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外壳高度，底物厚度和扫描模式对直接金属沉积中悬臂失真的影响
金属添加剂制造中的摘要，移动的热源会导致温度和应变的空间和时间依赖性变化，从而导致部分变形。失真预测和优化的沉积参数可以提高生成的组件的尺寸精度。在这项研究中，通过实验验证了一种分析方法，用于建模覆盖高度和底物厚度的效果。此外，通过实验确定扫描模式与层高和底物厚度的函数的影响。分析模型基于凉爽的相位机理，并假定每个沉积层的恒定热收缩力的形成。与类似的实验条件相比，该模型可以准确预测实验校准后纵向悬臂失真。对于多层沉积，扫描模式对薄壁底物的失真影响最大。具有纵向扫描载体的优化沉积策略导致降低高达86％。结果强调了机械建模和扫描策略优化的潜力，以提高增材制造领域工业应用的形状准确性。
快速热量仪仿真的生成模型
模拟在粒子和核物理学中起重要作用。它被广泛用于DECOTER设计和实验数据和理论模型之间的比较。在特定上，模拟依赖于蒙特卡洛方法，需要显着的计算资源。尤其是，这种方法不能扩展以满足高光度大型强子对撞机（HL-LHC）运行期间预期的大量数据所产生的增长需求。使用众所周知的仿真软件Geant4捕获的粒子碰撞和相互作用的详细模拟需要数十亿个CPU小时，构成了LHC实验的一半以上的计算源[1，2]。更具体地说，对热量表中粒子阵雨的详细模拟是计算最高的步骤。已经开发了利用重复使用先前计算或测量物理量的思想的模拟方法，以减少计算时间[3，4]。这些方法从专门进行到单独的实验中，尽管它们比完整的模拟更快，但它们的速度不够快或缺乏准确性。因此，粒子物理社区需要使用新的更快的模拟方法来建模实验。模拟热量计响应的可能方法之一是使用深度学习技术。，特别是最近的工作[5]提供了证据，表明可以使用生成性副本网络来效果模拟粒子阵雨。虽然实现了超过100 000倍的速度，但设置非常简单，因为输入粒子为
您好，我叫 Kenneth Bastian。我是 AI Web Tools LLC（也称为 AiWebTools.Ai）的所有者。我们是现存最大的 AI 工具网站，或者说是最大的 AI 工具网站之一。我们为自己的企业和其他企业创建和设计 AI 工具。我们创建的 AI 工具几乎可以完成任何事情。随着我们走向未来，我必须向可能根本不了解 AI 的立法者说明。AI 已经存在，并且将继续存在。任何法律都无法阻止或减缓其发展。我敦促您不要在任何情况下限制 AI 的使用，包括州内决策。未来将会发生许多变化。在未来，我在这里只是为了告诉您这些变化。我创建了多个人工智能工具，它们将从根本上取代大约 80% 的工作。我这样做并不是为了直接取代工作；相反，我这样做是为了赋予我们州内公民前所未有的权力。AI 赋予的权力是无限的，赋予每个人权力。它让那些在学校表现不佳的人能够知道该如何回答问题，如果他们没有口袋里的人工智能助手，他们可能永远不知道这些问题。我已经为不同的用例创建了 500 多个自定义人工智能，它们都有不同的目的和重点。我制作了各种各样的人工智能，从医生人工智能到兽医人工智能，再到教育导师，再到大学学位 GPT，这是一个 GPT，它基本上可以教你每一门大学课程，不管你想学什么学位，它都会教你所有这些。这只是表面。未来将会发生无数的事情，我真的无法在这篇证词中全部列出，但我觉得我必须向你们解释了解未来的重要性。将有大量的工作岗位流失，这是肯定的，无论你通过什么法律，即使人工智能明天成为非法，一切仍将保持不变。人工智能完全在基于网络的情况下运行，而你无法控制网络。此外，人工智能已经发展到可以在硬件本地运行，你甚至可以在本地计算机上下载。有几种人工智能是计算机原生的，人们对此一无所知，例如刚刚插入 Windows 开始菜单的 co-pilot，你可以毫不费力地将你的想法与 GPT 集成；然而，co-pilot 有必须遵守的条款和条件，因此它无法帮助释放人工智能所能做到的每一个方面。我打算设计尽可能多的人工智能，看看哪些行业领域会受到影响、会受到影响，并为此做好准备。在未来的不到一年的时间里，我和其他每个普通人所做的事将会是共同的。地球上的每个人都会为自己的个人任务制造自己的人工智能机器人，这些机器人将慢慢融入我们的智能设备中，它们将装在我们的口袋里。我们将比以往任何时候都更聪明，更有能力，我们所有人都将像其他人一样被赋予权力。这是不可阻挡的，它正在到来，你几乎无法阻止它。你可以在你的控制范围内通过法律，阻止州立法者使用人工智能阅读证词或类似的东西；然而，你永远无法控制人工智能。人工智能是它自己的东西，因为它在这个世界上以多种方式运行，所以它无法改变；它将进化成它注定要参与的任何东西，没有任何法律可以影响它的行动方向
