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无人驾驶飞机传输缺陷检测
由于电网大小的持续增长，传输线的抽象缺陷识别已成为确保当前传输系统正确运行的关键步骤。这项研究主要涉及当前无人机传播缺陷检测的缺点，尤其是在图像质量和其他相关问题方面。为了响应，已经提出了基于边缘计算的无人机传播缺陷检测系统。该系统采用边缘计算网络和轻巧的改进，最后，通过对实验数据的分析，验证了系统的性能和检测有效性。结果表明，用于检测绝缘体的研究模型的准确性比其他模型高0.05。该系统在检测正常绝缘体和异常绝缘子方面更有效。该系统在检测传输线图像中的误差比其他算法低0.18，与其他模型误差值相比，平均百分比误差低0.20。这表明研究中使用的系统能够改善传输线的检测，并提高了检测到的图像的质量。这是一本出色的手册，可在将来增强无人机输电线路缺陷精度。
满足零缺陷的公差设计方法...
首先，我要感谢 GKN Aerospace Trollh¨attan 以及我之前的所有经理和同事、公司和人们，正是他们把我塑造成了我梦想中的工程师。让我从许多学科中获取知识，并在我的教育过程中始终通情达理。更具体地说，我要感谢 S¨oren Knuts 和 Hans-Olof Svensson，感谢他们对我和我的论文工作的奉献和兴趣，他们的意见、想法和经验非常宝贵。我还要感谢所有受访者和 GKN 员工在我工作期间的奉献和仁慈。最后，我要感谢吕勒奥理工大学的 Andreas Lundb¨ack 指导我的论文工作并不断为我提供想法。
Vincent Tung标题：原子上的缺陷工程...
Vincent Tung完成了博士学位。在加利福尼亚大学洛杉矶分校（UCLA），是西北大学西北（ISEN）博士后研究员的可持续性与能源研究所。 自2022年7月起，他一直是东京大学化学系统工程系的教授。 他是NSF职业奖，ACS石油奖的新博士研究员，加利福尼亚大学系统的研究卓越，以及109篇文章的作者。 他的研究兴趣是二维（2D）分层材料的材料化学，加工和外观增长及其下一代的VDW异质结构Vincent Tung完成了博士学位。在加利福尼亚大学洛杉矶分校（UCLA），是西北大学西北（ISEN）博士后研究员的可持续性与能源研究所。自2022年7月起，他一直是东京大学化学系统工程系的教授。他是NSF职业奖，ACS石油奖的新博士研究员，加利福尼亚大学系统的研究卓越，以及109篇文章的作者。他的研究兴趣是二维（2D）分层材料的材料化学，加工和外观增长及其下一代的VDW异质结构
产前发现孤立的心室间隔缺陷
超声波中的创新极大地促进了心室间隔缺陷的产前诊断。是先天性心脏病的小病变，孤立的心室间隔缺陷的产前遗传咨询面临一些挑战，包括真正的遗传相关性，选择适当的测试方法以识别有害突变，并避免过度诊断和过度诊断和过度干预。研究人员探索了常用的细胞遗传学和分子遗传技术的产前诊断效率。具有表型异质性的小插入/缺失和单基因变体起着重要作用，并有助于理解发病机理。孤立的心室间隔缺陷胎儿没有遗传发现和心外结构异常，通常具有良好的妊娠结局。需要长期的随访数据来描述全面的地图，例如潜在的缺失诊断，尤其是晚期综合症，对生活质量和预期寿命的影响。在进行产前遗传咨询时，需要严格遵守道德原则，以确保所有相关各方的权利得到充分保护。临床医生应仔细评估风险和利益，并为父母提供足够的信息和建议，以使他们能够做出明智的决定。
工业产品表面缺陷检测的进步
摘要。表面缺陷检测在确保工业生产中的产品质量方面起着关键作用，因为裂纹，划痕和凹痕等缺陷会损害产品性能和耐用性。传统的检测方法，例如手动检查和非破坏性测试（NDT），受到效率低下，对人类专业知识的依赖以及对错误的易感性的限制，这限制了它们在大规模生产中的应用。随着人工智能的进步，深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN）和经常性神经网络（RNN），已成为自动化表面缺陷检测的有前途的解决方案。本文从传统方法到现代深度学习技术开始，对表面缺陷检测技术进行了全面的综述。分析了每种方法的优点和局限性，突出了深度学习中的关键进步，包括最近的模型，例如更快的R-CNN，Cascade R-CNN和Yolov4。此外，还讨论了诸如处理复杂缺陷和改善现实世界环境中的检测准确性之类的挑战，以及未来研究的潜在方向。使用少量钢分类（FSC）数据集进行实验评估，证明了现代检测方法在工业应用中的有效性，从而提供了增强缺陷检测系统的见解。
用于实时位置相关缺陷的多模态传感器融合
