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World File Search System系统可靠性
人工智能辅助凹版胶印系统可靠性评估
在印刷电子中，完美的印刷质量对于电子设备制造至关重要。虽然印刷缺陷可能会降低电子设备的性能甚至导致其故障，但使用传统的计算机视觉工具进行印刷缺陷识别的质量评估仍存在挑战。本研究提出了基于人工智能 (AI) 和深度卷积神经网络的计算机视觉方法。首先，收集并标记带有印刷线图像的数据集。其次，使用 Grad-CAM 可视化技术对整体印刷质量分类模型进行训练和评估。第三，也是最后一点，对预训练的对象检测模型 YOLOv3 进行了微调，以进行局部印刷缺陷检测。在微调之前，分析了地面真实边界框，并使用 k 均值聚类算法选择了锚框大小。整体印刷质量和局部缺陷检测 AI 模型与基于滚筒的凹印胶印系统集成在一起。这种 AI 方法也有望成为更准确的印刷可靠性分析的有力补充。
人工智能辅助凹版胶印系统可靠性评估
在印刷电子中，完美的印刷质量对于电子设备制造至关重要。虽然印刷缺陷可能会降低电子设备的性能甚至导致其故障，但使用传统的计算机视觉工具进行印刷缺陷识别的质量评估仍存在挑战。本研究提出了基于人工智能 (AI) 和深度卷积神经网络的计算机视觉方法。首先，收集并标记带有印刷线图像的数据集。其次，使用 Grad-CAM 可视化技术对整体印刷质量分类模型进行训练和评估。第三，也是最后一点，对预训练的对象检测模型 YOLOv3 进行了微调，以进行局部印刷缺陷检测。在微调之前，分析了地面真实边界框，并使用 k 均值聚类算法选择了锚框大小。整体印刷质量和局部缺陷检测 AI 模型与基于滚筒的凹印胶印系统集成在一起。这种 AI 方法也有望成为更准确的印刷可靠性分析的有力补充。
数据驱动工程系统可靠性优化的定量方法
回想起来，最近几年让我学会了从新的、有价值的角度看待我的工作、我自己和他人。我坚信这将对我未来的职业和个人发展产生持久的积极影响。这要归功于那些我要表示真挚感谢的人。Dieter Kranzlmüller 教授，感谢他在慕尼黑大学指导我的论文，并从一开始就在正确的时间提供正确的问题和答案。Rüdiger Schmidt 教授，感谢他随时可以审阅我的论文，他详细而深思熟虑的评论以及鼓舞人心的讨论。Benjamin Todd 博士，感谢他让我自由地追求我的目标，在需要时提供必要的支持，并在需要时捍卫我的利益。您的贡献是让这三年成为一段有益而有趣的旅程的最大贡献。Andreas Müller 教授，在办公时间之外进行鼓舞人心的讨论和坚定的支持。Jan Uythoven 和 Andrea Apollonio，在可靠性和可用性研究工作组中进行卓有成效的合作。我的同事 David Nisbet、Yves Thurel、Slawosz Uznanski、Thomas Cartier-Michaud、Volker Schramm、Arto Niemi、Jochen Schwenk、Christophe Martin、Raul Murillo Garcia、Konstantinos Papastigerou 和整个 CCE 部门，分享他们的专业知识和意见，帮助我在高效而友好的氛围中进一步发展我的想法和方法。德国博士生项目、欧洲核子研究中心未来环形对撞机研究提供并资助了这个有趣的研究项目，Jean Paul Burnet 领导的 TE-EPC 小组在令人信服的环境中主持了我的研究。最后，我要感谢我的父母和姐姐，即使我在这个雄心勃勃的项目中彻底失败了，他们也给了我信心。简而言之，感谢你们让我记住了博士宇宙之外的许多重要事物。感谢我了不起的朋友们，让外面的博士宇宙变得尽可能有趣和令人兴奋。
基于电子元器件故障率模型的可靠性预测系统
和 比机械元件更容易进行可靠性预测规范化，因此已经设计出各种预测方法并正在使用。这些预测规范大多是通过收集加速寿命试验和现场数据而建模的分析结果。电子元件可靠性预测研究始于真空管时代，至今仍在进行，生产出许多尖端电子元件。Palo（1983）为SSI，MSI和LSI设备开发了可靠性预测模型。该模型通过添加设备缩放因子和现场经验因子来发现通信用电子元件的故障率，这在以前的基于纯乘法计算方法的模型中是没有考虑到的。O'Connor (1985) 研究了 MIL-HDBK- 217D 方法在预测
人工智能辅助凹版胶印系统可靠性评估
