型的组合空间。[5-7]在这种方法中，用于估计材料是否可以实验合成的关键材料特性是总能量，或者更多的是与热力学稳定性凸壳的能量距离。[6,8–17]典型地，给定化学成分和晶体结构原型（即，勇敢的晶状体的组合和一组占用的Wyckoff位置）进行几何优化，例如，使用密度功能理论的某些风味（DFT），并将其与之相比。[18,19]凸壳上的化合物（或接近它）进行表征，如果它们具有有趣的物理或化学特性，则提出了用于实验合成的。尽管如此，合成反应是极其复杂的过程，而与凸船的距离与合成性相关，但不足以决定是否可以在实验上访问材料。最近的几部作品通过直接预测最佳合成条件或合成概率来解决此问题。[20–25]
机器学习在机器故障诊断中的应用：A...
参考文献................................................................................................................................................ 68 19