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用激光纹理彻底改变汽车设计
在大多数情况下，激光纹理将降低过程的复杂性，尤其是减少步骤的数量。与化学蚀刻相比，这是更真实的。激光纹理本质上是一个数字过程。最初的步骤是将图案映射为灰度位图，而较暗的部分代表了更深层次的abla。然后将灰度位图叠加在3D模具数据上。最终将注射模具放置在激光机内，并按照定义程序施加纹理。多亏了3D渲染，在最终塑料零件上的纹理可以在物理模具之前进行模拟和微调。此外，这种方法通过最大程度地减少运输时间来减少整体交货时间，这可能需要几天或几周。这是对这两个过程的比较。
PSA 关于人工智能 (AI) 的声明 - 图像创建...
• 大型彩色 [LC，11x14 至 16x20]，• 大型单色 [LM，11x14 至 16x20]，单色定义：只有当图像给人以没有颜色的印象（即仅包含灰色阴影，可以包括纯黑色和纯白色）或给人以灰度图像的印象（即整个图像都以一种颜色调色）时，图像才被视为单色。（例如，棕褐色、红色、金色、蓝色等）经过修改的灰度或多色图像，或者给人以通过局部色调、多色调或包含专色进行修改的印象，不符合单色的定义，应归类为彩色作品。”请记住，提交给彩色和单色部分的图像必须具有相同的标题。一幅图像不能提交到同一轮次的多个部分。
人工智能的应用——图像处理
彩色图像和不同的色彩空间。根据图像类型，我们可以讨论伪彩色处理（当颜色被分配灰度值时）或 RGB 处理（对于使用全彩色传感器获取的图像）。• 图像压缩和解压缩允许
使用 DCTEFRQI 方法的高级量子图像表示和压缩
近年来，量子图像处理在图像处理领域引起了广泛关注，因为它有机会将海量图像数据放入量子希尔伯特空间。希尔伯特空间或欧几里得空间具有无限维度，可以更快地定位和处理图像数据。此外，多种类型的研究表明，量子过程的计算时间比传统计算机更快。在量子域中编码和压缩图像仍然是一个具有挑战性的问题。从文献调查中，我们提出了一种 DCT-EFRQI（直接余弦变换量子图像的高效灵活表示）算法来有效地表示和压缩灰度图像，从而节省计算时间并最大限度地降低准备的复杂性。这项工作旨在使用 DCT（离散余弦变换）和 EFRQI（量子图像的高效灵活表示）方法在量子计算机中表示和压缩各种灰度图像大小。使用 Quirk 模拟工具设计相应的量子图像电路。由于量子比特数的限制，总共使用 16 个量子比特来表示灰度图像的系数及其位置。其中，8 个量子比特用于映射系数值，其余量子比特用于生成相应系数的 XY 坐标位置。理论分析和实验结果表明，与 DCT-GQIR、DWT-GQIR 和 DWT-EFRQI 相比，所提出的 DCT-EFRQI 方案在 PSNR（峰值信噪比）和比特率方面提供了更好的表示和压缩。
einladung zum ifp-seminar
Katharina Ehrmann应用合成化学研究所，Tu Wien主持人：Andrei Pimenov Termin：Mittwoch，26.03.2025，15：15 Uhr Ort：Tu Wien，freihausgebäudeWiednerHauptnerHauptstraße8-10，1040 Wien seminarraum dc corte bere dc corte <7（7）og）摘要：现代设备（例如医疗假体或信息存储设备）通常需要几种材料属性的复杂相互作用才能运行。这样的宏观和微观多部位零件的制造通常依赖于几种制造技术和相应的工程解决方案，以从几个单独制造的单特制零件中组装多用品构造。因此，一个树脂的真正多物质印刷最近已成为基于光的3D打印社区的焦点领域之一。具体而言，使用不同的辐射强度（灰度光刻）或不同颜色的光（多波长打印）的使用被证明是有力的打印参数，可以通过有目的地改变单体转换来改变交联密度，从而在一个树脂中使用僵硬和柔软的零件打印。然而，随着延迟的时间，这些转化率逐渐淡出的差异随着网络中剩余的未反应单体而发生。此外，材料特性的变化尚未扩展到刚性与软柔性之外。本演讲将探讨超出当前范围之外的灰度光刻的进步。在第二部分中，将引入基于单光量的增值税光聚合物中用于宏观对象的打印的新概念。在第一部分中，基于两光子聚合的灰度打印，用于制造具有前所未有的机械性能变异性以及在一个3D打印对象内具有前所未有的机械性能变异性以及可降解和不可降解部分的区分的µM尺寸对象。将证明结晶度在光聚合物中的高效诱捕将被证明，随后在多温度和灰度光刻中用于结晶度的变化，因此分别通过印刷温度或辐射强度的简单变化来变化。最后，将通过通过两种光线通过两种颜色的光线引入完全正交3D打印的第一个原理证明来讨论基于波长 - 正交反应的多波长3D打印的承诺，以创建可降解与不降解对象。
使用 EfficientNet 模型进行脑肿瘤分类
[2] 中，SVM 分类器和模糊 C 均值的组合已被用于检测脑肿瘤。为了获得大脑属性，该方法采用了灰度运行长度矩阵 (GLRLM)。SVM 分类器用于确定脑部扫描是否包含肿瘤。SVM 分类器利用 120 次脑部 MRI 扫描中的 96 次进行训练，然后使用剩余的 24 张图像进行测试。该方法在分类任务中获得了最高 91.66% 的准确率。[3] 中利用朴素贝叶斯分类器识别了脑肿瘤。对 50 次脑部扫描的评估发现总体准确率为 94%，肿瘤识别率为 81.25%，非肿瘤检测率为 100%。在这里，从分割的灰度脑部图片中得出了八个形态特征和三个强度特征来对肿瘤进行分类。朴素分类器是一种基于贝叶斯概率理论的监督机器学习算法。
面向硅石墨复合材料的三维解析模型......
图 1：本研究中使用的工作流程。从石墨浆料的模拟（左上）到耦合电化学和力学模拟（右下）。左下角显示了每个粒子的颜色和大小。为了提高可见度，Si 粒子的大小被夸大了。石墨 (Si) 相的电荷状态图分别以灰度（红蓝）表示。应力场表示 CBD 网络的应力。
