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机器正在抢走我们的工作吗？
本研究旨在为关于日益机器人化的世界中工作未来的辩论提供实证证据。我们采用数据驱动的方法来研究六个主要经济合作与发展组织 (OECD) 国家的技术转型。首先，我们基于 OECD-STAN 数据库进行跨国和跨部门聚类分析。其次，利用国际机器人联合会数据库，我们将这些结果与有关机器人部门密度的结果联系起来。我们表明，机器人化过程对行业和国家都敏感。未来，政治和学术辩论的参与者可能会对人类劳动力的未来分为乐观主义者和悲观主义者；然而，这两种立场可能并不矛盾。
在胶囊填充机上进行审查
药品系5教授5瓦达曼药学院，科利，卡兰加（LAD），瓦斯尼姆，马哈拉施特拉邦，印度马哈拉施特拉邦摘要：封装也称为胶囊过滤器，胶囊填充机或封装机器，是药物和工业工业的机械设备。这些机器填充了各种明胶尺寸的柔软或硬明胶胶囊，并用粉末，活性颗粒，半固体或含有活性药物成分或组合成分和溶液的液体描述了活跃的药物成分和溶液的描述是用来描述填充空胶囊填充空胶囊的过程。使用应变仪，仅描述了一次由润饰原理运行的胶囊填充机的仪器。气动系统取代了位于INPING PIN和INPAME头部之间的常规弹簧。发现使用气动IMPAME头仅限于在润肤期间控制填充重量的控制。在机器设置阶段进行重大调整应通过更改厚度销和粉末床的高度设置来进行。简要说明项目的主要目标，例如设计，优化或分析胶囊填充机。描述项目的界限，指定项目的各个方面要解决的胶囊填充机的各个方面，无论是在设计，效率，优化还是其他焦点区域的测试中，无论是在测试中使用的一个模型，还是涉及模型，是否涉及模型，无论其中。强调了该项目的重要性或相关性，强调其结果如何促进制药，医疗保健或相关领域的进步。瞥见了该项目产生的预期结果或潜在贡献，例如提高效率，优化过程或创新设计。
大脑，思想和机器中的语言
长期以来一直认为只有人类才能产生和理解语言。，但现在，人造语言模型（LMS）首次实现了这一壮举。在这里，我们调查了新的购买LMS在大脑中如何实现语言的问题。我们讨论为什么先验，LMS可能会与人类语言系统共享相似之处。然后，我们总结证据表明，LMS代表语言信息与人类的语言信息相似，以使相对准确的大脑编码和在语言处理过程中进行编码。最后，我们检查了哪些LM属性（您的架构，任务性能或培训）对于捕获人类对语言的神经反应至关重要，并审查了LMS的研究，例如在计算机模型生物体中，用于测试有关语言的假设。这些正在进行的调查使我们更加接近理解我们理解句子并用语言表达思想的能力的代表和过程。
“WithTM 时代”：人类与机器
组织正在以各种方式使用数字孪生功能。在汽车、航空、农业、教育、能源和医疗保健等领域，数字孪生功能正在优化价值链并创新新产品。数字孪生可以模拟物理对象或过程的各个方面，并表示工程图或子组件以及新产品在更广泛供应链（从设计表到消费者）中的相应谱系。数字孪生可能有多种形式，但它们都捕获和利用代表物理世界的数据。
标准机器 “基本”机器 ...
最大。工作宽度/有效加工宽度 410 mm切削量 / 最大木材夹力 5 mm 刀座直径 / 刨轴直径 95 mm 编号刀具数量 / 刀具数量 4 主轴转速 RPM / 刨床轴转速 rpm 5000 厚度工作台尺寸 / 刨床工作台尺寸 423 x 775 mm 2 种进给速度 / 2 种驱动速度 6 / 12 m/min 最小。/最大限度。工作高度 / 最小/最大加工高度 3.5 / 240 mm工作长度/最小加工长度 180 mm 50/60 Hz 时的电机功率 (HP) (S6) / 50/60 Hz 时的电机功率 (CV) (S6) 5 kW (6.6)/ 6 kW (8) 吸力罩直径/吸入口直径 1 x Ø 120 mm 吸入速度/吸入空气速度 20 m/sec 空气消耗量 / 吸入空气消耗量 814 m3/h 主机净重 / 主机净重 450 Kg
光刻技术和机器的开发
ே[1]，可以通过缩短光源的波长，改善数值孔径Na并减少过程组合参数来实现光刻的分辨率比。duvl和euvl是光刻技术的两种主要类型。DUVL包括浸入式DUVL和干型DUVL。浸入式DUVL使用ARF作为其光源，其暴露波长为134nm。及其相应的Na为1.35。最先进的沉浸式DUVL可以在7NM技术模式下以及光刻方法的创新使用。将镜头和晶圆之间的空间浸入液体中。液体的反射指数大于1，因此激光的实际波长将大大减少。纯化的水是最常用的，反射指数为1.44。ASML生产了Twinscannxt：2000i在2018年，这是最新一代的Immersion Duvl。其光源的波长为193nm，它的分辨率比将其提高到38nm，并将线宽度降低到7〜5nm。它可用于产生300毫米晶圆。覆盖精度是两个光刻过程之间模式的注册准确性，该图案基于Pauta标准（3σ标准），并影响产品的产量，Twinscannxt：2000i的覆盖精度为1.9nm。它可以每小时生产275块晶圆。干型DUVL还使用ARF作为其照明源，波长仅限于193nm。，其Na为0.93。EUVL的波长仅为13.5nm，其Na为0.33。euvl在生产期间具有明显的优势，复杂性twinscannxt：1460k是最新一代的干duvl，在65nm技术模式下用于半导体市场的基本末端，可生产300毫米晶圆，具有205 WPH的生产率。euvl不需要多次曝光，它只能通过一次暴露才能实现精致的模式。
人脸识别
目前，深度学习模型在现实世界的面部识别任务中达到了人类水平。我们回顾了使用基于深度学习的计算方法理解人脸处理的科学进展。这篇综述围绕三个基本进展展开。首先，经过面部识别训练的深度网络会生成一个表示，该表示保留了有关面部（例如身份、人口统计、外观、社交特征、表情）和输入图像（例如视点、照明）的结构化信息。这迫使我们重新思考视觉逆光学问题的可能解决方案。其次，深度学习模型表明，面部的高级视觉表示无法从可解释的特征方面来理解。这对理解高级视觉皮层中的神经调节和群体编码具有重要意义。第三，深度网络中的学习是一个多步骤的过程，迫使人们从理论上考虑各种可以重叠、随时间积累和相互作用的学习类别。需要多种学习类型来模拟人类面部处理技能的发展、跨种族效应以及对个人面孔的熟悉程度。
计算理论 - （图灵机）
概念tape tape模拟无限的纸张以进行计算。胶带头读/写在磁带单元格上。向左/向右移动。状态模拟人类思想的状态。最初在磁带上输入有限的符号。在磁带上最终输出有限的符号数。基于规则和输入符号的计算状态过渡。