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飞机蒙皮检查：迈向凹痕的新模式...
飞机维护、修理和大修行业正逐渐转向使用 3D 扫描进行凹痕检查。高精度设备可实现快速且可重复的测量，从而实现高效的报告和更客观的损伤评估。然而，3D 扫描仪的潜力还远未得到充分开发。这是因为结构维修手册处理凹痕的传统方式是将长度、宽度和深度视为唯一相关的测量指标。当前方法相当于将凹痕描述为“盒子”，因此会丢弃有关实际形状的任何信息。这会导致高度的模糊性，将非常不同的形状（以及相应的疲劳寿命）归为相同，并使从高精度 3D 扫描仪获取如此大量信息的努力化为泡影。本文提出了一个 7 参数模型来描述实际的凹痕形状，从而能够利用 3D 扫描仪生成的高保真数据。
2006 年秋季 - 伯克利工程
41% 的工程专业本科生获得了基于需求的经济援助，25% 的学生获得了佩尔助学金，这是一项联邦补助金，用于资助来自低收入家庭的学生，通常是一个四口之家，年收入低于 35,000 美元。仅伯克利工程学院一所，这些学生的数量就超过了麻省理工学院、耶鲁大学或普林斯顿大学所有获得佩尔助学金的学生。2006 年入学班级的早期数据显示，22% 的学生是第一代大学生，这意味着父母都没有四年制大学学位，近 26% 的学生的第一语言不是英语。同样丰富我们课堂的是，我们的研究生中有超过三分之一是外国学生或出生在外国的学生，还有我们的大三转学生，他们带来了比新生更高水平的生活经验——顺便说一句，他们的 GPA 与新生相同。
论文 2013 03 - 先进复合材料飞机结构损伤检测的可靠性
飞机结构受到撞击是常见现象；鸟类、异物碎片或餐饮卡车对复合材料飞机结构的意外撞击可能会导致表面凹痕以及相关的表面下分层。如果严重程度足够，分层会降低复合材料的抗压强度，使其低于原始设计的极限强度。如果无法通过目视检查发现大于几乎不可见的撞击损伤 (BVID) 值的表面凹痕，则可能导致飞机在飞行时无法检测到分层，强度也低于原始值。飞机结构必须承受服务载荷，同时包含太小而无法在检查期间检测到的损伤。为了支持复合材料飞机损伤容限检查计划，必须了解凹痕大小和形状对检测概率的影响。这些信息类似于金属飞机结构中表面断裂裂纹的检测概率 (POD) 的成熟测量。
思考行动 - 罗兰贝格
维护是所有铁路公司（无论是公共或私人、客运或货运）成本的主要部分。自 20 世纪 90 年代铁路改革以来，铁路经历了一波优化和持续改进的浪潮。当被要求评估其维护成本方面的表现时，我们最近的 2016 年铁路高管雷达中有 44% 的受访者将自己归类为“良好”，9% 甚至表示自己是“同类最佳”。他们对车辆可用性的自我评估更加出色：40% 的人认为他们的公司“良好”，20% 的人认为他们的公司“同类最佳”。然而，我们的研究表明，这些评估过于乐观。一方面是铁路行业正在进行的自由化，另一方面是数字化的势不可挡，这意味着欧洲铁路市场（包括机车车辆维护）别无选择，只能适应以保持竞争力。此外，还需要进一步降低成本，以争取更高的联运效率
23-939特朗普诉美国（07/01/2024）
联邦大陪审团起诉前总统唐纳德·J·特朗普（Donald J. Trump），罪名是在2020年11月大选后担任总统期间发生的四项罪名。起诉书指出，在失败选举后，特朗普密谋推翻了选举欺诈的虚假主张来阻止选举结果的收集，计数和证明。特朗普提出基于总统豁免权驳回起诉书，认为总统对他正式责任的外围行动中的刑事诉讼具有绝对的豁免权，并且起诉书的指控属于其正式职责的核心。地方法院否认特朗普的驳回动议，认为以前的主席登顶对任何行为都不具有联邦刑事豁免权。D. C.电路确认。地方法院和D. C. Circuit de cland calling以决定是否涉及官方行为。
Hibikino-Musashi@Home 2024 团队描述文件
