XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemturin
MPT-制造和生产技术
MPT 112-制造和自动化II单元的基础：3本课程将涵盖与制造业领域相关的广泛主题。本课程是MPT 111的延续，将在其中涵盖的主题以及探索新主题方面更深入。本课程满足15个嵌入式时间，以针对AAS数学/定量推理通识教育要求以及5个嵌入式小时的指定计划，以指定计划的计划和证明AAS人际关系通用教育要求。可转让性：不得转移到NSHE学士学位入学要求：先决条件：MPT 111或讲师批准。
HCOB西班牙制造PMI
汉堡商业银行AG Hamburg商业银行（HCOB）是一家私人商业银行和总部位于德国汉堡的专业金融家。该银行在商业房地产项目的融资中为其客户提供了高水平的结构专业知识，重点是德国和邻国欧洲国家。它在国际运输方面也具有强大的市场地位。该银行是可再生能源的欧洲项目融资中的先驱之一，还参与了数字和其他重要基础设施领域的扩展。HCOB为国际公司客户以及德国的专注企业客户提供个人融资解决方案。该银行的投资组合是由数字产品和服务促进可靠，及时的国内和国际支付交易以及贸易融资完成的。
现在是时候交易了，并使欧洲重回其电池制造目标
欧洲正面临双重挑战 - 到2050年，将社会和工业转变为第一个气候中立大陆，而不会威胁我们的竞争力或工作，同时通过减少临界价值链中的依赖性来实现战略自治。“在当今的新不确定的地缘政治背景下，欧盟对能源和原材料供应的安全性以及清洁技术行业的全球补贴竞赛的关注，我们的工会需要加强政策制定者与关键行业之间的合作。这种合作伙伴关系将确保协调和强大的清洁工业交易实施，从而闪烁宣布的立法行为，重点是在欧洲战略清洁技术领域（例如电池）建立竞争价值链。2025是我们大陆的电池行业和欧盟行业在能源过渡中的未来作用的“制造或休息年””，von dalwigk继续
高级复合材料的设计和制造
DMAC研究小组在应对高性能和可持续综合制造领域的复杂挑战方面处于最前沿。DMAC多学科致力于开发开创性的新解决方案，这些解决方案无缝地整合了尖端的材料科学，复杂的制造过程和创新思维。DMAC研究涵盖了复合材料的整个生命周期，从可持续材料开发到先进的制造工艺以及有效的寿命终止管理，通过回收。拥抱数字时代，我们将行业4.0技术整合到我们的制造过程中，以提高精确度，质量控制和可扩展性。敏锐地关注成本效益，我们努力平衡高性能要求和效果和可及性。我们致力于开发多功能复合材料，以及将数字化位置的整合作为领导者，以寻求复合制造业中的可持续解决方案。应用区域
使用CMIP6型号捕获和归因于西非萨赫勒的降雨量加强
摘要：Sahel的降雨每天对多年时间尺度的变化极为变化，挑战气候模型，以现实地模拟其过去和未来的演变，并质疑其与定义合适的气候变化适应策略的相关性。可以通过（i）评估其再现观察到的气候进化和（ii）归因这些演变的能力来实现气候模型中的提高信心。此外，从最终用户的角度来看，有必要考虑相关的插曲指标。完全耦合（CMIP6-AOGCM）具有理想化的检测和归因强制（DAMIP）以及仅大气模拟（AMIP）的模型，用于研究Sahelian降雨降雨法规的外部强迫因素和内部气候变化的各自作用。我们表明，CMIP6模型包含了过去35年来从区域每日观察网络中检测到的降雨状况的迹象。潮湿日的强度和发生的增加以及每日降雨的降雨都非常有效地通过融合了人为强迫因子的历史模拟，具有人为气溶胶，造成了这一趋势的最大份额。虽然受模型结构不确定性的影响更大，但温室气体强迫也表现出明显的健壮功能。模型显示出模拟观察到的干燥极端进化的失败。这些发现激励了进一步研究驱动萨赫勒降雨状态在区域范围内进化的基本物理机制。此外，应探讨萨赫勒（Sahel）的未来水电气候术语，尽管需要考虑要考虑哪种降雨指标。
CardLab揭幕下一代智能卡访问产品具有指纹领先的T形指纹传感器
关于CardLab CardLab是高级生物识别智能卡解决方案和令牌身份平台的领先提供商，专门针对物理和逻辑访问的安全身份验证。与丹麦的总部和研发和泰国的制造设施一起，CardLab开发了高性能的，用户友好的智能卡产品，可整合尖端的生物识别和加密技术，以及高度安全的后端身材验证系统，以实现身份标记验证。我们的解决方案旨在满足全球企业，政府和金融机构不断发展的安全需求。有关更多信息，请访问www.cardlab.com或电子邮件：info@cardlab.com。
13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ... 虚拟访谈模拟器 AI在设计，制造和生产中的应用 XII 2024年12月12日https：// doi。 ... 垂直轴风力涡轮机和太阳能发电...
2研究学者，卡林加大学摘要：创新，适应和改进是制造业的主要力量。ai，一种新兴技术，正在市场行业带来福音。随着其功能和技术的越来越多，它正在为制造和产品设计提供渠道。在AI方面，基础始于机器学习，该机器学习已经监督和无监督的学习。在某种程度上，人工智能模型具有对神经网络的概念适应，该模型与人脑的工作相似。EAI分析所有数据并为机器的结论得出结论，并检测所有不规则性并从中脱离它。与CAD相关的CAD是一种虚拟助手，这可以使创造力和创造型变量的范围更加广泛地识别出多种多样的范围，从而使多个变异构成多种多样的变量，并且可以使多种变化构成综合构成，并在逐渐识别综合阶段。AI的应用基于机器学习，物联网，区块链技术，云计算和网络物理系统，为产品设计，产品质量，改善制造过程的显着改善铺平了道路，并减少了新产品的开发及其启动时的时间，同时着眼于可持续性。这篇科学论文描述了如何将人工智能应用于产品，界面，与CAD套件的关系以及改善制造方式的方式，这是社会需要和社会需求培养客户满意度的需求。关键字：机器学习，神经网络，物联网，障碍链技术，网络物理系统，智能工厂，CAD软件包和可持续性。
价值驱动的系统工程方法在决策过程中处理制造，供应链和飞机设计
为了满足异类的社会需求，如今需要更复杂，创新，可持续和循环的航空系统。可持续和循环航空的目的是减少与所有航空系统活动和运营相关的燃料消耗，废物和排放方面的影响（Flightath2050，2011）。因此，必须将航空研究的分支扩展到整个飞机生命周期，从设计到生产，再到系统活动结束后的处置。这肯定会扩大设计空间，必须考虑在设计阶段与飞机开发不同阶段相关的更多变量。但是，这为航空行业提供了极大的可能性，以赢得如今的全球和竞争市场（Wu＆O'Grad，1999年）。在此框架中，航空中的DLR系统建筑研究所旨在开发方法，以使多个领域的并发耦合（例如设计，制造）在飞机设计的早期阶段，以实现优化整个飞机生命周期的解决方案。这一雄心勃勃的目标的第一步是在欧洲资助的H2020项目敏捷4.0（INEA＆Consortium，2019年）中的穿着。通过利用多学科设计优化（MDO）和基于模型的系统工程（MBSE）技术，该项目旨在在整个生命周期中创建系统中系统中的数字表示（Ciampa＆Nagel，2021年）。尤其是，挑战之一是在飞机设计的早期阶段包括航空供应链的所有主要支柱，目的是使创新的折衷研究从未进行过。