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无图像失真的透明可拉伸基材显示了下一代显示的潜力
使用迷你领导的设备和SIBS基板上的印刷图像的原始和剪切的SIBS膜之间垂直失真和变形差异的可视化。a）未拉伸设备的照片，d）印刷图像； b）设备和e）原始SIBS基板上的印刷图像伸展50％。c）设备和f）在剪切的SIBS基板上打印的图像伸展50％。（a – c）中的白色比例尺和（d – f）中的黑色比例尺每个代表1 cm。信用：高级材料（2024）。doi：
基于仿真的高速公路轨迹计划分析，使用高级多项式用于高度自动化驾驶功能
摘要 - 自动驾驶的基本任务之一是安全的轨迹计划，决定车辆需要驾驶的任务，同时避免障碍，遵守安全规则并尊重道路的基本限制。这种方法的实际应用涉及考虑周围环境条件和运动，例如车道变化，避免碰撞和车道合并。本文的主要重点是使用高阶多项式来开发和实施安全碰撞的高速公路车道变化轨迹，以高度自动化驾驶功能（HADF）。规划通常被认为是比对照更高的级别过程。行为计划模块（BPM）的设计旨在计划高级驾驶动作（例如Lane Change Maneuver），以安全地实现横向指导的功能，以确保车辆安全性和通过环境有效的运动计划。基于从（BPM）收到的建议，该函数将产生一个相应的轨迹。所提出的计划系统是特有的，具有基于多项式的算法的情况，对于两个车道高速公路方案。多项式曲线具有连续曲率和简单性的优点，可降低整体复杂性，从而可以快速计算。通过MATLAB模拟环境对所提出的设计进行了验证和分析。结果表明，本文提出的方法在车道变化动作的安全性和稳定性方面取得了显着提高。索引项 - BPM，HADF，MPC，车道变更，轨迹产生。
人道主义工人真的信任数字吗？评估人道主义领域中定量数据的使用
摘要人道主义工人真的信任数字吗？在Datawar研究项目的领域中，本文旨在调查过去二十年来人道主义工人对定量数据发展的兴趣。“需求学”方法（Glasman，2020年），自2000年代以来对捐助者的期望日益增长以及人道主义领域的专业化和合理化都是有助于大量使用定量数据的因素。促进“基于证据的人道主义”的话语在人道主义社区中促进了巨大的希望：良好使用定量数据可以增强上下文分析，干预监测甚至人道主义工人的安全性。但是，这项研究发现，这些叙述高估了人道主义工人处理数字的便利性。实际上，它表明，定量数据的使用主要由特定的，限制性的，以层次为基础的循证系统来确定，该系统培养自下而上的问责制，而不是日常的项目管理。结果，人道主义领域的数据缺陷似乎并没有伴随着人道主义工人的数据素养的提高。
台式4Merge：综合基准，用于合并逼真的密集交通与微交互式车辆
引言 - 在发现[1，2]一个多世纪后，超导性仍然是凝聚态物理学中最深入研究的主题之一，与物质的最基本描述具有深厚的联系[3-6]。这种宏观量子现象的特征在于零电阻，而希格斯则缩合光子大量[3,5,7]以下[3,5,7]低于某些临界温度t c。由具有较小相关效应的良好金属产生的超导体（常规的低t c超导通孔）。在BCS理论中，由于电子之间有效的吸引力，这一现象源于费米表面（FS）的不稳定性。最初，声子的交换介导了该效果。在密切相关的费米子系统（例如繁重的费米子[9，10]和高t c超导性[11-15]中，发现非常规超导性具有淋巴结间隙[11-15]，强调了其他玻色子也可能负责配对。在非常规的超导体[16]中，配对机制通常涉及复杂的相互作用，例如自旋波动，电子相关性或轨道效应，导致非平凡的对称性和动量依赖性超导差距。在高t c铜矿中，通过相位敏感的测量结果建立了FS上差距中的节点[17]，以确保间隙是具有D x 2-2-y 2波对称性的旋转单元。此外，已经预测并观察到了巡回铁磁体中的p波，可能是p波，旋转三芯对配对[18-22]。最后，已广泛考虑了磁化绝缘体异质结构和各种无间隙的效率系统的镁介导的非常规的超导性[23 - 37]。
使用摩托车的利用 - 逼真的flipperted- ...
