本文的目的是介绍由高屈服钢 S690 QL 制成的移动平台支撑结构的 MAG 焊接参数选择研究结果。这种钢的符号含义[7]: • S:结构钢, • 690:最小屈服强度(690 MPa), • Q:淬火和回火, • L:低缺口韧性试验温度。高屈服强度钢由于其屈服强度高,在土木工程和运输工具建造中的应用越来越多[1-2]。该组钢的优势在于相对伸长率可达 14% 左右,是 AHSS 组高强度钢伸长率的两倍 [3-4]。建议在焊接屈服强度较高的钢材时将线能量限制在3.5kJ/cm的水平[5],并进行预热。根据焊接板厚的增加,预热温度也应相应提高。制造商没有提供有关选择此类钢的预热温度的原则的信息[7]。本文决定选择最合适的 S690 QL 钢(典型的屈服强度增加的钢)焊接参数,以使接头在低温下具有最佳的冲击强度。
为什么我们相信与土著文学的教学?在我们参与土著知识系统,社区,文学和学术的多年中,我们已经知道故事是我们工作的核心。故事体现了社区及其知识,存在和做的方式,以一种吸引人的形式 - 不仅是头脑。故事本质上是关系的,因为柜员和听众彼此之间的关系以及故事的讲述。并且由于人际关系需要共同的责任,因此讲故事是一种共享知识的方式,将人们吸引到互惠的连接网络。故事不仅是为了娱乐;他们在那里指导我们的生活。托马斯·金(Thomas King)在“故事讲座”系列的真相末尾的每一章结尾处经常重复的线条是这一原则的一个例子。King(2003)告诉读者这个故事是“您的。与您一起做什么。。。,但不要说未来几年,只要您听到这个故事就会以不同的生活生活。您现在已经听到了”(第29页)。在决定如何让他人参与土著教育工作时,我们相信从故事开始。我们感谢讲故事的讲故事,以尊重土著知识系统,确保知识仍然存在于上下文中,并强调个人声音和集体倾听的价值。故事是教育关系工作的关键方法。
大型视觉模型(LVLM)越来越擅长从视觉输入中产生上下文详细且相干的响应。然而,它们在多模态决策和开放式的一代中的应用受到了明显的Hal-Lucinations的限制,因为生成的文本不准确地代表了视觉内容。为了解决这个问题,本文介绍了指令解码(ICD)方法,这是一种旨在减少LVLM推论的幻觉的新颖性。我们的方法的灵感来自我们的观察,即我们所说的干扰指令在多模层融合模块中显着加剧了幻觉。ICD会从标准和指导扰动中进行分布,从而增加对齐不确定性,并有效地从原始分布中减去幻觉的概念。通过对犯罪基准(POPE和MME)和生成基准(Llava-Bench)的全面实验,我们证明ICD显着减轻了对象级别和属性级别的幻觉。此外,我们的方法不仅解决了幻觉,而且还显着增强了LVLMS的一般感知和识别。
Bryan Tassey , Dean Area Coordinator Carmen Moreno Farm Manager Tim Donovan Administrative Assistant Alyssa Boydsten (19hr) Director of Grants & Special Projects Autumn Gardia Administrative Assistant Aaron Bargas (II) Director of Ag Innovation Cody Jacobsen Student Support Coordinator Veronica Munguia Student Support Coordinator (Ag) Jimmy Bailon Instructional Support Technician Ramon阿维拉·蒂米(Avila timmy Coca)(19hr)特伦顿·埃尔默(Trenton Elmer)(19小时)Jaime Godoy Francisco Gonzalez Travis Travis Travis Lindsey Chris Chris Chris Minor Jimmie Neugebauer Conrad Torrez David Wright学术计划自动化学计划自动化技术/电子技术HIVAC技术机械化技术农业技术农业工艺工艺工艺工艺工艺,和营养厂和作物科学卡车驾驶
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•您所教的课程的课程提纲,课程计划或描述。•原始作业,学生工作的示例和/或课堂技术。•一分钟论文的样本,有关课程的中期反馈问题;如果您完成了一个教学和学习奖学金摘要(SOTL)或教学作为研究(TAR)项目的摘要;样品分配,测验,测试,分级标准或型号;您对学生的反馈意见或分配的副本(仅在学生书面许可下使用)。•课程提纲,简短的课程描述,包括潜在的评估,材料,学习成果,活动或课程计划,您将来想教。•同伴或教师观察说明,视频咨询说明(来自您的CTL首席研究员)和/或学生中期反馈的摘要。用于评估您的教学包括学生评估(FCQS)(汇总到图表中的定量数据和一个以例子为例的整个班级的书面注释),对教学的教师评估或未经请求的学生反馈。
https://www.bis.doc.gov/index.php/reulurations/eretivations/export-
随着围绕 ChatGPT 等生成式 AI 工具的讨论越来越多,图书馆员现在面临着学生用来抵消研究和写作任务的可访问 AI 技术。信息素养框架和标准传统上帮助图书馆员规划他们的教学课程;然而,这些结构并没有解决人工智能问题。许多由图书馆员领导的研讨会已经开始出现,以帮助学生创建聊天提示、验证 ChatGPT 提供的信息并批判性地使用人工智能工具。虽然围绕 ACRL 信息素养框架及其中 AI 的位置已经开始了一些讨论,但我们提出,需要一个新的框架来解决人工智能的所有复杂性。本白皮书旨在报告对教学图书馆员关于人工智能素养的采访。通过对访谈的分析,我们将确定与人工智能相关的主要主题和关注点,并制定一个强大的人工智能素养框架。白皮书的读者应该更好地了解人工智能素养在信息素养教学中的地位,并能够使用严格的结构来规划自己的干预措施。
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