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World File Search System失真
使用激光粉末融合和激光金属沉积
摘要以其几何自由度和准确性而闻名的激光粉床融合（LPBF）以及以高堆积速率而闻名的基于喷嘴的激光金属沉积工艺（LMD）的组合具有减少大型金属零件的添加性制造时间的巨大潜力。对于LPBF-LMD混合过程链的工业应用，有必要研究LMD过程对LPBF底物的影响。此外，构建板材还对沿添加剂制造工艺链的失真发生有很大的影响。在文献中，钢制构建板经常用于Inconel 718的基于激光的添加剂制造过程中，因为可以确保良好的冶金结合，同时降低制造板的生产和恢复成本。本文研究了由LMD材料沉积引起的变形以及沿混合添加剂制造工艺链的构建板材料的影响。双悬臂是由LPBF制造的，随后将一层放置在LMD中。失真均在井期和热处理后的状态下测量。确定不同LMD孵化策略对失真的影响。实验是使用镍基合金inconel 718进行的。结果显示了LMD路径策略对失真的显着影响，较短的工具路径会导致失真较少。热处理后的剩余失真在很大程度上取决于构建板的材料。
DAX 1-6kW AM HD 无线电发射器
DAX 使用 Harris 的新型宽带宽和高性能调制技术，即数字自适应调制。数字自适应调制旨在提供数字传输所需的线性度，它使用数字生成的 AM 波形和基于 DSP 的自适应校正，为用户提供经济高效平台中的高性能发射器。该技术可以对发射器输出进行采样，并校正负载引起的失真。失真和噪音的减少意味着模拟声音更清晰，数字覆盖范围更广。
外壳高度，底物厚度和扫描模式对直接金属沉积中悬臂失真的影响
金属添加剂制造中的摘要，移动的热源会导致温度和应变的空间和时间依赖性变化，从而导致部分变形。失真预测和优化的沉积参数可以提高生成的组件的尺寸精度。在这项研究中，通过实验验证了一种分析方法，用于建模覆盖高度和底物厚度的效果。此外，通过实验确定扫描模式与层高和底物厚度的函数的影响。分析模型基于凉爽的相位机理，并假定每个沉积层的恒定热收缩力的形成。与类似的实验条件相比，该模型可以准确预测实验校准后纵向悬臂失真。对于多层沉积，扫描模式对薄壁底物的失真影响最大。具有纵向扫描载体的优化沉积策略导致降低高达86％。结果强调了机械建模和扫描策略优化的潜力，以提高增材制造领域工业应用的形状准确性。
通过基于字符串压缩∗
可以使用不保留文本结构的模型或使用保留文本结构的模型来表示文本数据集。我们的差异是，根据数据集的性质，可以使用一个模型来保留文本结构的优势，而不是该模型的模型，而Viceversa则可以使用。关键是根据数据集本身确定表示术数据集的最佳方法。在这项工作中，我们建议通过基于字符串压缩组合文本失真和算法聚类来研究此问题。具体来说，作者先前开发的一种失真技术逐渐破坏文本结构。之后，基于字符串组合的聚类算法用于分析失真对文本中包含的信息的影响。在文本数据集和人工生成的数据集上进行了几项实验。结果表明，在强大的结构数据集中，随着文本结构被严格破坏，聚类结果恶化。此外，他们表明，使用一个可以选择左字节符号大小的压缩机有助于确定数据集的性质。最后，结果与基于多维投影的方法形成鲜明对比，并获得了类似的结论。
聆听数据的力量
作为一名盲目的研究人员，我完全依靠声音来分析我的数据并执行我的研究计划。到此为止，我活跃于一个协作中，该协作正在探索数据SONIFILITION（将数据转换为声音）以增强，验证和加速发现。我们计划的范围不仅限于使盲人和视觉障碍的研究人员能够为以前无法访问的研究领域做出贡献。相反，我们还考虑使用新的多模式方法，这些方法利用声音的特性来解决现代天体物理学趋势所带来的主流挑战。使用“现实生活”示例，我描述了我们如何显示时间序列数据，光谱和多维数据集，这些数据集映射到各种声音特征，例如音高，振幅，波形，波形，脉搏重复速率，音调质量，扭曲质量和失真和失真和失真和噪声，以提供有关测量不确定性的附加信息。我讨论了数据SONIFIRATION在高红移星系研究中的应用，以及我们协调的多波长观察计划以检测和跟进快速瞬态事件。最后，我概述了涉及触摸屏和触控板方法的当前研究方向，以检查散点图（非线性）数据表示，基于形状的识别以及使用合并的加权谐波来呈现多维数据集中的信息内容。
博士论文 - ScholarWorks | 内华达大学里诺分校
图 3.9 (左) 理想的纯正弦波电压输入 (右) 经过电子设备后产生的失真正弦波输出。图片由 David Williams 先生提供 [58]。 ................................................................................................................................... 30
möbius变换，用于减轻表示的视角扭曲
摘要。透视失真（PD）导致形状，大小，方向，角度和其他空间关系的前所未有的变化。精确地估计摄像机的固有和外在参数是一项防止综合透视失真的挑战任务。专用培训数据的不可利用性为开发强大的计算机vi-sion方法带来了关键的障碍。此外，失真校正方法使其他计算机视觉任务成为多步骤的方法，并且缺乏性能。在这项工作中，我们通过对Möbius变换的特定家族进行精细颗粒的Pa-Rameter控制来构成减轻透视扭曲（MPD），以模拟现实世界中的失真，而无需估计摄像机的内在和外在参数，并且没有估算实际静止数据的需求。此外，我们提出了一个专用的透视图基准数据集Imagenet-PD，以基准对该新数据集的深度学习模型的鲁棒性。所提出的方法优于ibendement-e和imagenet-X的基准。此外，它显着提高了Imagenet-PD的性能，同时始终如一地在标准数据分布上执行。值得注意的是，我们的方法在三种受PD影响的现实世界应用程序（牛仔计数，Fisheye Image补充和人员重新识别）上的性能提高，以及一个受PD影响的具有挑战性的CV任务：对象检测。源代码，数据集和模型可在https://prakashhipa.github.io/projects/mpd上的项目网页上找到。
不同处理参数对
选择性激光熔化（SLM）是添加剂制造技术之一，可以使用3D CAD软件逐层构建复杂的结构模型。但是，更高的研究成本几乎无法通过传统方法进行，解决问题的最佳方法是使用仿真软件。本文旨在通过剪辑加成式（SA）软件找到具有最小失真和最低残留应力的样品的最佳处理参数组合。在最佳处理参数下的仿真结果，导致失真和残留应力的最小值是扫描功率与300W，扫描速度为1.3m/s的组合，扫描速度，扫描间隔，一个点直径（0.12mm）（0.12mm）（0.12mm）（0.12mm）和热处理持有时间为4H。此外，计算结果还提供了一种新的研究方法，以验证不同加工参数对SLM制造的Inconel 718合金的影响。