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主题演讲：桩基动力检测技术-Fondytest
在过去 12 年中，桩基动态测试的技术方面发展迅速，尽管速度不如解释和建模方面那么快。这反映了在桩基动态测试领域创造实践突破而非理论突破的更高挑战。据观察，理论发展源于创新的测试和测量方法。在此关头，预计更高质量的测量将成为未来十年测试实践发展的关键方面之一。本文试图总结桩基动态测试的当前最新技术方面。在讨论了桩基动态测试的一些基本原理之后，回顾了以下内容：测试方法、加载设备和测量，包括其获取和解释。桩动态测试可以定义为使用动态效应（即通过质量和加速度的干预在桩内、桩外或桩边界产生力或应力）的桩测试。桩与加速（或减速）质量之间最常见的动态相互作用发生在打桩过程中，这促使应力波理论应用于桩。根据这种冲击过程中发生的现象的一维公式，向下传播的波（q）和向上传播的波（t）可以表示桩的行为（De St. Venant，1867 年；Isaac，1931 年）。这些波以速度 c 传播，由表达式 c = ,/FJp 给出，其中 E 和 p 是杨氏
主题演讲：桩基动力检测技术 - Fondytest
在过去的 12 年中，桩基动态测试的技术方面发展迅速，尽管不如解释和建模方面发展得那么快。这反映了在桩基动态测试领域创造实践突破而非理论突破的更高挑战。据观察，理论发展源于创新的测试和测量方法。在这个关头，预计更高质量的测量将成为未来十年测试实践发展的关键方面之一。本文试图总结桩基动态测试的当前最新技术方面。在讨论了桩基动态测试的一些基本原理之后，回顾了以下内容：测试方法、加载设备和测量，包括它们的获取和解释。桩基动态测试可以定义为使用动态效应（即通过质量和加速度的干预在桩内、桩外或桩边界产生力或应力）对桩进行测试。桩与加速（或减速）质量之间最常见的动态相互作用发生在打桩过程中，这促使应力波理论应用于桩基。根据这种撞击过程中发生的现象的一维公式，向下传播的波（q）和向上传播的波（t）可以表示桩的行为（De St. Venant，1867 年；Isaac，1931 年）。这些波以速度 c 传播，由表达式 c = ,/FJp 给出，其中 E 和 p 是杨氏
主题演讲：桩基动力检测技术 - Fondytest
在过去的 12 年中，桩基动态测试的技术方面发展迅速，尽管不如解释和建模方面发展得那么快。这反映了在桩基动态测试领域创造实践突破而非理论突破的更高挑战。据观察，理论发展源于创新的测试和测量方法。在这个关头，预计更高质量的测量将成为未来十年测试实践发展的关键方面之一。本文试图总结桩基动态测试的当前最新技术方面。在讨论了桩基动态测试的一些基本原理之后，回顾了以下内容：测试方法、加载设备和测量，包括它们的获取和解释。桩基动态测试可以定义为使用动态效应（即通过质量和加速度的干预在桩内、桩外或桩边界产生力或应力）对桩进行测试。桩与加速（或减速）质量之间最常见的动态相互作用发生在打桩过程中，这促使应力波理论应用于桩基。根据这种撞击过程中发生的现象的一维公式，向下传播的波（q）和向上传播的波（t）可以表示桩的行为（De St. Venant，1867 年；Isaac，1931 年）。这些波以速度 c 传播，由表达式 c = ,/FJp 给出，其中 E 和 p 是杨氏
教育领域的基于人工智能的面部识别和检测技术
在当今快节奏的世界中，各种系统中自动化和效率的需求已变得至关重要。这样一个领域是出勤管理，该领域传统上依靠手动或基于卡的方法，这两者通常都耗时且容易出现错误。这些方法可能导致不准确，管理不善或操纵出勤记录。此外，诸如代理出勤率（其他人代表他人的出勤率）之类的问题进一步使过程变得复杂。随着AI和计算机视觉技术的兴起，这些问题现在可以通过自动化和安全的解决方案有效地解决。基于AI的出勤系统，由面部识别技术提供支持，为这些问题提供了更有效，准确和防篡改的解决方案，从而确保了出勤跟踪的透明度和可靠性。该项目旨在开发这样的系统，以利用面部识别来准确识别个人并实时记录其出勤率，从而降低与传统方法相关的风险。
社论：能源系统中的先进异常检测技术及其应用
异常检测是一个重要的课题，已在不同的研究领域和应用领域中得到深入研究。它通常涉及异常数据、不健康状态的检测和故障诊断，有助于保证工业系统的稳定性、安全性和经济性。随着智能工业和传感器系统的发展，大量数据变得唾手可得，但工业系统的异常检测面临着重大挑战。一个典型的例子是对能源相关系统的研究，如热能、可再生能源（如风能、光伏）、电动汽车等。这些系统涉及各种数据格式和更复杂的数据结构，使异常数据检测成为一项挑战。目前，在深度学习和大数据分析的发展下，能源系统异常数据检测已经取得了许多有希望的成果。然而，由于能源行业的复杂性，许多具有挑战性的问题仍未解决。能源系统异常检测的新技术和高级工程应用仍然吸引着广泛的学者和行业。