XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System池是
使用子图池化改进逻辑公式的图神经网络表示
深度学习与自动定理证明相结合的最新进展主要集中在将逻辑公式表示为深度学习系统的输入。特别是，人们对采用结构感知神经方法来处理逻辑表达式的底层图形表示的兴趣日益浓厚。虽然基于图形的方法比字符和标记级方法更有效，但它们通常会做出表示权衡，从而限制其捕获输入的关键结构属性的能力。在这项工作中，我们提出了一种嵌入逻辑公式的新方法，旨在克服先前方法的表示限制。我们的架构适用于不同表达能力的逻辑；例如，一阶和高阶逻辑。我们在两个标准数据集上评估了我们的方法，并表明所提出的架构在前提选择和证明步骤分类方面都实现了最先进的性能。
选择性激光熔融添加剂制造过程中熔体池区域的反馈控制
摘要：选择性激光熔化（SLM）是一种金属粉末融合添加剂制造工艺，具有为航空航天和生物医学植入物制造复杂组件的潜力。大规模适应受到阻碍。非均匀熔体池尺寸是这些缺陷的主要原因。由于先前的粉末床轨道加热而导致的熔体池尺寸变化。在这项工作中，对相邻轨道产生的热量的效果进行了建模，并设计了反馈控制。控制的目的是调节熔体池横截面区域，以拒绝粉末床内相邻轨道的热量的影响。SLM过程的热模型是使用集总池体积的能量平衡开发的。将来自相邻轨道的干扰热建模为熔体池的初始温度。将热模型与干扰模型结合起来，导致了一个非线性模型，描述了熔体池的演化。PID是一种经典的反馈控制方法，用于最大程度地减少轨道干扰对熔体池面积的影响。在已知的环境中为所需的熔体池区域调整了控制器。仿真结果表明，在扫描16毫秒内的粉末层多个轨道的扫描过程中，所提出的控制器调节所需的熔体池面积，并在0.04 mm的长度内将激光功率降低了10％，大约在五个轨道中。这减少了孔形成的机会。因此，它提高了使用SLM工艺制造的组件的质量，从而减少了缺陷。
日本陆上自卫队中央会计部门授权支出和负担官员
5 天前 — 零件编号或规格。设备名称。规格编号。到期日期等。组。交货地点。交货日期。[包装。41UD1A10183。0001。UN。16.00。Ichigaya。[应急广播设备用电池。1.八...
li-ion电池开发北美的叉车开发北美叉车的开发
多种材料处理部门的抽象快速增长驱动了行业中对更强大，有效的设备的需求。这种增长促使需要改进，更有能力的功率来源。响应增强功率和支持数据的设备的需求，雷蒙德（Raymond）开发了包括锂电池（lib lib）的能量必需线路。此外，业务运营开始需要更多的存储空间来应对不断增长的产品可变性。LIB消除了对大型电池房和常规电池维护的需求。此返回的楼层空间要进行操作，需要减少人员干预，他们现在可以将电池维护时间返回增值活动。开发一种启用远程信息处理的NMC（镍锰钴（化学）电源最大化了电池能力和升降机的性能。电池的长周期寿命，具有稳定的性能，可确保对我们的客户进行良好的投资。市场的接受度进展顺利，采用率持续增长。
基于深度第二代小波自动编码器的曲波池化脑病理分类
神经系统疾病代表与人类神经系统相关的异常。它们还包含中枢神经系统、脊髓或大脑的生化、解剖或电改变。这些疾病会引发不同的症状。及早诊断此类变化对于治疗是必要的，目的是限制疾病进展。本文介绍了一种精确的 CAD 系统来对脑 MRI 进行分类，该系统克服了模式分类中的关键问题，例如在训练阶段提取某些特征。我们的贡献是融合第二代小波 (SGW) 网络和深度学习架构，从而提出了用于模式分类的新型监督特征提取方法。我们的新型架构允许通过重建深度堆叠的第二代小波自动编码器来对数据集类别进行分类。将曲波池化 (CP) 与 Adam 梯度计算方法相结合可以提高自动编码器的准确性。在本研究中，我们利用 Haar 曲线波 (CurvPool-AH) 和 Shannon 曲线波 (CurvPool-AS) 构建了 Adam CP。该网络可以通过多个 SGW 自动编码器实现，最终在最后一层使用一个 Softmax 分类器。我们还发现 CurvPool 表现相当不错
原位X射线量化熔体池行为在定向能量沉积不锈钢的添加剂
SS316L的定向能量沉积添加剂制造（DED-AM）使用原位和Operando Synchrotron X射线成像进行了研究，以定量地了解加工参数对融化池形态和表面质量的影响。发现，DED-AM构建的表面粗糙度可能是由于熔体流量的变化和构建阶段运动扰动引起的熔体池表面扰动所致。的过程图，该过程图将构建质量与处理参数（包括粉末进料速率，激光功率和遍历速度）相关联。AM过程参数如何控制构建效率，并确定导致粗糙度的表面扰动所需的处理条件。2020作者。由Elsevier B.V.这是CC下的开放式访问文章（http：//creativecommons.org/licenses/4.0/）。
vitae Rajkumar Subramani博士（脑池研究员）泰米尔纳德邦中央大学化学系助理教授
Complexes Bearing Sulfur-Donar Ligands” Modern Trenends in Inorganic Chemistry-XIV (2011) Hyderabad, India __________________________________________________________________________ Personal Details Full Name : Subramani Rajkumar Date of Birth : 8 th April 1987 Gender : Male Nationality : Indian Language Known : Tamil, English Marital Status : Married Permanent Address – No- 152 Bajanai Koil Street, Meleri Village & Post Nemili(T. K), Ranipet District, Tamil Nadu, INDIA PIN: 632502 __________________________________________________________________________ Declaration I hereby declare that the information furnished above is true to the best of my knowledge and additional information may be provided based on further necessary processing stages.日期：27-04-2024 Rajkumar Subramani博士
