本文提出了一种基于知识的程序生成方法,用于机器人制造21个系统。所提出的方法为规则的标准化和与制造计划相关的22个知识提供了有效的支持,这些知识在以前的23个制造案件中已证明是成功的;这不仅可以提高编程效率,而且还可以提高24制造稳定性和生产质量。首先,开发了一个本体论知识模型25,以提供机器人26制造系统的相关概念的明确语义描述,程序的基本教学单元以及27个工件的产品模型。第二,建立了一种基于规则的推理机制,以推断制造计划的基本说明单位之间的隐含28个关系。最后,基于29个提议的知识模型的语义描述和推理机制,制造计划的基本30个指令单元是根据从31个产品模型中提取的数据实例化的,并根据推理机制推断的关系,32,从而产生机器人制造计划。33
在合格程度上至少要有55%的分数或同等的5.5 CGPA/CPI。如果属于SC,ST或残疾人(PWD)类别的候选人,则将其放松至50%或等效的5.0 CGPA/CPI。对于MCA/MSC通过了毕业生,将考虑MCA/MSC的百分比评分。对于没有PG专业化的BE/BTECH工程毕业生,将考虑本科学位的百分比评分。对于研究工程领域的毕业后,可以考虑PG评分资格。选择过程将安排在后咨询和申请过程中,具体取决于该计划的符合条件的申请数量。整个过程将在线。
在合格程度上至少要有55%的分数或同等的5.5 CGPA/CPI。如果属于SC,ST或残疾人(PWD)类别的候选人,则将其放松至50%或等效的5.0 CGPA/CPI。对于MCA/MSC通过了毕业生,将考虑MCA/MSC的百分比评分。对于没有PG专业化的BE/BTECH工程毕业生,将考虑本科学位的百分比评分。对于研究工程领域的毕业后,可以考虑PG评分资格。选择过程将安排在后咨询和申请过程中,具体取决于该计划的符合条件的申请数量。整个过程将在线。
白质区域分割是一个关键的研究领域,该研究领域利用扩散加权的磁共振成像(DMRI)来识别和映射单个白质区域及其轨迹。本研究旨在提供有关脑DMRI扫描中白质区域分割的自动化方法的全面系统文献综述。有关PubMed的文章,ScienceDirect [神经图像,神经图像(临床),医学图像分析],Scopus和IEEExplore数据库以及医学成像计算和计算机辅助干预协会(MICCAI)(MICCAI)(MICCAI)和国际生物医学成像(ISBI)的国际审核组织(ISBI)的会议记录。此系统搜索和评论确定了619篇文章。使用查询“白质区分割或纤维道识别或纤维束分割或拖拉术解剖或白质分割或区域分割”来遵守指定的搜索标准。其中,有27%采用基于直接体素的方法,25%应用基于流线的聚类方法,20%使用基于流线的分类方法,14%实施了基于ATLAS的方法,以及14%使用的混合方法。本文深入研究了与每个类别相关的研究差距和挑战。此外,这篇评论论文阐明了最常使用的公共数据集,以进行管段分割及其特定特征。此外,它提出了评估策略及其关键属性。审查以详细讨论该领域的挑战和未来方向进行了详细讨论。
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该解决方案(参见图 1)本质上是一种面向服务的架构 (SOA),它使用一组 IBM 中间件产品和服务资产,这些产品和服务资产在规定的架构内协同工作。所涉及的产品包括 IBM Integration Bus (IIB) 作为通用集成主干,提供与各种数据源(如文件系统)的连接、IBM Operational Decision Management(用作业务规则管理平台)和 IBM WebSphere® MQ(作为往返后端应用程序的消息传递管道)。在某些特定情况下,可能需要基于 IBM DB2® UDB 的数据库服务器来存储中间工件和运行时数据。对于涉及长期运行流程和以人为中心的工作流要求的高级要求,可以使用 IBM Business Process Manager (IBM BPM) 代替(或与)IIB 一起使用。
摘要主动和被动组件的嵌入提供了广泛的好处和潜力。通过使用基于层压板的技术概念,可以通过嵌入将组件从表面安装移到基板的堆积层,从而将第三维可用于进一步的层或组件。本文将简要讨论嵌入式芯片技术的必要过程步骤,更重要的是,它将重点介绍新的努力,以实际使用芯片嵌入概念,以实现带有嵌入式芯片的标准型工业Quad Flat Packages(嵌入式芯片QFN)。厚度为50 m m的芯片,100 m m的垫子螺距和85 m m的垫子大小粘合到铜基板上,然后使用真空层压层嵌入RCC(树脂涂层铜)层中。所得的QFN软件包仅厚160 m m,并在400 m m螺距下提供标准垫,总尺寸为84 I/OS,尺寸为10 3 10 mm 2。原型水平的所有嵌入式芯片QFN包都以250 3300 mm 2面板制造。
摘要:第四次工业革命正在通过数字化过程彻底重塑流程和制造环境。数字化过程可以根据环境和特定解决方案进行更改,并且能够修改制造系统和生产区域。所有员工都直接受到工作环境、制造工具和工作条件的转变以及对新能力日益增长的需求的影响。在此背景下,识别有关员工健康和安全的新出现危害至关重要,以确保所有相关人员都有意识且安全地进行数字化转型。在这方面,本文介绍了研究现状,并定义了七个关注领域,以实现员工安全无害的数字化转型,并提请关注不同技术领域的危害。研究现状表明,缺乏详细分析来识别 4.0 技术的具体危害。因此,通过广泛的审查分析每一项特定的 4.0 技术,以提供数字化制造系统中新出现的健康和安全危害的综合矩阵。结果可以帮助制造组织在引入特定的 4.0 技术时对工人进行强有力的风险评估。
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组织:能源,环境与水理事会(CEEW)是亚洲领先的非营利性政策研究机构之一。理事会使用数据,综合分析和战略宣传来解释以及改变资源的使用,再利用和滥用。它以其高质量研究的独立性,与公共和私人机构建立伙伴关系并与更广泛的公众互动而自豪。在2021年,CEEW再次在2020年Global to Think Tank指数报告中再次广泛地介绍了十个类别,包括连续第八年被评为我们类别的南亚顶级智囊团(全球15位)。理事会也一直被列为世界顶级气候变化智囊团中的排名。CEEW在2020年和2021年获得了工作®的好地方。在Twitter @ceewindia上关注我们以获取最新更新。