将设计上传到LightForge™网站并不简单。必须在x,y和z的10μm网格上指定光学表面。上传设计后,Lightforge™网站运行了设计规则检查,如果接受,则您的光学元件将在短短2周内准备就绪。
去年,Marshall Bums 对桌面制造业进行了一项研究,包括其各种技术及其应用。他得出的结论是,自动化制造是最有希望拥有巨大市场的高科技领域,尽管它存在许多具有挑战性的技术问题,但可以立即开发。Bums 博士于 1982 年成立了 Ennex Technology,从事市场技术的研究和开发。其第一个项目是向全美商业客户推销当时新推出的 IBM 个人电脑。该项目的成功为 Bums 博士的第二个项目提供了资金,该项目是 Bums 博士的博士研究计划,于 1991 年 4 月刚刚完成。第三个项目正在考虑中。Bums 博士拥有麻省理工学院物理学学士学位和博士学位。在德克萨斯大学奥斯汀分校获得原子物理学博士学位。
网络内的机器学习推断提供了高吞吐量和低潜伏期。它位于网络内,电力效率并改善应用程序的性能。尽管有其标准,但网络内机器学习研究的限值很高,需要在可编程数据平面上进行大量专业知识,以了解机器学习和应用领域的知识。现有的解决方案主要是一次性的努力,很难跨平台复制,更改或端口。在本文中,我们介绍了种植者:一个模块化,有效的开源框架,用于在一系列平台和管道体系结构上快速原型化网络内的机器学习模型。通过识别机器学习算法的一般映射方法 - 播种机引入了新的机器学习映射并改进了现有的映射。它为用户提供了几个示例用例,并支持不同的数据集,并且用户已经将其扩展到新的字段和应用程序。我们的评估表明,与以前的模型量化作品相比,Planter改善了机器学习的能力,同时大大降低了资源消耗并与网络功能共存。在未修改的商品硬件上以线速率运行的种植者支持的算法,每秒提供数十亿个推理决策。
去年,Marshall Bums 对桌面制造行业进行了一项研究,包括其各种技术及其应用。他得出的结论是,自动化制造是最有希望拥有巨大市场的高科技领域,尽管它存在许多具有挑战性的技术问题,但可以立即开发。Bums 博士于 1982 年成立了 Ennex Technology,从事市场技术的研究和开发。它的第一个项目是向全美商业客户推销当时新推出的 IBM 个人电脑。该项目的成功为 Bums 博士的第二个项目提供了资金,该项目是 Bums 博士的博士研究计划,于 1991 年 4 月刚刚完成。第三个项目正在考虑中。Bums 博士拥有麻省理工学院物理学学士学位和
介绍过去,制造方法的变化很重要,尤其是在引入快速原型(RP)技术的过程中。这些技术允许快速创建复杂的设计。RP方法,包括融合沉积建模(FDM)和立体光刻(SLA),使从数字模型快速转变为实际原型[1-4]变得容易。这减少了对旧制造方法中发现的大型工具和重型手动工作的需求。使用CAD数据进行原型不仅加快了产品如何从设计到市场的速度,而且还为创新创造了一个空间,让设计师尝试具有较少财务风险的新想法[8]。通过开源微控制器平台等高级工具的兴起,增强了好处,这使许多人更容易获得原型[5]。因此,这些技术的显着影响是明确的,从而重新思考了传统方法,以支持满足现代制造环境需求的更智能,添加的解决方案。
Deepika Jijotiya和Prabhu Lal Verma机械工程系,Samrat Ashok Technological Institute,M.P. Vidisha,M.P.,印度 * (CAD)数据。通常使用3D打印技术进行零件或组件的构造。第一个快速原型制作的技术在1980年代后期获得,并用于生产模型和原型零件。今天,它们用于更广泛的应用程序,甚至用于制造相对较少的生产质量零件。一些雕塑家使用该技术进行展览。快速应用开发(RAD)是一种软件开发方法,它使用最少的计划来快速原型制作。使用RAD开发的软件的“计划”与编写软件本身交织在一起。缺乏广泛的预先计划通常可以使软件的写入速度更快,并且更容易更改要求。在本文中,我们讨论了基于性能的高级快速原型制作技术的调查。基于绩效的技术是根据不同方法分类的。我们还分析了最新方法的主要改进。关键字:计算机辅助设计,快速原型制作,性能分析简介
图1:用于使用各种植物物种(杨树,小麦,菠菜)的无叶绿体细胞系统的工作流,用于自动高通量零件表征。通过完整的叶绿体和随后的乳液的分离,是从populus×Canescens(Poplar),Spinacia oleracea(菠菜)和Triticum aestivum(小麦)中产生的无叶绿体细胞提取物。随后构建和测试了标准化植物杆级的14级组装库,包括各种调节元素。通过涉及非接触式液体处理程序(Echo 525,Cobra)的自动工作流程建立了无细胞的反应,以将无叶绿体细胞提取物与DNA模板和纳米型底物相结合。证明了叶绿体细胞提取物的翻译活性,我们首先旨在验证叶绿体CFE系统是否具有足够的
测试结构的手动布局和特性自动化软件的生成需要大量的工程资源。因此,在高水平上定义结构布局、位置和所需计量,从而实现掩模布局和计量代码的自动生成,这一能力极具吸引力。最早的工艺控制出版物之一涉及从几何参数自动生成测试结构布局 [1],同时还关注测量数据的自动分析 [2]。该主题中的大多数出版物都发表于千禧年之前 [1-8],但测试结构布局的自动化继续引起人们的兴趣 [9-13]。近年来,由于相对低成本工具的出现,直接写入光学能力的使用率有所提高 [14]。这种系统在非生产环境中特别适用于快速原型制作,部分原因是无需考虑掩模成本,而且周期时间更短。与使用光掩模所必须的保守方法相比,消除这些限制为技术人员提供了更大的自由度和灵活性 [15]。可以快速实施短循环运行来研究/优化工艺步骤,而无需包括使用光掩模技术开发测试芯片时通常需要的一套全面的测试结构。这为改进技术的快速开发和原型设计开辟了真正的可能性,因为更改设计只需要修改数字文件。然而,要充分利用这一机会,电子设计自动化 (EDA) 软件还有待进一步改进,包括布局
摘要。本文回顾了考文垂大学与巴西微型和小型企业支持服务 (SEBRAE) 合作开发并由英国文化协会资助的创意经济培训产品和工具包的开发。该产品是在 2017 年秋季在巴西进行为期两周的创意经济范围考察后设计的。范围考察发现,需要一种有趣且“颠覆性”的商业规划体验,从而实现快速原型设计,从而以较低的开发成本将新的创意经济理念推向市场——“Sprint”。2017 年底,在巴西的四个地点测试了为期一天的微型 Sprint,并获得了良好的反馈。客户随后要求提供为期三天的方法版本,以便投入更多时间进行创意企业家的文化变革和相关工具包的开发。然而,这个 Sprint 随后也推出了一个超精简的 3 小时版本,并于 2019 年和 2020 年通过英国文化协会创意火花计划在乌克兰试行。该工具包提供技能和技术,用于培训创意企业家及其导师,以促进其社区创意经济的发展。本文主要关注客户委托的三天冲刺的实施。