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不锈钢 EN X3CrNiMo13-4 激光 DMD 最佳沉积速率的参数开发
摘要 激光直接金属沉积 (DMD) 已发展成为一种在现有材料上沉积涂层的制造工艺，并在复杂精密部件的增材制造 (AM) 中被证明具有优势。然而，必须仔细确定适当的工艺参数组合，以使这种方法在工业上经济可行。本研究旨在提高不锈钢 EN X3CrNiMo13-4 的激光 DMD 的生产率。据此，讨论了激光功率 P、扫描速度 v、粉末流速 ̇ m 和光斑直径 s 等主要激光工艺参数对轨道几何形状和堆积率的影响。进行回归分析以推导主要参数组合与沉积速率之间的相关性。结果显示，对于长宽比、稀释度和沉积速率的几何特性，线性回归相关性良好，R 2 >0.9。使用线性回归方程构建的加工图展示了与沉积速率、长宽比和稀释度相关的适当工艺参数选择。
Eschernet：可扩展视图合成的生成模型
人类的视野。这种能力不仅对于诸如对象操纵和导航之类的实践日常任务至关重要，而且在培养人类创造力方面起着关键作用，使我们能够以深度，幽默感和沉浸感进行设想和制作对象。在本文中，我们重新审视了视图综合问题并提出：我们如何学习一般的3D表示以促进可扩展的视图综合？我们试图从以下两个观察结果中调查这个问题：i）到目前为止，目前的最新进展主要集中在训练速度和/或提高效率上[12，18，18，31，48]。值得注意的是，这些进步都共同依赖于体积渲染以进行场景优化。因此，所有这些视图合成方法固有地是场景特定的，再加上全局3D空间坐标。相比之下，我们主张一个范式移动，其中3D表示仅依赖场景颜色和几何形状，学习隐式表示无需地面真相3D几何形状，同时也从任何特定坐标系统中具有重要的独立性。这种区别对于实现可扩展性至关重要，以超越场景指编码所施加的约束。ii）本质上，视图合成更适合作为有条件的生成建模问题，类似于生成图像中的图像[25，60]。随着可用信息的增加，生成的场景变得更加限制，逐渐收敛于地面真相表示。仅给出一组稀疏的参考视图时，所需的模型应提供多个合理的预测，并利用生成表述中的固有随机性，并从自然图像统计信息和从其他图像和对象中学到的语义先验中获取见解。值得注意的是，现有的3D生成模型通常仅支持单个参考视图[20 - 23，44]。我们认为，更理想的生成配方应具有不同级别的输入信息。在这些见解的基础上，我们引入了Eschernet，这是一种图像到图像的条件扩散模型，用于视图合成。Eschernet利用了使用Dot-Product自我注意力的变压器体系结构[51]，以捕获参考对目标和目标对目标视图一致性之间的复杂关系。Eschernet中的一个关键创新是相机位置编码（CAPE）的设计，专门代表4个DOF（以对象）和6个DOF相机姿势。这种编码的速率空间结构进入令牌，使模型能够仅基于其相对摄像机的转换来计算查询和密钥之间的自我注意事项。总而言之，Eschernet表现出以下非凡的特征：•一致性：埃舍内特固有地整合了视图的固定性，这要归功于相机位置编码的设计，从而鼓励了对目标对目标和目标视图视图的一致性。
NVIDIA DGX SUPERPOD：AI领导力的下一代可扩展基础架构
linkx电缆和收发器旨在最大程度地提高高性能计算网络的性能，需要在计算节点和开关节点之间进行高带宽，低延迟连接。nvidia在以太网和EDR，HDR，NDR和XDR中提供了该行业最完整的25、100、200和400GBE系列之一，包括直接连接铜电缆（DACS），铜分配器电缆，Active Ottical Cables（AOC）以及从0.5m到10kM的宽范围。除了满足以太网和IBTA标准外，NVIDIA还测试了端到端环境中的每种产品，确保了小于1E-15的位错误率。
6-68801-01修订版W Stornext 7兼容性指南
•列出的Windows Service Pack级别，指示受支持的版本。“ dot”发行，例如Windows 8.1，除非被召唤，否则不支持。RedHat Enterprise Linux在更新级别指定。除非另有说明，否则支持内核在本文档中列出的发行版并包括。不支持列出的内核版本的那些。Suse Enterprise Linux在服务包级别指定。除非另有说明，否则支持内核在本文档中列出的发行版并包括。不支持列出的内核版本的那些。Debian支持在X.Y发行级别的水平上指定。Ubuntu支持在X.Y.Z发行级别的级别上指定。
超导性和压缩性紧张的LA 2 Prni 2 O 7薄膜Yidi Liu 1,2，Eun Kyo Ko 1,3，Yaoju Tarn 1,3，Lop
1斯坦福材料与能源科学研究所，SLAC国家加速器实验室，Menlo Park，CA 94025，美国2美国2号物理系，斯坦福大学，斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学，美国3美国3号应用物理系，斯坦福大学，斯坦福大学，斯坦福大学，斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学，美国加利福尼亚州94305，美国40年5月5日，美国40号。固体化学物理研究所，01187德国，德国6卡夫利研究所，位于康奈尔大学康奈尔大学，康奈尔大学，康奈尔大学，纽约，纽约，14850，美国 *使用外延菌株以薄膜形式以薄膜形式的环境压力超导性。最近，在压缩的双层镍薄膜中已经观察到超导性的迹象，其起源温度超过40 K，尽管具有宽阔和两步状的过渡。在这里，我们报告了压缩性的LA 2 PRNI 2 O 7薄膜中的内在超导性和正常状态转运性能，这些薄膜通过等值的PR替代，生长优化和精确的Ozone退火来实现。超导的开始发生在48 K以上，零电阻达到30 K以上，而在1.4 K时的临界电流密度比以前的报告大100倍。正常状态电阻率表现出二次温度依赖性，指示了费米液体行为，而其他现象学相似性与过度库酸酯中的运输相似，这表明其新兴特性的相似之处。
