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Dung（Daniel）NGO先生Dung（Daniel）NGO先生
1。Ally Yalei du ∗，Daniel Ngo ∗和Zhiwei Steven Wu。对下游决策制定的模型多样性。国际学习表征会议（ICLR），2025。2。Xinyan Hu ∗，Daniel Ngo ∗，Zhiwei Steven Wu和Aleksandrs Slivkins。激励组合匪徒探索。神经信息处理系统（神经），2022。3。Daniel Ngo ∗，Giuseppe Vietri ∗和Zhiwei Steven Wu。在Linearmdp中，差异私人探索改善了遗憾。国际机器学习会议（ICML），2022年。4。Keegan Harris，Daniel Ngo ∗，Logan Stapleton *，Hoda Heidari和Zhiwei Steven Wu。战略工具变量回归：从战略反应中恢复因果关系。国际机器学习会议（ICML），2022年。5。Daniel Ngo ∗，Logan Stapleton ∗，Vasilis Syrgkanis和Zhiwei Steven Wu。使用算法仪器激励探索。机器学习国际会议（ICML），2021。
anh-tuan nguyen
09/2016 M.S. 法国Villeeneuve-D'ascq的Lille大学应用数学中。 兴趣：高性能计算和仿真，图像处理。 毕业梅莫尔（Mémoire）：“操作员空间上的逆问题。” 论文的顾问：博士教授。哈比尔。 JérômeFehrenbach，Res。 教授。博士哈比尔。 皮埃尔·魏斯（Pierre Weiss）和res。 教授。博士哈比尔。 Jonas Kahn（图卢兹大学和CNRS，法国图卢兹）。09/2016 M.S.法国Villeeneuve-D'ascq的Lille大学应用数学中。兴趣：高性能计算和仿真，图像处理。毕业梅莫尔（Mémoire）：“操作员空间上的逆问题。”论文的顾问：博士教授。哈比尔。JérômeFehrenbach，Res。 教授。博士哈比尔。 皮埃尔·魏斯（Pierre Weiss）和res。 教授。博士哈比尔。 Jonas Kahn（图卢兹大学和CNRS，法国图卢兹）。JérômeFehrenbach，Res。教授。博士哈比尔。皮埃尔·魏斯（Pierre Weiss）和res。教授。博士哈比尔。Jonas Kahn（图卢兹大学和CNRS，法国图卢兹）。Jonas Kahn（图卢兹大学和CNRS，法国图卢兹）。
：Tureen Van，Thanh Nguyen Tong，Chi，Huy Vu Le，肺Nguyen Duc（2024）。页
摘要通过3D打印方法（例如复杂的几何形状构建，耗时，工人的人工和材料成本）支持这种新型的施工方法，以使未来的应用有望成为有希望的新型施工方法。本研究介绍了定制和大尺寸混凝土3D打印机的开发，其成本较低，操作易度和可扩展设计。3D打印机龙门型结构的设计尺寸为2,580 x 3,600 x 2,800（mm），并由三个独立x，y和z轴的高精度交流电动机驱动。定制的喂食 - 结构系统是为自动或手动材料连续自动喂养而设计的。使用低成本混凝土混合物用于使用当地热电厂的副产品，从而可以降低材料成本。在进行了许多实验试验之后，已经建立了一组优化的参数集，以便在一次运行中连续打印25层的打印周期。在实践中打印并应用了几种基于具体的建筑模式。结果可以应用于民用建筑的许多方面，并在全球生产负担得起的建筑物。
一种封闭形式的方法与Steinberg的解决方案相结合，以估计无铅焊料的疲劳周期数Tuan H. Nguyen Raytheon Techn
组件的抽象焊接关节通常是最容易受到振动载荷条件的影响。Steinberg的封闭式解决方案已被广泛用于行业，以识别高风险组件，以作为振动负载下详细有限元（FE）耐用性分析的候选者。不幸的是，Steinberg的封闭式解决方案仅适用于SNPB，而不适用于无铅材料（SAC）；因此，识别高风险SAC组件会很麻烦，特别是如果BOM中有许多SAC组件。本文是提出一种能够与Steinberg的封闭形式解决方案结合的方法，以识别高风险SAC组件。通过使用高和低周期的疲劳棺材曼森闭合形式方程的高周期，SNPB和SAC疲劳与应变范围关系之间的比较得出了此方法。此外，该方法还可以使用已经衍生的另一种材料中已经衍生的疲劳周期来预测一种材料的焊料关节疲劳周期，而无需重新运行详细的FE分析。此附加功能将有助于例如，如果从SAC到SNPB重新球或反之亦然，则会有任何风险。强烈建议在评估振动下的无铅组件时使用此方法，因为目前仅可用的方法可以实现此目的。关键词棺材曼森，无铅焊料，囊，斯坦伯格，SNPB，PCB