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融合区尺寸和冷却速率的分析估计在零件尺度激光粉末融合
激光粉床融合工艺越来越多地用于通过熔化并在快速移动的精细焦点激光束下熔化金属零件。需要快速估计所得温度场，融合区尺寸和冷却速率，以确保用最小缺陷的偏置精确零件制造。在这里提出了一个新型的三维分析传热模型，该模型可以在这里迅速可靠地以零件尺度模拟激光粉末床融合过程。体积热源项的构建是为了分析模拟熔体池的演化，其深度与宽度比相当。所提出的分析模型可以模拟零件尺度上的多个轨道和图层的构建速度明显要比文献中报道的所有数值模型要快得多。发现融合区形状和尺寸和冷却速率的计算结果与实验报告的结果非常吻合，该结果是在三种具有多种多样特性的常用合金的构建中，SS316L，TI6AL4V和ALSI10MG。基于分析计算的结果，提供了一组易于使用的过程映射，以估算多个过程条件，以获得一组目标融合区域二月，而无需试用和错误测试。
产品信息ZHN-S - 用于行业和研究应用中的质量控制和标准测试任务的强大纳米Indententer
优点和功能•在测试准备和测试性能期间，Inspectorx中的动画和预定义应用程序支持操作员。这减少了操作错误，并确保短期培训期。•受过训练的专业人员，而不仅仅是科学和研究员工，可以操作该工具并评估结果，从而降低了测试的总体成本。•与市场上的任何其他仪器相比，最简单，最强大的尖端变化，而无需再现：校准数据明确分配给了测量提示。•出色的动力学模块可以特别准确，快速校准测量尖端以及涂料所需的深度分辨测量值。•带有18百万像素颜色相机的光学元件允许4倍缩放，而不会损害分辨率。这涵盖了多达三个经典左轮手枪镜头的放大范围，从而消除了更换镜头的需求。•由于自动拟合功能和测量数据分析的范围选择，对图层的测量值非常容易评估。•Zwickroell根据ISO 14577：2015在Inspectorx中实施了标准符合标准的径向位移校正。•刚性轴的刚性框架设计正好在运动轴中（无倾斜矩）•光学和凹痕器之间的高定位精度，大于1µm。
表征大型的热机械特性
大型添加剂制造（LFAM）是一种制造技术，其中大量的材料以逐层的方式挤出，以形成通常规模几米的结构。Loci One系统是由Loci Robotics，Inc。操作的LFAM型系统，该系统具有安装在6轴机器人臂上的高吞吐量挤出机。这项研究使用loci One系统用重量碳纤维增强的丙烯腈丁二烯苯乙烯（CF-ABS）以各种层沉积方法，打印速度，图层时间和珠子宽度来打印20％的单珠壁。测量印刷结构的热膨胀（CTE）的系数，以量化印刷条件对热机械性能的影响。使用大型数字图像相关系统测量LFAM打印墙的CTE，以表征X-（打印方向）和Z-（在层之间）方向上纤维增强复合材料的失真。这项研究确定，使用不同的打印参数，在X方向上测量的CTE在很大程度上受珠几何形状的影响，而在z方向上测得的CTE相对不受变化参数或层沉积发生层沉积的方法的影响。
一个可扩展3D对象生成和重建的变量自动编码器级联级联对敌方网络
摘要：用于3D体积生成和重建的生成对抗网络（GAN），例如形状产生，可视化，自动化设计，实时仿真和研究范围，在各个领域都受到了更多的关注。但是，诸如有限的培训数据，高计算成本和模式崩溃问题之类的挑战持续存在。我们建议将变异自动编码器（VAE）和gan结合起来，以发现增强的3D结构，并引入一种稳定且可扩展的渐进式增长方法，以生成和重建基于体素的基于体素的3D形状。级联结构的网络涉及生成器和鉴别器，从小型体素大小开始，并逐步添加图层，同时在每个新添加的层中使用地面标签监督歧视器，以建模更广阔的体素空间。我们的方法提高了收敛速度，并通过稳定的增长来提高生成的3D模型的质量，从而促进了复杂的体素级详细信息的准确表示。通过与现有方法的比较实验，我们证明了方法在评估体素质量，变化和多样性方面的有效性。生成的模型在3D评估指标和视觉质量中表现出提高的准确性，使它们在包括虚拟现实，元评估和游戏在内的各个领域都很有价值。
用于跟踪水文的数字地形分析方法...
