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添加性生产(AM)合金的微结构和机械性能可能会受到冷却速率的变化的显着影响,这是由于不同的增材制造(AM)平台的不同过程条件所致。因此,了解制造过程对AM Inconel 718的微观结构和机械性能的影响至关重要。本研究研究了三个AM过程:激光粉末床融合,激光粉末定向能量沉积和电弧添加剂制造。结果表明,与激光粉末定向能量沉积(LP-DED)相比,全热处理的激光粉末融合(L-PBF)和带脉冲的加性生产(WAAM)Inconel 718样品具有更高的强度,这是由于L-PBF中的晶粒结构较细,并且在WAAM中保留了树突状微型结构。与WAAM和L-PBF相比,LP-DED Inconel 718中的延展性略高,因为碳化物尺寸相对较小,这会导致较小材料体积的应力浓度,从而导致断裂延迟。关键字:添加剂制造(AM);激光粉床融合(L-PBF);激光粉末定向能量沉积(LP-DED);电弧添加剂制造过程(WAAM); Inconel 718
取消大事变得越来越普遍,但是关于这种变化的影响以及图书馆藏品模型的根本转变仍然存在许多未解决的问题。像南部伊利诺伊大学卡宾代尔(Carbondale)和俄勒冈大学(University of Oregon)这样的机构是一些最早写过自己几年前取消大型交易经验的机构,但是这些经验是否在预算变化,收款发展和间年间贷款活动方面具有规范?在加利福尼亚大学系统取消与Elsevier的系统广泛合同的背景下,图书馆的人如何在内部与图书馆人员以及与校园利益相关者进行外部交流以及与图书馆人员内部交流的交流?三个R1图书馆(马里兰大学,俄克拉荷马大学和堪萨斯州立大学)将比较他们的数据,讨论内部和外部交流策略,并研究这些决策对其藏品的影响,从而对其藏书产生了库存和收集发展策略的影响。还将讨论一项简短调查的结果,该调查衡量了听众在大交易中的状况,与校园利益相关者的沟通工作以及对收藏的影响。
RRF的设计在很大程度上启发了乌克兰设施的设计。相比之下,乌克兰设施的支柱I下的融资在乌克兰的相对术语中比欧盟成员国所代表的RRF分配要多得多。支柱I以赠款和贷款形式融资,占2024 - 2027年期间乌克兰预测GDP的4.4%(见图4)5。至少只要俄罗斯的侵略战争继续继续,乌克兰将依靠外部财政援助,因为它在国内收入动员中面临严格的限制,并且无法获得国际债务市场作为这种融资的替代方案。因此,乌克兰计划投资和改革的实施对乌克兰的财务状况比相比,RRF目标和里程碑的实现更为重要。
此外,DHS-8800Z QIAseq Targeted DNA panel 涵盖了可用于推断微卫星不稳定性状态的有用基因位点。该状态测量几个微卫星基因位点长度分布的统计变化,并将测试样本的统计变化与正常样本基线(包含在 QIAGEN 参考数据集中,可在 Workbench 中下载)进行比较。如果不稳定性微卫星基因位点的比例高于预定义阈值,则认为样本不稳定。许多 MSI-High 肿瘤患者对免疫疗法产生了积极的反应。此外,美国食品药品监督管理局 (FDA) 已加速批准 pembrolizumab 用于治疗微卫星不稳定性 (MSI)-High 的儿童和成人患者,这使其成为首个获批用于治疗具有这种生物标志物的实体瘤的药物,无论肿瘤来源如何 [ Chang et al., 2018 ]。
知道在某些任务中,一个人的总体工作量水平在不同领域很有帮助。为预防精神障碍,例如由于永久性压力和超负荷而倦怠,知道一个人的整体工作量水平(Greif&Bertino,2022)是一个优势,因为过去的精神障碍趋势(世界卫生组织,2023年,2023年),必须尽可能地避免这种情况。尤其需要在工作量方面更好地监控安全 - 关键环境,以保护在其中工作的人。例如,在太空飞行中,重要的是要了解每个宇航员的工作量水平,因为更高的工作量水平与犯错的风险更高有关(Morris&Leung,2006年),这可能会迅速致命地结束。此外,由于宇航员一般不使用宇航员,因此ISS和太空中的微重力(ESA,2023)可能会影响整体工作量。Wickens(2008)的多重资源模型定义了影响工作负载的不同维度。微重力的对象的行为与地球重力中的物体显着不同。因此,视觉处理和特殊活动消耗了更多资源,因为宇航员会看到行为
商业,经济学和金融领域的研究人员最希望出版商提供明确的指导,帮助避免潜在的陷阱,并分享使用AI的最佳实践和技巧。虽然这些是研究人员总体上想要的最重要的东西,但业务,经济学和金融领域的研究人员对它们的需求与平均水平更加强大。
最近,大型视觉模型(LVLM)在多模式上下文理解中表现出了令人印象深刻的能力。但是,他们仍然遭受幻觉问题,即与图像内容产生不一致的输出。为了减轻幻觉,先前的研究主要集中于使用自定义数据集对LVLM进行重新培训。al-尽管有效,但它们本质上带有额外的计算成本。在本文中,我们提出了一个无培训的框架MVP,旨在通过通过Multimi-v iew Multi-p ath的理由来减少LVLMS的天生能力来减少幻觉。具体来说,我们首先设计了一种多视图信息寻求信息的策略,以彻底了解IMEAM中的全面信息,该信息丰富了原始愿景编码器在LVLMS中捕获的一般全球信息。此外,在答案解码期间,我们为每种信息视图提出了多路推理,以量化和集结多个解码路径中每个电位的确定性得分,并效法确定输出答案。通过完全掌握图像中的信息,并在解码时仔细考虑了潜在的范围的确定性,我们的MVP可以有效地减少LVLM中的幻觉。广泛的实验证明了我们提出的MVP可以显着减轻四个众所周知的LVLM的幻觉概率。更重要的是,MVP是插件,可以与其他解码方法集成,以进行更多的增强。源代码可在以下网址提供:https://github.com/gasolsun36/mvp。
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