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通过使用基于深度学习的域适应声发射
使用机器学习（ML）算法在制造过程中嵌入的传感器内部嵌入的信息的进步和识别，以更好地决策成为构建数据驱动的监视系统的关键推动因素。在激光粉床融合（LPBF）过程中，基于数据驱动的过程监视正在广受欢迎，因为它允许实时组件质量验证。加上制造零件的实时资格具有重要的优势，因为可以降低传统的生产后检查方法的成本。此外，可以采取纠正措施或构建终止以节省机器时间和资源。然而，尽管在满足LPBF流程中的监视需求方面取得了成功的发展，但由于不同的过程空间，在处理来自激光材料互动的数据分布的变化时，对ML模型在决策方面的鲁棒性进行了更少的研究。受到ML中域适应性的想法的启发，在这项工作中，我们提出了一种基于深度学习的无监督域适应技术，以解决由于不同的过程参数空间的数据分布的转移。在两个不同的316 L不锈钢粉末分布（> 45 µm和<45 µm）上获得了从LPBF过程区域到三个机制到三个方案的声学发射区到三个方案的声波形式。对应于用不同激光参数处理的粉末分布的声波形的时间和光谱分析显示，数据分布中存在偏移，随后用建议的无监督域适应技术对其进行处理，以具有可以普遍化的ML模型。进一步，两个分布之间提议的方法的预测准确性表明，不受欢迎地适应新环境的可行性并改善了ML模型的推广性。
执行限制 12 监测报告 2024 年 5 月
a. 建立对教职员工和学生使用技术的期望；b. 为学校系统与教职员工、学生、家庭和社区之间提供互动交流的手段；c. 禁止将技术资源用于破坏学习环境的商业、政治或不雅目的，或联邦、州或地方法律或 FCPS 政策禁止的目的；d. 使用收集、审查、传输或存储信息的方法，防止网络威胁和对所获取信息的不当访问。5. 为在教育和运营环境中使用人工智能建立适当的界限和道德准则。6. 为适当的员工提供培训、工具和可访问性资源，以支持所有学习者的教学需求和包容性。7. 确保为教职员工和学生提供培训和支持，以有效、合乎道德和安全地使用部门提供的技术工具和资源，并以数字公民的身份参与这些资源。8. 向家庭提供有关课堂和部门使用技术的目的和频率的透明信息。
监控量子多体系统动力学研讨会 | （SMR 3868）
摘要- 谱形式因子 (SFF) 表征能量特征值的统计，是多体量子混沌的关键诊断。此外，可以定义部分谱形式因子 (pSFF)，它们指的是多体系统的子系统。它们为多体系统的能量本征态统计提供了独特的见解。我们提出了一种协议，允许在随机测量框架内测量量子多体自旋模型中的 SFF 和 pSFF。我们的协议提供了一个统一的测试平台，用于探测封闭量子系统中的多体量子混沌行为、热化和多体定位。此外，我们介绍了该协议在采用局部随机旋转和测量的捕获离子量子模拟器上的实现。
监控皇家实体劳动力，包括承包商……
c. 如果我们将新西兰警察局、新西兰国防军和毛利卫生局与皇家实体支出一起计算，政府可能会发现部门支出中承包商和顾问节省的资金略多于三分之一，非部门支出中节省的资金接近三分之二。 d. 2022/23 年，非部门机构在承包商和顾问的 OPEX 上所占总劳动力支出的比例低于部门和部门机构。然而，最新的 2023 年 9 月季度结果显示，部门的 OPEX 份额趋于回升至 10% 左右。 e. 迄今为止，削减支出的动力主要集中在 OPEX 上。这是因为 CAPEX 通常侧重于基础设施的长期建设，并且通常依赖于公共服务部门不会期望直接持续雇用的专业知识类型（例如工程师或建筑师）。