数字地形分析 (DTA) 包括一组使用数字高程模型 (DEM) 来模拟各种尺度的地球表面过程的工具。DEM 及其衍生产品是数字地形模型 (DTM) 的更大集合的一部分，用于各个领域，以模拟能量和物质在表面的流动。DTM 在水文学家工具包中的普遍性导致地形属性（例如坡度和上坡贡献区域）被广泛使用，以表征水和相关营养物质在景观中的流动方式。计算地形属性的算法现在已被编入所有商业地理信息系统 (GIS) 软件（例如 ArcGIS、Idrisi），用户只需按一下按钮即可绘制潜在地表水文流模式。虽然派生图层总是看起来很刺激，但现场水文学家经常提出这样的问题：DTM 通常只是有趣的空间模式，与预测实际水文行为没有太大关系吗？本文通过讨论 DTA 对 21 世纪森林水文学从业人员的相关性，批判性地回答了这个问题。自从提出了早期的集水区降雨径流理论（Horton 1945 ；Hewlett 和 Hibbert 1967 ）以来，人们就利用地形信息来更好地了解集水区的水文功能。然而，在桌面计算出现之前，集水区的面积、长度、周长和地势比（最大值
sqisign2d-east：使用2 ...
摘要。大型语言模型（LLMS）最近改变了许多行业，增强了内容生成，客户服务代理，数据分析甚至软件的生成。这些应用程序是在远程服务器上托管的十个应用程序，以保护神经网络模型IP；但是，这引起了人们对输入查询的隐私的担忧。完全同质加密（FHE）是一种允许在私人数据上进行计算的加密技术，已被提议作为解决挑战的解决方案。然而，由于LLM的大小和FHE的计算开销的增加，今天使用分型模型方法对当今的实用fhe llms进行了进程。在这里，用户将其FHE加密数据发送到服务器以运行加密的注意头层；然后，服务器返回该图层的结果，以供用户本地运行该模型的其余部分。通过采用此方法，服务器维护其模型IP的一部分，并且用户仍然可以执行私有LLM推理。在这项工作中，我们评估了单层拆分模型LLM的神经网络模型IP构图，并演示了一种新颖的攻击向量，该攻击向量使用户可以轻松从服务器中提取神经网络模型IP，从而绕开了对加密量的要求的保护措施。在我们的分析中，我们证明了这种攻击的可行性，并讨论了潜在的缓解。
员工工作文件937-比较思维和...
对比，ML Tictactoe播放器学会了不要从游戏数据库或反复玩游戏中丢失游戏。在更复杂的问题中，对基于规则的AI进行编程，该规则可以预期系统中所有可能的状态很快变得不可行。mL方法通常分为三类：监督学习，不受欢迎的学习和强化学习。在监督学习中，ML算法从数据中学习输入和输出对之间的关联。输出是监督信号，模型学会从输入中推断出来。例如，一个计算机从包含借款人（输入）特征的数据集中学习（输入）（输出）。然后使用该模型来预测未来的借款人是否可能默认。在无监督的学习中，ML模型在输入数据中发现模式。没有输出（监督信号）。例如，一个无监督的ML模型群集借款人会根据其相似性或识别相对于整个数据集的异常数据点。在增强学习中，计算机代理试图在导致最大奖励的环境中识别动作顺序。代理需要探索环境以学习最佳策略。例如，强化学习者通过多次对抗来掌握棋盘游戏来掌握棋盘游戏。该系统的设计使得代理在赢得游戏时会获得奖励，并且在输掉比赛时会受到惩罚。，2018年），监督模型，从图像中检测皮肤癌（Esteva等人，2018年）。代理人仅编程以寻求奖励，但是在开始学习之前，没有任何策略配备任何策略。近年来，AI的许多里程碑成功，例如强化学习代理人玩耍（Silver等人，2017年），或者可以编写连贯文本的无监督语言模型（Brown等人，2020）基于深度人工神经网络，也称为深度学习。通过将输入数据从网络中的图层传递到图层，以越来越抽象的方式表示。提供了足够的数据点，可以从其中学习有意义的表示，深度学习模型可以从非结构化高维数据（例如图像，文本和声音）中提取信号。这是一项更传统的ML方法的任务。在许多AI应用中，人类和机器共同运行既稳定又有效的系统。财务系统也不例外。对于财务系统，稳定性是指吸收冲击的能力，同时防止对真实经济的破坏（Schinasi，2004年）。许多出色的论文已全面审查了AI在财务部门的应用，几项研究集中在其财务稳定性的暗示上（金融稳定委员会，2017年； Danielsson等人。，2019年； Gensler和Bailey，2020年）。我们的论文重点关注这些应用程序（从交易和贷款到监管和政策制定）最好地说明了人类和机器的一些优势和劣势。，2006年； Bacoyannis等。，2015年）。例如，在算法交易中使用AI具有明显的执行速度和同时考虑大量信息的能力（Nevmy-Vaka等人。此外，算法交易者不太可能犯错或有偏见的非理性决定（Jain等人，但大多数AI代理都是
