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增材制造 - 金属 AM
据称，Sapphire 激光粉末床熔融 (LPBF) 金属 AM 系统专为大批量生产而设计。它包括一个直径 315 毫米、高 400 毫米的构建包络，配备双 1 kW 激光器操作。为了实现卓越的部件间一致性，Velo3D 报告称，Sapphire 的集成原位工艺计量技术可实现闭环熔池控制，据称这是同类产品中的首创。据称，该系统能够构建复杂的几何形状，并允许设计出无支撑的悬垂度低至五度，以及高达 40 毫米的大型无支撑内径。据报道，最小特征尺寸和壁厚低于 250 µm。为了最大限度地提高生产率，Sapphire 系统包含一个可实现自动切换的模块，使新的打印能够在 15 分钟内无需操作员参与即可开始。
超保守和龋齿封闭修复体
龋病的传统治疗方法由 G.V. 在近一个世纪前提出。Black。1 该治疗包括去除龋病，包括所有脱矿的牙本质和无支撑的牙釉质棒。遵循这些指导方针的牙齿准备还必须提供足够的空间来放置修复材料，这主要基于材料本身的物理特性。此外，准备工作还扩展到包括将来可能变成龋齿的窝沟（预防扩展）。最后，根据 Black 的说法，窝洞准备需要去除牙齿结构以准备特定规定的轮廓形状以及内部形状，以便机械固定修复体。然而，遵守这些传统准则会导致健康牙齿结构的丧失。最终结果是，对非常有限的龋病损伤的最终准备可能会导致健康牙釉质和牙本质的大量损失。1969 年，Keyes 2 描述了病因学中必不可少的三组致病因素（图示为重叠的圆圈）
使用不确定性定量
摘要 - 对意外情况的自动实时识别在自动驾驶汽车的安全中起着至关重要的作用，尤其是在不支持且无法预测的情况下。本文评估了来自深度学习域的不同贝叶斯不确定性量化方法，以预测基于系统级模拟的测试期间对安全至关重要的不当行为进行预测。具体来说，我们计算不确定性得分作为车辆执行，此后直觉是高不确定性得分表明无支撑的运行时条件，这些条件可用于区分安全性诱导故障驾驶行为。在我们的研究中，我们对两种贝叶斯不确定性定量方法相关的有效性和计算开销进行了评估，即Mc-辍学和深层集合，以避免行为不当。对全部 对于来自udacity模拟器的三个基准，包括通过突变测试介绍的分布和不安全条件，两种方法都成功地检测到了大量的越野发作，可提前几秒钟提供几秒钟的早期警告，并提前几秒钟，超出了两个省级的错误态度错误的预测方法，并在效率上效率效率和注意力效应，并效率为效率效率，并效率为效率，并提前效率上的效率效应。 值得注意的是，深层合奏在没有任何错误警报的情况下检测到了大多数不当行为，即使使用相对较少的模型，也可以在计算上可行地进行实时检测。 我们的发现表明，将不确定性量化方法纳入是一种可行的方法，用于在基于深度神经网络的自动驾驶汽车中构建故障安全机制。对于来自udacity模拟器的三个基准，包括通过突变测试介绍的分布和不安全条件，两种方法都成功地检测到了大量的越野发作，可提前几秒钟提供几秒钟的早期警告，并提前几秒钟，超出了两个省级的错误态度错误的预测方法，并在效率上效率效率和注意力效应，并效率为效率效率，并效率为效率，并提前效率上的效率效应。 值得注意的是，深层合奏在没有任何错误警报的情况下检测到了大多数不当行为，即使使用相对较少的模型，也可以在计算上可行地进行实时检测。 我们的发现表明，将不确定性量化方法纳入是一种可行的方法，用于在基于深度神经网络的自动驾驶汽车中构建故障安全机制。对于来自udacity模拟器的三个基准，包括通过突变测试介绍的分布和不安全条件，两种方法都成功地检测到了大量的越野发作，可提前几秒钟提供几秒钟的早期警告，并提前几秒钟，超出了两个省级的错误态度错误的预测方法，并在效率上效率效率和注意力效应，并效率为效率效率，并效率为效率，并提前效率上的效率效应。 值得注意的是，深层合奏在没有任何错误警报的情况下检测到了大多数不当行为，即使使用相对较少的模型，也可以在计算上可行地进行实时检测。 我们的发现表明，将不确定性量化方法纳入是一种可行的方法，用于在基于深度神经网络的自动驾驶汽车中构建故障安全机制。对于来自udacity模拟器的三个基准，包括通过突变测试介绍的分布和不安全条件，两种方法都成功地检测到了大量的越野发作，可提前几秒钟提供几秒钟的早期警告，并提前几秒钟，超出了两个省级的错误态度错误的预测方法，并在效率上效率效率和注意力效应，并效率为效率效率，并效率为效率，并提前效率上的效率效应。值得注意的是，深层合奏在没有任何错误警报的情况下检测到了大多数不当行为，即使使用相对较少的模型，也可以在计算上可行地进行实时检测。我们的发现表明，将不确定性量化方法纳入是一种可行的方法，用于在基于深度神经网络的自动驾驶汽车中构建故障安全机制。