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高级制造中的焊接过程
高级制造包括一系列创新技术，可优化生产过程以提高效率，质量和可持续性[1]。它集成了诸如自动化，机器人技术，添加剂制造和数据分析等尖端技术，以增强传统的制造方法[2]。这种方法使行业能够达到更高的精度，减少浪费和提高响应市场需求的灵活性。航空航天，汽车和电子产品等主要行业受益于其变革性影响。高级制造业的研发继续塑造其演变并扩大其应用[3-5]。先进的制造业包括一系列尖端技术，可提高生产过程中的效率，精度和可持续性。在这种情况下，焊接过程经历了显着的转变，使行业能够推动创新的界限。本文深入研究了高级制造领域内出现的各种焊接过程，突出了它们对现代工业景观的收益，应用和贡献。先进的制造业已成为现代行业的推动力，彻底改变了生产过程，提高了产品质量并增强了可持续性[3]。这种变革性的方法集成了尖端技术和技术以优化制造业务，从而使行业能够在当今快速发展的市场景观中保持竞争力。然而，随着先进制造技术的出现，焊接的作用已经显着发展。焊接数百年来一直是制造业的重要过程，将材料汇总在一起以创建各种规模的结构和产品[6-9]。
量子过程的实验表征
量子系统的时间演变可以以量子过程断层扫描为特征，这是一项复杂的任务，该任务随着子系统的数量而呈指数缩放的许多物理资源。量子通道的完整重建的另一种方法是选择性且有效的量子过程断层扫描，该方法允许单独估算，直至所需的准确性，即仅使用多种资源来描述过程的每个矩阵的每个元素。该协议的实现与建立一组互无偏基（MUB）的可能性密切相关，该基础的存在仅当希尔伯特空间的维度是素数的力量时才知道其存在。但是，最近引入了使用最大MUB的张量产品的方法的扩展。在这里，我们明确描述了如何实施算法，以在非电位功率维度和行为中对量子过程进行选择性且有效的估计，这是该方法在维度d = 6的Hilbert Space中对该方法的实验性验证。这是最小的空间，该空间不存在一组完整的MUB，但可以将其分解为两个尺寸d 1 = 2和D 2 = 3的Hilbert空间的张量产品，其中已经知道了一组完整的MUB。六维状态在光子的离散横向线性动量中被编码。在多功能实验设置中，使用仅使用相的空间调制器对状态准备和检测阶段进行了动态编程，该设置允许人们在任何有限的维度中实现算法。
利用 Scopus AI 加速研究进程
学术数据库通过存储大量同行评审文献，在推动科学发展方面发挥着至关重要的作用。然而，学术数据库搜索工具涉及相对较慢且不太直观的内容搜索和评估过程。为了应对这些挑战，2024 年 1 月，爱思唯尔推出了 Scopus AI，这是一种生成式人工智能，可根据提示综合 Scopus 中索引的证据。本研究通过一个特定的案例研究，在博士论文的背景下评估了 Scopus AI（研究时为测试版）的实用性。通过使用关系提示和三个后续问题，该研究旨在以地点品牌案例为案例，找出社会科学领域内不同主题之间的交集，更具体地说是传播学。合并结果提供了初始参考文献列表，提供了全面的概述，并允许根据每个提示提供的摘要生成元合成。 Scopus AI（测试版）提供的功能可帮助研究人员识别有影响力的作者和作品、探索相关关键词、查看最新文献以及确定潜在的研究空白。尽管 Scopus AI 存在一些局限性，例如依赖于 Scopus 索引中的文献摘要、概念简化或论点之间相对脱节，但结果证明了该工具在加速研究过程方面的价值，因为它综合了特定领域的研究、绘制了其主要特征并允许信息发现。
人工智能与创造力的内部过程
能够产生创造性成果的人工智能 (AI) 系统正在重塑我们对创造力的理解。这种转变为创造力研究人员提供了一个重新评估创造过程关键组成部分的机会。特别是，人工智能的先进能力凸显了研究创造力内部过程的重要性。本文探讨了这些内部过程背后的神经生物学机制，并描述了创造力的体验成分。结论是，尽管人工智能和人类创造力的产物可能相似，但内部过程却不同。本文还讨论了人工智能如何对人类创造力的内部过程产生负面影响，例如技能的发展、知识的整合和思想的多样性。