本研究专题的目的是征集有关异常检测技术的最新发展和能源相关系统应用进展的论文。该主题可以涵盖与异常检测算法开发相关的技术，例如机器学习、数据挖掘、深度学习、图论、大数据等。可以涉及能源应用的各个方面，例如数据清理、能源系统的不健康评估、状态监测和能源相关行业中的故障诊断。特别关注与能源相关的系统，例如风能、光伏、热能、电动汽车 (EV) 开发等。经过论文研究主题和严格审查，327 位作者提交的 63 篇高质量文章最终被接受，以表彰他们为电力系统、可再生能源系统和其他工业系统的状态监测和异常检测研究所做的贡献。在基于变分模态分解和随机森林的系列电弧故障诊断论文中，赵等人。提出了一种基于变分模态分解和能量熵的方法提取串联电弧故障的特征量，进而完成故障检测。在论文《通过结合在线机器学习和统计分析的数据驱动方法顺序检测微电网不良数据》中，黄等人提出了一种顺序检测方法来检测能源管理系统（EMS）中的不良数据。
电子元件组装的进步：实时人工智能驱动的检测技术
摘要：本研究提出了一种先进的方法，通过利用最先进的人工智能 (AI) 和深度学习技术进行实时在线检查来提高电子组装质量。主要目标是确保符合严格的制造标准，特别是 IPC-A-610 和 IPC-J-STD-001。该系统利用现有的拾放机基础设施，在组装过程中捕获电子元件的高分辨率图像。这些图像由能够检测出各种缺陷的 AI 算法即时分析，包括元件及其引线中的损坏、腐蚀、伪造和结构不规则。这种主动方法通过将实时缺陷检测和严格遵守行业标准整合到装配过程中，从传统的被动质量保证方法中转变而来。该系统的准确率超过 99.5%，处理速度约为每个组件 5 毫秒，使制造商能够及时识别和解决缺陷，从而显著提高制造质量和可靠性。该实施利用大数据分析，分析超过十亿个组件来改进检测算法并确保强大的性能。通过在缺陷升级之前预防和解决缺陷，该方法可最大限度地减少生产中断并促进更高效的工作流程，最终大幅降低成本。本文展示了多个组件缺陷案例研究，重点介绍了通过人工智能和深度学习识别的各种缺陷类型。这些示例与详细的性能指标相结合，为优化电子元件组装流程提供了见解，有助于提高生产效率和质量。
评论文章计算机辅助心音检测技术综述
心血管疾病已成为全球范围内威胁人类健康的首要疾病之一，心音检测技术作为一种无创性辅助诊断手段，在心血管疾病的预测中发挥着重要作用。本文对近5年来计算机辅助心音检测技术的最新发展进行了综述，主要涉及心音的理论及心音与心血管疾病的关系；心音信号的处理与分析中所涉及的关键技术，包括去噪、分割、特征提取与分类；重点介绍了深度学习算法在心音处理中的应用。最后对计算机辅助心音检测技术未来的研究方向进行了展望，旨在为心血管疾病的预测提供参考。
llms软件安全性：脆弱性检测技术和见解的调查
大型语言模型（LLMS）正在作为用于软件漏洞检测的变革性工具。传统方法，包括静态和动态分析，效率的面部限制，假阳性率以及可扩展性，具有现代软件复杂性。通过代码结构分析，模式识别和修复建议生成，LLMS展示了一种新颖的减轻脆弱性方法。本调查研究了漏洞检测，分析问题制定，模型选择，应用方法，数据集和评估指标的LLM。我们研究当前的研究挑战，强调跨语言检测，多模式整合和存储库级分析。根据我们的发现，我们提出了解决数据集可伸缩性，模型解释性和低资源场景的解决方案。我们的贡献包括：（1）对漏洞检测中LLM应用的系统分析； （2）一个统一的框架研究了研究的模式和变化； （3）确定关键挑战和研究方向。这项工作提高了对基于LLM的漏洞检测的理解。最新发现在https://github.com/owensanzas/llm-for-vulnerability-detection
将机器学习异常检测技术应用于美国海军太空系统运营
估计此信息收集的公共报告负担平均为每份回应 1 小时，包括审查说明、搜索现有数据源、收集和维护所需数据以及完成和审查此信息收集的时间。请将有关此负担估计或此信息收集的任何其他方面的评论（包括减轻此负担的建议）发送至国防部华盛顿总部服务处信息行动和报告局 (0704-0188)，地址：1215 Jefferson Davis Highway, Suite 1204, Arlington, VA 22202-4302。受访者应注意，尽管法律有其他规定，但如果信息收集未显示当前有效的 OMB 控制编号，则任何人均不会因未遵守信息收集而受到任何处罚。请不要将您的表格寄回上述地址。
基于颜色空间变换模型的晶圆颗粒计算机视觉检测技术
结果表明，由于背景图像噪声比颗粒尺寸更占主导地位，因此无法辨别晶圆上的颗粒。另一方面，所提出的方法可以以最小的串扰检查晶圆表面，并且使用实验定义的 HSV 颜色空间模型，可以按类型分离颗粒。生成的图像在视觉上清晰，没有颗粒和背景之间的串扰。所提出的方法简单、快速且易于使用，并表现出良好的颗粒分类性能。因此，该方法有望用于晶圆缺陷检测步骤，增强晶圆缺陷分类过程。