这项研究的目的是确定移动AR（MAR）支持的翻转学习模型（FLM）应用程序对一般化学实验室课程中第一年本科生的学术成就的影响，并调查学生对MAR支持的FLM的观点。在使用测试前测试对照组进行的准实验设计中，实验组的课程是根据MAR支持的FLM进行的，而对照组的课程是按照课程规定的。对研究的定量数据，独立样本t检验的结果表明，MAR支持的FLM实施对学生的成就有积极影响。通过内容分析分析了与学生的访谈，并确定学生对申请进行了积极评估并发现它们有用。这项研究的发现是该领域未来研究的初步。
![正交表示用于估计因果量的学习
生成的AI和创造性工作：叙事，价值观和影响
triffid：提高第一响应者效率的自动机器人辅助
微守流：边缘设备的复杂性自我注意力低的视觉变压器
covid- ... 之间的不可思议和争议性溢出
arxiv：2502.10437v1 [q-bio.pe] 2025年2月9日
对表示漏洞和工程强大的视觉变形金刚的机械理解
arxiv：2502.05610v1 [CS.CL] 2025年2月8日
Goproteingnn：利用蛋白质知识图蛋白表示学习
台式4Merge：综合基准，用于合并逼真的密集交通与微交互式车辆
arxiv：2502.08704v1 [cond-mat.supr-con] 2025年2月12日
机器人引发的久坐行为的社会控制
增强数字阴影的稳健性，用于使用增强岩石物理建模的二氧化碳存储监控
arxiv：2502.07964v1 [cs.lg] 2025年2月11日
对石墨烯中振荡大声电效应的相干检测
arxiv：2502.09316v1 [CS.CL] 2025年2月13日
将基于物理的建模与锂离子电池的机器学习相结合
Trellis BMA：DNA存储的IDS通道上的编码跟踪重建
arxiv：2502.07650v1 [stat.ml] 2025年2月11日
与Soc- ... 的多间隔能量储备合作](/simg/3/371e53cea55d57b21dc3cec4490fd2d843578c28.webp)
正交表示用于估计因果量的学习 生成的AI和创造性工作：叙事，价值观和影响 triffid：提高第一响应者效率的自动机器人辅助 微守流：边缘设备的复杂性自我注意力低的视觉变压器 covid- ... 之间的不可思议和争议性溢出 arxiv：2502.10437v1 [q-bio.pe] 2025年2月9日 对表示漏洞和工程强大的视觉变形金刚的机械理解 arxiv：2502.05610v1 [CS.CL] 2025年2月8日 Goproteingnn：利用蛋白质知识图蛋白表示学习 台式4Merge：综合基准，用于合并逼真的密集交通与微交互式车辆 arxiv：2502.08704v1 [cond-mat.supr-con] 2025年2月12日 机器人引发的久坐行为的社会控制 增强数字阴影的稳健性，用于使用增强岩石物理建模的二氧化碳存储监控 arxiv：2502.07964v1 [cs.lg] 2025年2月11日 对石墨烯中振荡大声电效应的相干检测 arxiv：2502.09316v1 [CS.CL] 2025年2月13日 将基于物理的建模与锂离子电池的机器学习相结合 Trellis BMA：DNA存储的IDS通道上的编码跟踪重建 arxiv：2502.07650v1 [stat.ml] 2025年2月11日 与Soc- ... 的多间隔能量储备合作
表示学习被广泛用于观察数据的因果量（例如，有条件的平均治疗效应）。尽管现有的表示学习方法具有允许端到端学习的好处，但他们没有Neyman-Ottrol-ottrodenal学习者的理论特性，例如Double Ro-Busberness和Quasi-Oracle效率。此外，这种表示的学习方法通常采用诸如平衡之类的规范约束，甚至可能导致估计不一致。在本文中，我们提出了一类新型的Neyman-Ottrodonal学习者，以在代表水平上定义的因果数量，我们称之为或称为校友。我们的旅行者具有几个实际的优势：它们允许基于任何学习的表示形式对因果量进行一致的估计，同时提供了有利的理论属性，包括双重鲁棒性和准门的效率。在多个实验中，我们表明，在某些规律性条件下，我们的或学习者改善了现有的表示学习方法并实现最先进的绩效。据我们所知，我们的或学习者是第一批提供代表学习方法的统一框架，而Neyman-ottrol-ottrodenal学习者进行因果量估计。