利用人工智能加速流程并推动洞察
智能数据处理：利用 AI 模型从任何文档中获取文本和数据，无论其格式或内容如何。这些模型无需人工干预即可识别和提取相关信息，无论文档是贷款申请、医疗表格、法律合同还是其他内容。全面了解团队绩效，发现改进机会并确定可行的策略。
设计、制造流程和... 的影响 - CORE
复合材料具有许多非常适合航空航天应用的特性。先进的石墨/环氧复合材料因其高刚度、强度重量比以及抗疲劳和腐蚀性而特别受到青睐。迄今为止，研究重点一直放在复合材料零件的设计和制造上，而对其后续组装的成本和质量问题关注较少。对于由先进复合材料制成的飞机结构，组装成本占总制造成本的百分比估计在 25% 到 50% 之间。波音商用飞机集团对这个主题特别感兴趣，该集团打算在其下一代客机 777 上采用复合材料主结构。本研究的核心问题是“先进复合材料结构装配生产率问题的根本原因是什么？”在波音公司制造业领袖赞助的实习期间，获得了与复合结构装配相关的以下数据和信息：(1) 定量指标，包括分配给每个装配任务的劳动力百分比、返工占直接劳动力总量的百分比、计划装配流程时间和零件可用性；(2) 来自与波音制造和设计人员的访谈、讨论和观察的定性信息。
规划角色、职责和流程指南
• 将到 2051 年的人口和就业增长分配给地方市政当局 • 为增长计划政策领域设定目标，包括指定绿地区域 (DGA) 的最低密度、建成区的最低密集率、城市增长中心的最低密度、其他战略增长区的最低密度 • 根据“增长之地：大金马蹄地区增长计划”的土地需求评估方法，完成土地需求评估 (LNA)，以确定到 2051 年容纳未来人口和就业增长所需的土地数量。 • 完成定居点边界扩展研究 (SABE) • 指定和保护区域就业区并确定社区区域所需的土地，为土地制定政策框架 • 在区域范围内确定农业、自然遗产和水资源系统 • 与当地市政当局合作实施、分阶段实施、提供基础设施、满足最低密度和其他 ROP 政策
马尔可夫决策过程的结构评估
马尔可夫决策过程 (MDP) 为在不确定的情况下对顺序决策进行建模提供了一个广泛的框架。MDP 有两种类型的变量：状态变量 st 和控制变量 dr，它们都按时间 t = 0、1、2、3 .... , T 进行索引，其中时间范围 T 可能是无穷大。决策者或代理可以用一组原语 (u, p, ~) 表示，其中 u(st, dr) 是代表代理在时间 t 的偏好的效用函数，p(st+ 1Is, d,) 是代表代理对不确定未来状态的主观信念的马尔可夫转移概率，fit(0, 1) 是代理在未来时期内折现效用的比率。假设代理是理性的：它们的行为遵循最优决策规则 d t = (~(St)，该规则求解 vr(s) - max~ Eo { E r o fltu(s,, d,)l So = s}，其中 Ea 表示对由决策规则 6 引起的受控随机过程 {s,,dt} 的期望。动态规划方法 min9 提供了一种建设性的过程，用于计算 6，使用价值函数 V r 作为“影子价格”，将复杂的随机/多周期优化问题分散为一系列更简单的确定性/静态优化问题。
高级设计优化流程... - Icas.org
有助于降低燃料消耗和运营成本。从这个角度来看，新材料和技术得到了开发，设计方法和工具也取得了进步。生成设计是一种自动优化组件设计的新方法。设计过程必须自行设计，以实现与设计参数、要求和限制相关的最佳解决方案。哪些独特的特点使人们认为这项技术是相对于传统 MDO 的重大进步？生成设计是否只是一种重要的、但不是特别有区别的方法，用于设计（航空航天）结构和可能更高级别的系统？例如，当设计目标是找到结构的最佳配置时，生成设计是否会导致发现新概念或结构类型，或者它是遗传算法在拓扑优化中的特定应用？本文旨在回答前面的问题。具体而言，生成设计方法有望在基本概念之间进行选择，并将其用作设计新系统配方的基本说明和成分。基于这些考虑，我们在本文中修订了