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使用 3D 打印技术升级热塑性聚氨酯长丝的丙烯酸成品皮革——新一代合成皮革和天然皮革
皮革制造过程涉及大量废物处理，会污染环境，有些过程是不可避免的。在目前的研究中，3D 打印技术被用于减少浪费并覆盖皮革中的缺陷区域。本研究重点是使用乳液聚合技术合成丙烯酸粘合剂。分析这些粘合剂的固体含量，以更好地优化用于整理操作的粘合剂量。实验粘合剂的固体含量为 26%。进行了粒度和热重分析，以了解颗粒的大小和形状及其耐热性。这些粘合剂用于皮革整理，并研究了皮革的性能。使用扫描电子显微镜 (SEM) 研究了皮革的表面形态变化。研究了干湿摩擦牢度、涂膜附着力、耐光性和感官性能，发现与对照皮革相比更胜一筹。采用具有轻微缺陷的丙烯酸整理皮革进行 3D 打印，并使用热塑性聚氨酯 (TPU) 作为长丝进行设计。丙烯酸涂层皮革对 TPU 具有良好的附着力，可在短时间内产生大量设计。使用 3D 打印技术将新添加剂添加到皮革中，以产生量身定制的有价值的设计，而不会产生任何浪费
用新材料概念重新思考护照
科思创通过新材料组合提供高耐磨、高抗撕裂的 TPU 电子封面，从而提供设计灵活性。护照电子封面表面极其坚固，几乎坚不可摧。通过数字印刷技术可以创建各种表面纹理、颜色和设计。复杂的图形和安全功能可以轻松集成到护照电子封面中。
ESTANE® ALR CLC60D-V
技术数据表类型：ESTANE ® ALR CLC60D-V 是一种 60 Shore D 热塑性聚氨酯 (TPU) 树脂。特点：在天气暴露时提供出色的颜色稳定性。这种高性能树脂透明、抗紫外线，并具有出色的机械性能。该产品提供高质量的薄膜和出色的透明度。用途：平模/流延薄膜挤出、户外应用、保护膜和图形膜。
![arXiv:2111.04628v1 [cs.LG] 2021 年 11 月 8 日](/simg/8\82e4e859240e9135d0c0c9d3fac98afc10588311.webp)
arXiv:2111.04628v1 [cs.LG] 2021 年 11 月 8 日
摘要。随着高能物理领域中机器和深度学习应用数量的不断增加，轻松访问专用基础设施代表了快速高效研发的要求。这项工作探索了不同类型的云服务，以使用 Tensorflow 数据并行策略在并行环境中训练生成对抗网络 (GAN)。更具体地说，我们在多个 GPU 和 Google Tensor 处理单元 (TPU) 上并行化训练过程，并比较了两种算法：TensorFlow 内置逻辑和自定义循环，经过优化可以更好地控制分配给每个 GPU 工作器或 TPU 核心的元素。将生成的数据的质量与蒙特卡罗模拟进行了比较。获得了训练过程的线性加速，同时保留了物理结果方面的大部分性能。此外，我们在多个 GPU 节点上大规模地对上述方法进行基准测试，在不同的公共云提供商上部署训练过程，寻求整体效率和成本效益。数据科学、云部署选项和相关经济学的结合允许异构爆发，探索基于云的服务的全部潜力。
漆面保护膜制造中专业知识和支持的价值
对于 PPF 制造商而言，了解与拥有先进材料科学能力并能“深入研究”以推动创新的 TPU 供应商合作的价值至关重要。与经验丰富、市场专业知识丰富且供应链可靠的“发明者-供应商”合作，对产品开发人员而言具有重要优势。这些能力可以帮助制造商拓展现有市场、打造品牌并开发新应用。供应商专业化和专业知识的优势是本指南的主题。
Stratasys F370
© 2024 Stratasys。保留所有权利。Stratasys、Stratasys Signet 徽标、F370 和 FDM 是 Stratasys Inc. 的注册商标。ABS-M30、FDM TPU 92A、Diran 410MF07、ABS-ESD7、GrabCAD Print、Insight 和 GrabCAD Print Pro 是 Stratasys, Inc. 的商标。所有其他商标均为其各自所有者的财产，Stratasys 对这些非 Stratasys 产品的选择、性能或使用不承担任何责任。产品规格如有变更，恕不另行通知。BR_FDM_F370_0424b 宣传册 FDM
边缘视觉变压器：对模型压缩和加速策略的全面调查
近年来，视觉变形金刚（VIT）已成为计算机视觉任务（例如图像分类，对象检测和分割）的强大而有前途的技术。与依赖层次特征提取的卷积神经网络（CNN）不同，VIT将图像视为斑块和杠杆自我发项机制的序列。但是，它们的高计算复杂性和内存要求对资源受限的边缘设备部署构成重大挑战。为了解决这些局限性，广泛的研究集中在模型压缩技术和硬件感知加速策略上。尽管如此，一项全面的审查系统地将这些技术及其在精确，效率和硬件适应性方面进行了对边缘部署的适应性的权衡。这项调查通过提供模型压缩技术的结构化分析，用于推理边缘的软件工具以及VIT的硬件加速策略来弥合此差距。我们讨论了它们对准确性，效率和硬件适应性的影响，突出了关键的挑战和新兴的研究方案，以推动Edge平台上的VIT部署，包括图形处理单元（GPU），张量处理单元（TPU）（TPU）和现场编程的门阵列（FPGAS）。目标是通过当代指南，以优化VIT，以在边缘设备上进行有效部署，以激发进一步的研究。
边缘视觉变压器：对模型压缩和加速策略的全面调查
近年来，视觉变形金刚（VIT）已成为计算机视觉任务（例如图像分类，对象检测和分割）的强大而有前途的技术。与依赖层次特征提取的卷积神经网络（CNN）不同，VIT将图像视为斑块和杠杆自我发项机制的序列。但是，它们的高计算复杂性和内存要求对资源受限的边缘设备部署构成重大挑战。为了解决这些局限性，广泛的研究集中在模型压缩技术和硬件感知加速策略上。尽管如此，一项全面的审查系统地将这些技术及其在精确，效率和硬件适应性方面进行了对边缘部署的适应性的权衡。这项调查通过提供模型压缩技术的结构化分析，用于推理边缘的软件工具以及VIT的硬件加速策略来弥合此差距。我们讨论了它们对准确性，效率和硬件适应性的影响，突出了关键的挑战和新兴的研究方案，以推动Edge平台上的VIT部署，包括图形处理单元（GPU），张量处理单元（TPU）（TPU）和现场编程的门阵列（FPGAS）。目标是通过当代指南，以优化VIT，以在边缘设备上进行有效部署，以激发进一步的研究。
