XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System制造的
通过与碳和质子共注入制造的硅中单个 G 中心
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
跟踪美国电动汽车制造的状态
电动汽车制造供应链，包括车辆组件，关键矿物处理，电动电气电池，电动汽车充电，电池回收和车辆零件。本报告中的电池仅包括将进入电动汽车生产的电池，因此不包括在移动电话等个人设备中使用的固定储物电池或电池。此外，不包括关键的矿物提取。投资通过公告跟踪。
Muzyka，Kamil（2023）太空产品和太空产品 - 关于太空和专利法的空间制造的不同看法。高级太空法，第卷
工程领域的人工智能依赖于许多技术，例如机器学习，人工神经网络，数据分析，分类和预测。使用这些技术，工程师可以改善流程并提供更高效，更准确的解决方案。人工智能工程师有助于推进人工智能领域，有助于塑造行业的突破性和创新，改善用户体验，并推动各个部门的自动化，包括医疗保健，金融，零售，零售等。他们的作品在利用AI的力量方面发挥了关键作用，以革新技术如何与世界互动，并增强计算机系统执行曾经是人类智能独有的任务的能力。本文对人工智能（AI）对工程创新的影响进行了全面分析。随着AI技术的快速发展，其在工程中的应用已改变了传统流程，并为创新开辟了新的可能性。这项工作探讨了AI影响工程实践的各种方式，例如设计，制造，优化和维护。它研究了将AI集成到工程过程中的优势和挑战，并突出了利用AI提高效率，准确性和创造力的潜在好处。通过对现有文献和案例研究的深入分析，这项研究有助于更好地理解AI与工程创新之间的复杂关系，为该领域的研究人员和从业人员提供见解。这项工作的目的是对AI如何影响工程创新进行全面分析。它探讨了AI在改变设计，制造，优化和维护等各种工程过程中的潜力。它研究了与将AI集成到工程>的优势和挑战
增材制造的变形行为分析...
金属增材制造 (MAM) 是一项快速发展的技术，有可能彻底改变制造业。当前的 MAM 工艺之一是直接能量沉积 (DED)，它使用逐层沉积来设计零件以进行整合并最大限度地减少材料浪费。然而，DED 工艺的反复加热和冷却通常会导致 AM 组件发生变形，从而导致过早失效。该研究利用数值计算软件 Simufact Welding 对利用 DED 工艺在 SS316 基材上增材制造的 Inconel 718 的热致变形进行了数值计算分析。Inconel 718 组件和 SS316 基材的几何设计旨在更深入地了解 LMD 工艺的变形行为。模拟结果表明，变形随层数的增加而增加，并且变形率沿沉积高度而变化。节点 S3 和 S5 处的基材变形在每一沉积层中均呈线性增加，但在最后四层中节点 S1 和 S2 处的变形速率降低，这表明基材和沉积材料之间的温度均匀性。
在OpenFoam Master的论文计算科学与工程中，GPU加速基于激光制造的FVM-DEM模拟的进步
方法和实现整个求解器均建立在OpenFoam®上。在序列上，它解决了相位和能量对流，梁的预测，热传导，相变，然后是压力速度计算[2]。粒子发动机仅修饰光束传播，现在使用并行化的粒子。CPU收集网格和粒子数据并将其传输到GPU，颗粒横穿网格，计算其轨迹并计算吸收能量。在GPU上计算完成后，吸收的能量场将返回到CPU。
用于细胞和组织制造的胶原水凝胶管微生物反应器
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2025年1月12日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.01.08.631570 doi：biorxiv preprint
俄罗斯称乌克兰向别尔哥罗德地区发射美国制造的导弹
俄罗斯国家通讯社俄罗斯新闻社报道称，为《纽约时报》担任自由撰稿人的亚历山大·马尔捷米亚诺夫与同事在报道俄罗斯控制城市戈尔利夫卡炮击事件后返回途中，他们的汽车遭到袭击。
陶瓷制造的超快方法可能为 AI 驱动的材料发现打开大门
传统的烧结技术需要很长的加工时间——炉子需要几个小时才能加热，然后再花几个小时来“烘烤”陶瓷材料——这在固态电池电解质的开发中尤其成问题。替代烧结技术（如微波辅助烧结、放电等离子烧结和闪光烧结）因各种原因而受到限制，通常是因为它们是特定于材料的和/或昂贵的。
Gen5高级锂离子电池TB20，TB30，TB40，TB50，TB60由中部仪器公司制造的Inc.
Gen5锂离子飞机电池应解决铅酸和NICAD电池技术的挑战。TB20，TB30，TB40，TB50和TB60提供条件维护，消除昂贵的电池维护，频繁的容量检查和低压操作延迟。