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World File Search System炉壳
Tasek 水泥厂窑壳温度 - ...
阴影区域监测 第一个 Kilnscan 具有黄色视野，用于测量位于建筑物内部的窑炉部分的温度。可以注意到扫描仪与窑壳之间的距离仅为 4.3 米。由于 140° 视野扫描仪，实现了这一短瞄准距离限制。第二个和第三个扫描仪旨在扫描窑壳的同一部分，并特别解决沿着窑炉这一部分延伸的阴影区域问题。然后通过结合这两个扫描仪的数据重建热图像，消除阴影，从而完美地全面监测窑壳。
带 Haloring 的 D-Sub 轻型后壳
D-Sub 轻型后壳是保护重量和空间受限的太空应用中的连接器和电缆的关键元件。我们现在提供兼容 Haloring 的 D-Sub 轻型后壳新版本，可满足客户在需要屏蔽的应用中的需求。
Mesogan：生成神经反射率壳
摘要我们介绍了Mesogan，这是一种生成3D神经纹理的模型。通过结合生成对抗网络（stylegan）和体积神经场渲染的优势，这种新的图形原始形式代表了中尺度的出现。原始性可以用作神经反射率壳的表面；表面上方的薄体积层，其外观参数由神经网络定义。为了构建神经外壳，我们首先使用带有仔细随机傅立叶特征的stylegan生成2D特征纹理，以支持任意尺寸的纹理而无需重复伪影。我们以学习的高度功能增强了2D功能纹理，这有助于神经场渲染器从2D纹理产生体积参数。为了促进过滤，并在当前硬件的内存约束中启用端到端培训，我们使用了层次结构纹理方法，并将模型训练在3D中尺度结构的多尺度合成数据集上。我们提出了一种在艺术参数上调节Mesogan的可能方法（例如，纤维长度，链的密度，照明方向），并演示并讨论整合基于物理的渲染器。
八卦炉：针对大脑规模 - ACM 数字图书馆
摘要 大规模预训练人工智能模型在一系列重要应用中展现出了极高的准确率。为了实现更高的准确率，预训练人工智能模型的规模每年都在大幅增长，而训练此类模型需要海量的计算和内存能力，这加速了人工智能与高性能计算的融合。然而，在高性能计算系统上部署人工智能应用仍存在不足，需要基于特定硬件特性进行应用和系统协同设计。为此，本文提出了八卦炉1号，这是第一个在百亿亿次超级计算机——新一代神威超级计算机上训练脑规模模型的工作。通过结合针对硬件的节点内优化和混合并行策略，八卦炉在前所未有的大型模型上实现了良好的性能和可扩展性。评估显示，八卦炉可以使用混合精度训练14.5万亿参数模型，性能超过1 EFLOPS，并且有能力训练174万亿参数模型，其数量堪比人脑的突触数量。
燃气发射的贝尔炉Mk v He
控制面板•断路器进行隔离和保护•比例控制气体燃烧器•坩埚和加热器小时仪•可编程的时间时钟切换•模拟显示•火焰故障，测序控制器金属温度控制可能来自浮动或固定的高空计，或一个在坩埚中的房屋。可编程控制器将通过自动调整热输入（无论是熔化还是保持）将金属温度保持在非常紧密的限制中。数字显示既显示了所需的温度和当前金属温度。
壳板的开发 - 启发论文
4.1 测地线追踪离散化 ................................................................................................................................................ 66 4.2 通过几何程序进行测地线追踪 ................................................................................................................................ 67 4.3 使用优化程序进行测地线追踪 ............................................................................................................................. 72 4.4 地图要求 ...................................................................................................................................................... 77 4.5 地图概念 ............................................................................................................................................................. 78 4.6 地图详述 ............................................................................................................................................................. 80 4.7 唯一性问题 ............................................................................................................................................................. 86 4.8 追踪测地线的精度要求 ............................................................................................................................. 87 4.9 初步验证的图版集 ............................................................................................................................................. 88 4.10 比较验证 .............................................................................................................................................
Purolite™浅壳Shell™SSTPPC60H
本文中包含的陈述，技术信息和建议截至本文之日起准确。由于产品的使用条件和使用条件和方法是我们无法控制的，因此，Purolite明确违反了对任何对产品或对此类信息的使用或依赖造成的结果或产生的任何结果的责任；对于任何特定目的，适合性的保证或任何其他明示或暗示的保证，都没有关于所描述的货物或本文提供的信息的任何其他保证的保证。本文提供的信息仅与指定的特定产品有关，并且当该产品与其他材料或任何过程中使用时可能不适用。此处包含的任何内容构成根据任何专利的执业许可，也不应解释为侵犯任何专利的诱因，建议用户采取适当的步骤以确保对产品的任何建议使用不会导致专利侵权。
基于机器学习的优化设计，可弯曲壳1
＆这些作者为这项工作做出了同样的贡献，应被视为联合第一作者 *通讯作者。电子邮件地址：zwhdwy@hnu.edu.cn（W。H Zhang）; thuangsq@jnu.edu.cn（S.Q。 黄）。电子邮件地址：zwhdwy@hnu.edu.cn（W。H Zhang）; thuangsq@jnu.edu.cn（S.Q。黄）。
模拟电线和……的壳结构的构建形状
在 WAAM 等 DED 工艺中，计算机辅助制造 (CAM) 系统用于使用计算机辅助设计 (CAD) 数据生成沉积路径。用于加工工艺的通用 CAM 系统输出加工后的三维 (3D) 形状。用于 AM 工艺的商用 CAM 系统也可以在构建过程之后绘制 3D 形状；但是，用户必须手动输入焊珠几何形状，并且估计精度不够高，因为焊珠几何形状取决于各种因素，例如工艺参数、目标形状和位置。在给定上下文中，目标形状是指目标形状是否悬垂的情况（Abe 和 Sasahara，2015 年；Sasahara 等，2009 年），位置对应于熔池在