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World File Search System数据同步
保修商誉网格的预授权要求...
要与新的培训要求和保修/ LMS策略保持一致，以下新的消息代码将开始出现在索赔上。系统更新正在进行中，以将新的课程数据同步到保修。更多详细信息将通过Q4中的保修公告宣布，然后将这些新消息代码中的任何一个都纳入拒绝消息代码。直到两个系统都同步之前，将不会进行任何培训执行。mt8-根据索赔收到的日期，技术在限制的关键路径（限制状态=监视给定技能类别）。tt8-根据索赔所收到的日期，限制了技术（限制状态=为给定技能类别的活动）。tt9-无法满足进行维修所需的技能。以下现有技术人员培训消息代码将在接下来的几周内停止。
单元旋转绝对旋转编码器AHS58-H
使用现代快速技术的这个单线绝对编码器通过SSI接口（同步串行接口）传输与轴设置相对应的位置值。AHS58-H的分辨率是每革命的最大65536步。与AHS58系列相比，编码器没有微控制器。因此，它是一个纯的硬件编码器。控制模块将时钟束发送到绝对编码器以获取位置数据。旋转编码器然后将位置数据同步发送到控制模块的周期。可以选择使用函数输入的计数方向。绝对编码器直接安装在应用轴上，而无需任何耦合。绝对编码器的旋转由扭矩休息预防。电气连接是由12针圆形插头连接器进行的。也可以使用带有1 m电缆连接器的版本。
单圈绝对式旋转编码器 AHS58-H
这款采用现代快速技术的单圈绝对式编码器通过 SSI 接口（同步串行接口）传输与轴设置相对应的位置值。AHS58-H 的分辨率最大为每转 65536 步。与 AHS58 系列不同，该编码器没有微控制器。因此，它是一个纯硬件编码器。控制模块向绝对编码器发送时钟束以获取位置数据。然后，旋转编码器将位置数据同步到控制模块的周期。可以使用功能输入选择计数方向。绝对式编码器直接安装在应用轴上，无需任何耦合。扭矩支架可防止绝对式编码器旋转。电气连接由 12 针圆形插头连接器完成。还提供带有 1 米电缆连接器的版本。
GeoTrack：由网络生物启发的全球视频跟踪...
使用 Toyon 的 IPVT 算法处理来自 UAS 传感器的视频数据（第 4.1 节）。图像平面中的目标检测和/或目标轨迹被发送到融合和跟踪数据库，我们将其称为全球融合和跟踪中心 (GFTC)，因为它将处理来自多个 UAS 的视频数据并在地球坐标系中对该数据进行地理参考（第 4.2 节）。GFTC 还从自动驾驶仪接收有关 UAS 平台和传感器的状态遥测。此信息与视频数据同步，以在纬度/经度坐标中对图像平面检测/轨迹进行地理定位。UAS 运动控制算法将使用这些轨迹位置来协助操作员规划 UAS 平台路线并瞄准 UAS 传感器，以优化跟踪性能（第 4.4、4.5 和 4.6 节）。该 UAS 的轨迹位置和未来路线/任务计划被发送到 UAS 自动驾驶仪执行，并且还传送给其他 GeoTrack UAS，以促进合作跟踪并提高目标估计准确性（第 4.3 节）。
NM B2B 战略
o 新的客户端软件（即使用 NM B2B 的客户端软件，来自新组织或已经使用 NM B2B 的组织）将被要求使用 CP1 规定的方式 o 对于非 CP1 规定的方式，将与利益相关方商定终止日期 o 例如：大多数 NM B2B 飞行计划准备和归档服务目前有两个版本：初始版本和 FF-ICE/R1 版本——初始版本将在某个商定的终止日期退役 • 通过请求/答复和发布/订阅公开的 NM B2B 服务的新客户端软件（即使用 NM B2B 的客户端软件，来自新组织或已经使用 NM B2B 的组织）将尽可能使用发布/订阅。请求/答复将用于特殊的数据同步原因，而不是作为更新数据本地版本的标准方式。我们将鼓励现有客户端软件的开发人员推广“发布/订阅”模式来代替“请求/答复”模式。