radarnext：基于4D MMWave Imaging Radar
摘要 - 3D对象检测对于自动驾驶（AD）和高级驾驶员辅助系统（ADA）至关重要。但是，大多数3D检测器优先考虑检测准确性，通常会忽略实际应用中的网络推理速度。在本文中，我们提出了基于4D MMWave雷达点云的实时可靠的3D对象检测器RadarNext。它利用可重新参数的神经网络来捕获多尺度功能，降低记忆成本并加速推理。此外，为了突出雷达点云的不规则前景特征并抑制背景混乱，我们提出了一个可变形的可变形前景增强网络（MDFEN），以确保检测准确性，同时小型地牺牲了速度的牺牲和参数的过多。dive viewt和tj4dradset数据集的实验结果验证了Radarnext的出色性能和效率，使用我们提出的MDFEN实现了50.48和32.30映射的变体。值得注意的是，我们的radarnext变体在RTX A4000 GPU上达到了超过67.10 fps的推理速度，而Jetson AGX Orin上的推理速度则达到了28.40 fps。这项研究表明，Radarnext带来了基于4D MMWave雷达的3D感知的新颖有效的范式。索引项 - 4D mmwave雷达； 3D对象检测；基于边缘的感知；轻量级感知模型
无限层PRNIO2+δ...
对无限层镍酸盐的研究已经揭示了一个破裂的翻译对称性，这对其根部引起了浓厚的兴趣，与超导性的关系以及与丘比特的电荷顺序的比较。在这项研究中，在无限层Prnio 2+ 𝛿薄膜上进行了谐振X射线散射测量。与PR𝑀5共振在依赖能量，温度和局部对称性的pr𝑀5共振相比，Ni𝐿3吸收边缘在Ni𝐿3吸收边缘处的超晶格反射的显着差异。这些差异指出了两个不同的电荷顺序，尽管它们具有相同的平面内波vector。鉴于在不完全降低的prnio 2+膜中观察到谐振反射，这些差异可能与多余的氧气掺杂剂有关。此外，方位角分析表明，氧配体在Ni𝐿3共振下揭示的电荷调制中可能起关键作用。
cornav：自动校准具有自校正计划的自动驾驶计划
理解并遵循自然语言指示在通过综合过程中导航时，现实世界中的环境对通用机器人构成了一个很大的挑战。这些环境通常包括障碍和行人，这对于官员的代理人具有自我校正计划的能力以根据周围环境的反馈来调整其调整的能力至关重要。但是，大多数现有的视觉和语言导航（VLN）方法基本方法在较不现实的模拟器设置中运行，并且不会将环境反馈纳入其决策过程中。为了打扮这个差距，我们介绍了一个名为Cornav的新型零拍框架，利用大型语言模型来制定决策，并组成两个关键组成部分：1）结合环境反馈，以完善未来的计划并调整其行动，并调整其行动，以及2）多个主要专家，以取消指导，并在场景中进行改进，并改进了预定的范围。除了框架外，我们还开发了一个3D模拟器，该模拟器可使用虚幻引擎5.为了评估在零击的多任务设置中导航剂的有效性和概括，我们创建了一个名为navbench的基准。我们的实证研究包括在四个任务中部署7个基线的，即给定目标对象类别，目标条件的导航，给定简单的指令，以下简单的指令，基于高级指令，以及逐步指示。广泛的实验表明，Cornav同意在所有任务中都大大优于所有基准。
tinylidarnet：基于第2 f1th自主赛车的端到端深度学习模型
摘要 - 先前的研究证明了端到端深度学习对机器人导航的有效性，其中控制信号直接源自原始感觉数据。但是，大多数现有的端到端导航解决方案主要基于相机。在本文中，我们介绍了Tinylidarnet，这是一种基于自动赛车的基于轻量级的2D激光雷达的端到端深度学习模型。使用Tinylidarnet的第1辆汽车在第12场比赛中获得第三名，这表明了其竞争性能。我们会系统地分析其在未经训练的轨道和实时处理的计算要求上的性能。我们发现，基于Tinylidarnet的1D卷积Neu-ral网络（CNN）的体系结构显着胜过基于多层的多层感知器（MLP）体系结构。此外，我们表明它可以在低端微控制器单元（MCUS）上实时处理。
Kinetix 5300 单轴 EtherNet/IP 伺服驱动器用户手册
第 1 章 开始关于 Kinetix 5300 伺服驱动系统 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 典型通信配置. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 线性拓扑. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ................. ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .... .... .... .... 24