在印刷电子中，完美的印刷质量对于电子设备制造至关重要。虽然印刷缺陷可能会降低电子设备的性能甚至导致其故障，但使用传统的计算机视觉工具进行印刷缺陷识别的质量评估仍存在挑战。本研究提出了基于人工智能 (AI) 和深度卷积神经网络的计算机视觉方法。首先，收集并标记带有印刷线图像的数据集。其次，使用 Grad-CAM 可视化技术对整体印刷质量分类模型进行训练和评估。第三，也是最后，对预训练的对象检测模型 YOLOv3 进行了微调，以进行局部印刷缺陷检测。在微调之前，分析了真实边界框，并使用 k-means 聚类算法选择了锚框大小。将整体印刷质量和局部缺陷检测 AI 模型与基于滚筒的凹印胶印系统集成在一起。这种 AI 方法也有望为更准确的印刷可靠性分析提供有力补充。
评估市场改革方案以提高 ERCOT 系统可靠性
首字母缩略词 定义 4CP 4 同步峰值 AS 辅助服务 BRS 后备可靠性服务 CDR 容量、需求和储备（ERCOT 报告） CONE 新进入成本 CT 燃气轮机 DEC 可调度能量信用 ECRS ERCOT 应急储备服务 ERS 紧急响应服务 EFOR 等效强制停机率 EFORd 按需等效强制停机率 ELCC 有效负荷承载能力 ERCOT 德克萨斯州电力可靠性委员会 EUE 预期未服务能量 E3 能源与环境经济学公司 FFRS 快速频率响应服务 FRM 前向可靠性市场 IMM 独立市场监测 ISO 独立系统运营商 LOLE 负荷损失预期 LOLH 负荷损失小时数 LOLP 负荷损失概率 LR 负荷资源 LSE 负荷服务实体 LSERO 负荷服务实体可靠性义务 ORDC 运行储备需求曲线 PBPC 功率平衡惩罚曲线 PCM 绩效信用机制 PRD 价格响应需求 PUCT 德克萨斯州公用事业委员会 PUNS 私人使用网络 REC 可再生能源信用 RPS 可再生能源组合标准 RRS 响应储备服务 SERVM 战略能源与风险估值模型 TDSP T&D 服务提供商
人工智能辅助凹版胶印系统可靠性评估
在印刷电子中，完美的印刷质量对于电子设备制造至关重要。虽然印刷缺陷可能会降低电子设备的性能甚至导致其故障，但使用传统的计算机视觉工具进行印刷缺陷识别的质量评估仍存在挑战。本研究提出了基于人工智能 (AI) 和深度卷积神经网络的计算机视觉方法。首先，收集并标记带有印刷线图像的数据集。其次，使用 Grad-CAM 可视化技术对整体印刷质量分类模型进行训练和评估。第三，也是最后一点，对预训练的对象检测模型 YOLOv3 进行了微调，以进行局部印刷缺陷检测。在微调之前，分析了地面真实边界框，并使用 k 均值聚类算法选择了锚框大小。整体印刷质量和局部缺陷检测 AI 模型与基于滚筒的凹印胶印系统集成在一起。这种 AI 方法也有望成为更准确的印刷可靠性分析的有力补充。
人工智能辅助凹版胶印系统可靠性评估
在印刷电子中，完美的印刷质量对于电子设备制造至关重要。虽然印刷缺陷可能会降低电子设备的性能甚至导致其故障，但使用传统的计算机视觉工具进行印刷缺陷识别的质量评估仍存在挑战。本研究提出了基于人工智能 (AI) 和深度卷积神经网络的计算机视觉方法。首先，收集并标记带有印刷线图像的数据集。其次，使用 Grad-CAM 可视化技术对整体印刷质量分类模型进行训练和评估。第三，也是最后一点，对预训练的对象检测模型 YOLOv3 进行了微调，以进行局部印刷缺陷检测。在微调之前，分析了地面真实边界框，并使用 k 均值聚类算法选择了锚框大小。整体印刷质量和局部缺陷检测 AI 模型与基于滚筒的凹印胶印系统集成在一起。这种 AI 方法也有望成为更准确的印刷可靠性分析的有力补充。
可靠性的可靠性概念
Newsom PSY 521/621单变量定量方法，秋季2024 1可靠性概念可靠性概念可靠性概念涉及度量的一致性或精度。一个简单的例子正在称量对象。如果量表在其测量中有所不同，那么重量将不会总是相同的，但有时会低估，有时高估了真实的重量。我们经常将这种波动视为随机的波动，没有平均趋势超过低估的趋势。随机波动的程度与可靠性相反，因此可靠性可以定义为量度缺乏测量误差的程度。可靠性通常与有效性形成鲜明对比，这与措施的含义或解释有关。如果我们的体重测量，例如在杂货店称重蔬菜，也正在测量喷洒在它们上的水重量以保持新鲜，那么它不仅仅是蔬菜重量的量度。因此，该措施意味着与蔬菜重量不同的东西 - 蔬菜湿的重量。请注意，缺乏随机变化的“测量误差”仅与随机变化有关，不包括任何系统的不准确性，例如湿蔬菜示例中。如果一个度量始终低估或高估了真实值（也许仅适用于某个组），则它被认为具有偏见，这被认为是测量误差的独特概念。偏见也是一个重要的问题，但这是一个有效性而不是可靠性的问题。估计可靠性可靠性随连续性而异。措施在或多或少地可靠，并且不是全部或没有质量的。如果缺乏可靠性是随机错误或无法解释的变化，则我们可以使用以下方程（称为经典测试理论方程）来定义可靠性。
向可靠性工程师介绍爱荷华曲线系统
西密歇根大学 ScholarWorks 研究生院免费向您提供此硕士论文 - 开放访问。西密歇根大学 ScholarWorks 授权管理员已接受此论文，将其纳入硕士论文。如需了解更多信息，请联系 wmu-scholarworks@wmich.edu。