Hibikino-Musashi@Home (HMA) 是一个由日本九州工业大学和北九州大学的学生组成的机器人开发团队。该团队成立于 2010 年，曾参加过开放平台联盟 (OPL)、国内标准平台联盟 (DSPL) 和 Simulation-DSPL 的 RoboCup@Home JapanOpen。自 2017 年以来，它一直定期参加 RoboCup@Home 联赛，并将参加 RoboCup 2024，展示其最新开发和研究成果。除了 RoboCup，该团队还参加了 2018 年和 2020 年世界机器人挑战赛 (WRC) 以及伙伴机器人挑战赛 (真实空间) 的服务机器人类别。HMA 专注于机器人视觉系统的开发，特别是用于训练对象识别系统的数据集生成系统。它还开发了用于原始任务的库，包括对象识别、抓取点估计和导航。任务规划是他们最新感兴趣的主题，它使用大型语言模型 (LLM) 通过在动态环境中选择原始任务来规划任务。
理解机器学习：从理论到算法
机器学习是计算机科学增长最快的领域之一，具有深远的应用程序。本教科书的目的是介绍机器学习，以及它以一种原则上的方式提供的算法范例。本书提供了有关机器学习基础思想的广泛理论描述以及将这些原理转化为实用算法的数学推导。以介绍该领域的基础知识，该书涵盖了一系列众多的中心主题，这些主题尚未得到以前的文本书籍。这些包括讨论学习的计算复杂性以及凸性和稳定性的概念；重要的算法 - MIC范式，包括随机梯度下降，神经网络和结构化输出学习；以及新兴的理论概念，例如Pac-Bayes方法和基于压缩的界限。专为高级本科或初学者课程而设计，这些文本使学生学习的基本原理和算法可访问统计，计算机科学，数学和工程学中的学生和非读者。
生成式人工智能如何改变课堂
受访者在许多关键问题上达成了一致，比如教师需要重新思考如何评估学习者，学生毕业时需要具备基本的人工智能知识并了解该技术的伦理问题。然而，调查结果还发现，管理人员和教职员工在人工智能是否能成为学术界和教学领域的积极力量方面存在巨大分歧。管理人员对生成式人工智能表现出了更高的热情，而且比教职员工更有信心他们的机构正在采取措施管理其使用。尽管如此，调查显示，绝大多数大学并没有禁止在课堂上使用人工智能技术，而且机构通常不会购买检测其使用的工具，专家表示这些工具根本不可靠。即使是大多数教职员工——对人工智能持更强烈怀疑和抵制态度的群体——也表示愿意随着时间的推移接受这项技术。
思考行动 - 罗兰贝格
维护是所有铁路公司（无论是公共或私人、客运或货运）成本的主要部分。自 20 世纪 90 年代铁路改革以来，铁路经历了一波优化和持续改进的浪潮。当被要求评估其维护成本方面的表现时，我们最近的 2016 年铁路高管雷达中有 44% 的受访者将自己归类为“良好”，9% 甚至表示自己是“同类最佳”。他们对车辆可用性的自我评估更加出色：40% 的人认为他们的公司“良好”，20% 的人认为他们的公司“同类最佳”。然而，我们的研究表明，这些评估过于乐观。一方面是铁路行业正在进行的自由化，另一方面是数字化的势不可挡，这意味着欧洲铁路市场（包括机车车辆维护）别无选择，只能适应以保持竞争力。此外，还需要进一步降低成本，以争取更高的联运效率
董事报告
您会很高兴地得知，17 名毕业生将获得三项辅修学位，3 名学生将获得四项辅修学位。总共有 429 名学生被授予辅修学位。此外，通过在学院多学习一年，89 名本科生将获得硕士学位和学士学位，而我们的 26 名本科生将获得第二专业学位。我们的 13 名研究生将通过获得额外学分获得额外的硕士和博士学位。在今天获得学位的 1082 名学士和学士-硕士双学位课程的学生中，192 名学生以优异成绩毕业（CPI 为 8.5 及以上）。为了跟上科学、技术和其他领域不断发展的知识，参议院批准从 2023 年 6 月 1 日至 2024 年 5 月 30 日开设 13 门新的本科课程和 150 门新的研究生课程。