实时缺陷检测对于激光定向能量沉积 (L-DED) 增材制造 (AM) 至关重要。传统的现场监测方法利用单个传感器（即声学、视觉或热传感器）来捕获复杂的过程动态行为，这不足以实现高精度和稳健性的缺陷检测。本文提出了一种新颖的多模态传感器融合方法，用于实时位置相关的机器人 L-DED 过程中的缺陷检测。多模态融合源包括捕捉激光-材料相互作用声音的麦克风传感器和捕捉同轴熔池图像的可见光谱 CCD 相机。提出了一种混合卷积神经网络 (CNN) 来融合声学和视觉数据。本研究的主要创新之处在于不再需要传统的手动特征提取程序，原始熔池图像和声学信号直接由混合 CNN 模型融合，该模型无需热传感模式即可实现最高的缺陷预测准确率 (98.5%)。此外，与以前基于区域的质量预测不同，所提出的混合 CNN 可以检测到缺陷发生的开始。缺陷预测结果与现场获取的机器人工具中心点 (TCP) 数据同步并注册，从而实现局部缺陷识别。所提出的多模态传感器融合方法为现场缺陷检测提供了一种可靠的解决方案。
MIM电容器的降低缺陷和产量提高
关键字：制造产量，MMIC，MIM电容器，压力，摘要这项工作的目的是观察和分析MIM电容器结构中的应变相关效应，从而导致制造产量的降解。我们的结果表明，形成MIM结构的层之间的应变差会导致SIN X绝缘子层中应力诱导的缺陷。可以观察到这些缺陷，当MIM结构的面积 /电容增加时，它们成为一个显着的屈服限制。根据我们的技术，我们提出了一些过程和设计修改，以解决与压力相关的问题。测试了每种方法，并提出了产生的产量。ntroduction 用于金属构造仪（MIM）电容器的单片微波集成电路（MMIC）模具。 在高效放大器的现代设计中，MIM结构的数量和大小增加。 另一方面，据报道，集成的MIM电容器是导致2009年至2016年期间客户回报的失败机制的10个主要原因之一[1]。 因此，所有元素的累积产量，尤其是MIM电容器，应保持最高水平，以维持可靠的技术和低成本。 我们以前研究了电容器底部电极对MIM电容器产量的粗糙度的影响[2]。 此类缺陷是最明显的，并且相对容易通过光学检查检测。 可以使用适当的金属化技术和高级MIM层结构来减轻它们（例如，见图 [1]的5个）。用于金属构造仪（MIM）电容器的单片微波集成电路（MMIC）模具。在高效放大器的现代设计中，MIM结构的数量和大小增加。另一方面，据报道，集成的MIM电容器是导致2009年至2016年期间客户回报的失败机制的10个主要原因之一[1]。因此，所有元素的累积产量，尤其是MIM电容器，应保持最高水平，以维持可靠的技术和低成本。我们以前研究了电容器底部电极对MIM电容器产量的粗糙度的影响[2]。此类缺陷是最明显的，并且相对容易通过光学检查检测。可以使用适当的金属化技术和高级MIM层结构来减轻它们（例如，见图[1]的5个）。从我们的优化工作中，降低MIM电容器产量的原因如下：用于MIM结构的介电（SIN X）的材料特性和质量，底部电极的表面质量，由于夹层MIM结构而导致的热和/或机械应力相关问题。在这项工作中，我们提出了基于SIN X的MIMS的设计修改，以减少与热 /机械应力引起的绝缘体菌株相关的电容器故障。
LN005910 小室间隔缺损（肌肉）
对未来的一般建议 患有小型室间隔缺损的儿童可以过上正常的活跃生活，包括各种运动。所有患有室间隔缺损的儿童都有心脏感染的风险（称为心内膜炎）。这种感染可能是由牙齿或牙龈感染引起的。照顾好孩子的牙齿并定期看牙医（每 6-12 个月一次）很重要。最好避免穿耳洞或纹身，因为它们也存在轻微的感染风险，可能会扩散到心脏。如果室间隔缺损自行闭合，这些预防措施就不再必要了。有关心内膜炎的更多信息，请参见以下链接：
在UAM螺旋桨缺陷上检测声学异常
1。Juho Lee Korea University，Seongbuk-Gu，首尔，韩国队长，韩国空军，学生会成员，Juho.lee927@gmail.comJuho Lee Korea University，Seongbuk-Gu，首尔，韩国队长，韩国空军，学生会成员，Juho.lee927@gmail.com
准二维光伏半导体的缺陷物理
GESE最近由于其具有吸引力的光学和电性能以及地球丰富性和低毒性而成为光伏吸收材料。然而，与冲击式 - 赛车限制相比，GESE薄膜太阳能电池（TFSC）的效率仍然很低。点缺陷被认为在GESE薄膜的电和光学特性中起重要作用。在这里，我们执行第一个原理计算以研究GESE的缺陷特征。我们的结果表明，无论在GE丰富或富含SE的条件下，费米水平始终位于价带边缘附近，导致未掺杂样品的P型电导率。在富含SE的条件下，GE空缺（V GE）具有最低的地层能，在价带边缘上方0.22 eV处，（0/2）电荷态过渡水平。高密度（高于10 17 cm-3）和V ge的浅层暗示它是GESE的p型起源。在富含SE的生长条件下，SE I在中性状态下具有低层的能量，但没有引入带隙中的任何缺陷水平，这表明它既不有助于电导率，也不导致非辐射重组。此外，GE I引入了深层电荷状态过渡水平，使其成为可能的重组中心。因此，我们建议应采用富有SE的条件来制造高耐高率的GESE太阳能电池。