使用深卷积神经网络进行面部识别
这项研究旨在使用深卷积神经网络（CNN）开发实时戴面膜检测系统。这在2019年冠状病毒病（Covid-19）中至关重要，这是对那些不早些时候不戴口罩的人提醒的，从而减少了病毒的传播。由于Covid-19通过呼吸液滴和戴面膜涂抹的杂志扩散，我们提出的研究利用计算机视觉技术，特别是图像过程来检测掩盖和未掩盖的面孔。我们采用定制的CNN体系结构，该体系结构由五个卷积层组成，其次是最大层和完全连接的（FC）层。最终输出层利用SoftMax激活进行分类。该模型使用优化的图层组合和参数值进行更新。我们正在开发使用数码相机作为输入设备的应用程序。该应用程序利用一个包含11,792个图像样本的数据集，该数据集用于80:20的比例训练和测试目的。实时测试是使用相机捕获的人类受试者进行的。实验结果表明，在实时视频测试中，CNN方法在培训数据上达到了99％的分类精度，而98.83％的分类精度为98.83％。这些发现表明，使用CNN的实时面膜检测系统有效地性能。
Yolov3：实时对象检测
“使用卷积神经网络的对象检测”在Tencon 2018-2018 IEEE地区10会议上发表。本文包括使用两个带有MobilenetV1的SSD的模型检测，而另一个使用InceptionV2的较快RCNN。我们从两种模型中都知道，与MobilenEtv1相比，与SSD相比，RCNN更快，更准确。“基于深度学习的对象检测框架”在2020年IEEE研讨会系列（SSCI）中发表。在本文中，提出了基于Yolov3-Resnet检测模块的提名模型，该模型基于深度学习图像中的图像深度学习库中的深度学习图书馆提出了[2]。“使用YOLO.V3的自定义面部识别”论文发表于2021年第三届国际信号处理与通信会议（ICPSC）。在本文中，速度被视为面部识别的约束因子，并使用Yolo.V3算法实施了速度，该算法是一种单个SHOT算法，与其他算法相比，该算法具有很高的处理速度。在本文中，实施了使用R-CNN和YOLO.V3算法的面部识别[3]。“一种基于Yolov3的轻量化对象检测算法，用于车辆和行人检测”，在2021年IEEE亚太亚太地区进行了图像处理，电子设备和计算机（EPECEC）的（IPEC）的提议。频道和图层修剪在轻质Yolov3中用于简化网络体系结构[4]。
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伊朗Semnan University电气和计算机工程学院电气工程系。b卫生信息管理和技术系，伊朗喀山喀山医学科学学院，伊朗喀山。C喀山医学大学伊朗喀山喀山医学大学的健康信息管理研究中心。D研究所Digihealth，Neu-ULM应用科学大学，德国Neu-Ulm。orcid ID：A。M. Nickfarjam https://orcid.org/0000-0000-0003-3782-3038摘要。我们提出了用于分割和分类脑肿瘤的U-NET体系结构的修改版本，从而引入了向下采样和向上采样之间的另一个输出。我们建议的体系结构利用了两个输出，在分割输出旁边添加了分类输出。中心想法是在应用U-NET的上采样操作之前使用完全连接的图层对每个图像进行分类。这是通过利用在下采样过程中提取的功能并将其与完全连接的层相结合的分类来实现的。之后，通过U-NET的上采样过程生成分段图像。初始测试对骰子系数，准确性和敏感性分别为80.83％，99.34％和77.39％的可比模型显示了竞争性结果。这些测试是在2005年至2010年的中国广州Nanfang医院，中国广州Nanfang医院和中国天津医科大学的综合医院的数据集上进行的，其中包含3064个脑肿瘤的MRI图像。