SAP PP、RPA 和 IBP 的融合
摘要 SAP 生产计划 (PP) 与机器人流程自动化 (RPA) 和 SAP 集成业务计划 (IBP) 的集成代表了制造和供应链管理的重大进步。本文探讨了在现代生产环境中结合这些技术的协同作用、挑战和潜在好处。通过全面分析现有文献、案例研究和行业最佳实践，我们提出了一个无缝集成的框架，以提高运营效率、提高预测准确性并实现实时决策。我们的研究结果表明，成功实施这种集成方法可以大大改善生产计划、资源分配和整体供应链绩效。然而，组织在技术复杂性、数据同步和变更管理方面面临着显著的挑战。本文通过为从业者提供可行的见解和建议，为制造业数字化转型知识体系的不断增长做出了贡献。此外，它还确定了未来研究的关键领域，包括人工智能和机器学习在进一步优化这些集成系统中的作用。关键词：SAP 生产计划、机器人流程自动化、集成业务计划、制造效率、供应链优化。
一种基于计算机视觉的方法，用于收集移动机器人探针的地面真相
摘要：随着人工智能和嵌入式硬件开发的发展，对移动机器人的各种自主导航方法的利用变得越来越可行。因此，已经出现了对这些运动方法的鲁棒验证方法的需求。本文介绍了一种依靠计算机视觉的新颖地面真相定位收集方法。在这种方法中，摄像机被定位在上面，以通过计算机视觉技术来检测机器人的位置。与其他传感器的数据同步收集用于检索定位地面真相的图像。通过将摄像机派生的位置视为地面真理，可以进行比较分析以开发，分析和测试不同的机器人探视方法。除了在本文中提出地面真相收集方法外，我们还使用DNN比较使用来自不同传感器的数据作为输入进行探测。结果证明了我们的地面真相收集方法在评估和比较移动机器人的不同探光法方面的功效。这项研究通过提供可靠且多功能的方法来评估和比较探针技术，这对于开发和部署自主机器人系统至关重要，从而为移动机器人技术领域做出了贡献。
自主驾驶验证的混合现实模拟测试
自主驾驶需要在复杂环境中安全有效的航行。这导致对可靠测试方法的需求增加，在这种方法中，驾驶模拟器被广泛用于模拟自动驾驶汽车中的传感器。此外，结合了真实和模拟环境的数字双胞胎的概念正在应用于自动驾驶汽车，以进行有效且逼真的测试。但是，模拟器中车辆建模的不准确性可能导致累积位置误差，尤其是在急剧操纵期间，破坏了测试结果的可靠性。本文通过使用导航数据同步车辆位置和方向来纠正驾驶模拟器环境中累积错误的方法。系统会定期调整模拟器中的车辆动力学，以反映现实世界的动态，消除累积位置误差并缩小模拟与现实世界环境之间的差距。这种方法对于基于互动的测试（例如自动紧急制动（AEB））特别有效，该位置精度至关重要。为了证明这种混合现实系统体系结构的可行性，根据欧洲NCAP AEB协议进行了实验。结果说明了提出方法在减轻模拟器错误和增强自动驾驶测试的总体可靠性方面的好处。
用于实时位置相关缺陷的多模态传感器融合
实时缺陷检测对于激光定向能量沉积 (L-DED) 增材制造 (AM) 至关重要。传统的现场监测方法利用单个传感器（即声学、视觉或热传感器）来捕获复杂的过程动态行为，这不足以实现高精度和稳健性的缺陷检测。本文提出了一种新颖的多模态传感器融合方法，用于实时位置相关的机器人 L-DED 过程中的缺陷检测。多模态融合源包括捕捉激光-材料相互作用声音的麦克风传感器和捕捉同轴熔池图像的可见光谱 CCD 相机。提出了一种混合卷积神经网络 (CNN) 来融合声学和视觉数据。本研究的主要创新之处在于不再需要传统的手动特征提取程序，原始熔池图像和声学信号直接由混合 CNN 模型融合，该模型无需热传感模式即可实现最高的缺陷预测准确率 (98.5%)。此外，与以前基于区域的质量预测不同，所提出的混合 CNN 可以检测到缺陷发生的开始。缺陷预测结果与现场获取的机器人工具中心点 (TCP) 数据同步并注册，从而实现局部缺陷识别。所提出的多模态传感器融合方法为现场缺陷检测提供了一种可靠的解决方案。