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2024 年 9 月 TechAMP 综合中心辐射型单页
中心 #1：统计过程控制 (SPC)...................................................................................................... 1 中心 #2：制造系统.................................................................................................................... 2 中心 #3：制造专业技能............................................................................................................... 3 中心 #4：制造业供应链....................................................................................................... 4 辐条 #1：机电一体化....................................................................................................................... 5 辐条 #2：自动化编程....................................................................................................................... 6 辐条 #3：机器人技术.................................................................................................................... 7 辐条 #4：3D 建模和增材制造.................................................................................................... 8 辐条 #5：机械加工.................................................................................................................... 9 辐条 #6：数字化制造.................................................................................................................... 10 辐条 #7：微电子装配............................................................................................................. 11 辐条 #8：电气装配............................................................................................................. 12
克里姆林宫等待美国关于乌克兰停火计划的简报，顶级发言人说
“球现在在[俄罗斯人]的法庭上，”卢比奥在吉达的会谈持续了近10个小时后说。在会议结束时，美国恢复了与乌克兰的军事援助和情报共享，称此举是为了回应基辅对停火协议的认可。
设计双站通量式钢琴的设计，阵列阵列阵列永久磁铁电动机，以增强平均扭矩产生和稀有地球的影响
如今，随着对清洁能源和可再生资源的重视，使用永久磁铁（PM）电动机引起了极大的关注。最新类型的PM电动机之一是Vernier永久磁铁电机（VPM）。本文着重于分析和评估式型Vernier永久磁铁电动机（SVPM）。这项研究的主要创新和贡献是引入了辐条型Vernier永久磁铁电动机的双定位配置。双定子式式型游标永久磁铁电动机（DSSA-PMVM）通常在转子上缺少通量屏障。在这项研究中，将磁通屏障纳入此类电动机的新型设计导致了新的运动架构的发展。带有通量屏障（DSSA-fbpmvm）的双站式型Vernier永久磁铁电动机有效地解决了传统Vernier Motors固有的一些挑战。游客电动机通常以低速输出为特征。但是，一个值得注意的缺点是他们的低功率因素。DSSA-FBPMVM不仅与同一体积内的SVPM相比增强了扭矩输出，而且还克服了SVPM的低功率因数问题，从而达到了相对理想的功率因数。本研究中使用的分析和评估方法基于二维有限元方法（2D FEM）。
基于连续单词大小的音频令牌的生成语言模型
在NLP中，已知基于单词或子字的文本语言模型表现优于其基于字符的同行。然而，在语音社区中，口语LMS的标准输入为20ms或40毫米的离散单元（比音素短）。从基于文字的LM中汲取灵感，我们基于单词大小连续值的音频嵌入来引入生成性口语模型（GSLM），该模型可以产生多样化和表现力的语言。这是通过用词汇嵌入函数代替词汇类型的查找，通过对比度损失的横熵损失以及k-nn Sampling的多项式采样。最终的模型是基于单词大小连续嵌入的第一个属性语言模型。其性能与自动指标和主观人类判断衡量的发电质量的离散单位GSLM相当。此外，由于其200ms的大型单元，它的内存效率高五倍。此外，词汇嵌入器之前和之后的嵌入在含明确和语义上是可解释的。1
讲话7 - 材料和分子科学
- Caupp, Max Kehry, Marjaja Krstić, Fabian Mack, Sourav Ma- jumdar, Brian D. Nguyen, Shane M. Parker, Fabian Pauly, Ansgar Pausch, Eva Perlt, Gablel S. Phun, Ahmadreza Rajaby, Demittry Raappopoposed, Beblocked Samber, Tim Stra- Tapavicza, Robert S. Treß, Vamsee Voora，ArtureWordyński，Jason M. You，Benedic Zerulla，Philip Furche，ChrisofHätig，Marke Serca，David P. Tew和Florian Weigend。 “ Turbomole：Thy ISSN 1549-9626。这样做：10.1021/acs.jcc.3c00347。 url：http：//dx.doi.org/10.1021/acs.jc.3c00347“ Turbomole：ThyISSN 1549-9626。这样做：10.1021/acs.jcc.3c00347。 url：http：//dx.doi.org/10.1021/acs.jc.3c00347url：http：//dx.doi.org/10.1021/acs.jc.3c00347
在同一区域中配置具有两个枢纽和四个辐条的双ISP拓扑
检查VPN叠加拓扑上的启用BGP复选框以自动化覆盖隧道接口之间的BGP配置。在自主系统编号字段中，输入自治系统（AS）编号。检查重新分配连接的接口复选框，然后从下拉列表中选择一个接口组，或选择 +以创建一个接口组，该界面组具有连接的LAN界面，并在覆盖拓扑的BGP路由重新分布的轮子和辐条。
讲话6：由国家领导的RNA药物开发...
9：30-9：45 | Sara Spaziani，Tania Caputo-基因疗法的新领域：创新的多模式成像技术（荧光/拉曼），用于自由和纳米卫生员封装的寡核苷酸序列的亚细胞定位9：30-9：45 | Sara Spaziani，Tania Caputo-基因疗法的新领域：创新的多模式成像技术（荧光/拉曼），用于自由和纳米卫生员封装的寡核苷酸序列的亚细胞定位
量子计算 – 辐条 10 CUP：E63C22000980007......
最后，那些已经根据第 199 号法律获得研究补助金的人。 240.2010，包括续签，总期限加上本公告中提及的资助期限超过六年，但不包括与博士课程相关的任何期间。此外，已经根据条款签订合同的人不能参加。法律第 22 条（研究补助金）和第 24 条（固定期限研究人员）。 240.2010，也与不同的大学（国有、非国有或在线）以及第 1 条提到的机构合作。法律第22条240.2010，总期限加上本公告中提及的授予期限，即使不是连续的，也超过十二年。就上述关系的持续时间而言，根据现行立法休产假或因健康原因所花的时间不相关。
gsqa：生成性口语问题回答
在口头问题回答（SQA）的最新进展中，端到端模型取得了长足的进步。然而，预先研究的研究主要集中于提取跨度的选择。当直接在输入中存在ANS时，这种基于提取性的方法是有效的，但它在提出抽象性问题方面缺乏，而答案不是直接提取的，而是从给定的信息中推断出来的。为了弥合这一差距，我们介绍了第一个端到端的生成性口语答案（GSQA）模型，该模型赋予了系统进行抽象推理的能力。培训我们的GSQA模型的挑战在于没有口头抽象的质量检查数据集。我们建议使用文本模型初始化并利用提取性质量数据集将知识从文本生成模型转移到口语生成模型。的结果表明，我们的模型在提取性质量检查数据集上超过了3％的先前的提取模型。更重要的是，GSQA模型仅在口语提取QA数据集上进行了微调。尽管没有看到任何口头质量质量检查数据，但它仍然可以与级联模型的性能非常匹配。总而言之，我们的GSQA模型表明了将概括为广泛问题的潜力，从而进一步扩大了抽象质量检查的SQA功能。poken问答，无文本的NLP，生成模型，转移学习，表示学习