XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemNICO
都灵理工学院
2 系统工程 19 2.1 空间环境 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 2.1.4 阻力评估....................................................................................................................................................................................27 2.1.5 温度评估....................................................................................................................................................................................29 2.2 发射环境....................................................................................................................................................................................................................33 2.2.1 发射器....................................................................................................................................................................................................................33 2.2.1 发射器....................................................................................................................................................................................................................33 37 2.2.2 分配器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ...
论文-Politecnico di Torino
摘要在本文工作中，我们探讨了在微控制器上的AI解决方案的部署。在硬件上探索，测试和验证了当前可用的所有AI解决方案，并认为要部署在微控制器上的AI解决方案。32位微控制器是该开发的一部分，因为AI应用程序的任何平台不支持8位微控制器。STM32L432KC，带有64kbytes的SRAM和256kbytes闪存用于测试AI模型。微控制器的当前AI解决方案在供应商的礼物，开源和编译器基础上彼此不同。适用于微控制器，STM32 AI Cube和开源库NNOM的Google Tensorflow Lite用于构建和培训AI模型。每个AI解决方案的结果与其他四个核心参数闪存，RAM占用率，推理和输出偏差的时间进行了比较。优化诸如量化和仅使用微控制器的C源代码之类的技术。c和c ++在代码大小和推理时间上产生了很大的差异。在末尾，AI解决方案通过翻转内存位并更改微控制器代码来测试AI解决方案的编译时间注入故障。
都灵理工学院
本论文介绍了增材制造技术的最新进展，重点介绍了金属基增材制造技术，并介绍了金属粉末的生产。然后，介绍了 17-4 PH 不锈钢，概述了其在增材制造工艺中的特性。论文的实验部分描述了 Prima Additive 的机器、所用的粉末原料，以及样品的生产、制备和特性。从粒度分布、流动性和振实密度等方面分析了原料粉末。观察到了出色的流动性，这对于 DED 应用至关重要。然后，在单次扫描轨道上进行顶部和横截面观察，确定了沉积效果和熔池的几何特征。发现了它们与工艺参数之间的一些相关性。从孔隙率、微观结构和硬度等方面分析了大块立方体的质量。一般来说，它们具有高硬度和良好的孔隙率值，即使几组参数显示出比其他参数更多的缺陷。总之，单次扫描分析可以排除最关键的工艺参数集，而通过海量立方体分析可以找到整体上最有希望的参数集。
政治核心DI Torino
2020年9月25日，Hon。Riccardo Fraccaro，意大利部长委员会和NASA行政长官Jim Bridenstine主席国务副部长Jim Bridenstine在Artemis计划中签署了合作意图。在NASA的LUNAR探索中的这个新章节的任务不仅是前往月球，要在其周围和周围创造长期的人类存在，还要为火星的越来越多复杂的人类任务做准备。美国和意大利在科学和对和平用途的外太空方面的成功合作有悠久的历史。这一切始于1962年，即合作协议的那一年，两年后允许从美国发射圣马科卫星，这是轨道上的第一个意大利物体。最近，意大利联合国关于航天飞机和国际空间站加压模块供应的协议已将意大利特权访问权限（用于宇航员和实验）向轨道上的哨所提供给了。