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先进制造技术与应用（...
制造技术是一个不断发展的领域，它不断地融入新的迭代和创新，为当今的制造商创造激动人心的新机遇并打开进步之门。制造业面临着加工先进材料的挑战，这些材料需要高精度、尺寸精度、复杂几何形状和更好的表面光洁度，从而导致制造业发生重大转型。工业中对具有微型特征的微型部件的需求也与日俱增。为了应对这些工业挑战，特别是在“自力更生的印度”时代，工程专业的学生需要从研究人员那里了解各种先进的制造技术及其具体应用。印度政府的“印度制造”运动旨在将印度打造为全球制造业中心。拟议的在线短期课程的目标是与学员分享先进制造领域的演讲者为“Atma Nirbhar Bharat” 的可直接工业应用的产品进行/观察到的尖端研究和开发。演讲者是来自外国大学、印度理工学院 (IIT)、国家理工学院 (NIT)、CFTI 和其他知名机构的杰出研究人员。
ZETA 评论_45X 先进制造业生产信用指南_2024 年 2 月
可以使用基础减少机制或文件要求解决多次抵免相同成本的问题。45X 抵免和第 45X(b)(1)(J) 节规定的电极活性材料抵免均基于纳税人成本的一部分。虽然这些抵免是生产税收抵免，但它们的计算方式类似于第 48 和 48C 节规定的投资税收抵免。第 48 和 48C 节规定的投资税收抵免按纳税人对合格财产的基础的百分比计算。但是，纳税人对该财产的基础可能会因 26 USC §49(a)(1)(A) 规定的投资税收抵免而减少。第 49 节将纳税人的税基减少相当于与该财产有关的某些无追索权融资的金额。财政部和国税局可以对 45X 抵免采取类似的方法，并要求纳税人从“已发生成本”中排除任何之前已申请 45X 节抵免的直接或间接材料成本。这种方法将要求纳税人从其直接和间接材料供应商处获得确认，确认之前没有为此类材料申请过 45X 节抵免。这并非史无前例，因为某些 45Q 节条款要求进行类似的调查。9
航天/航空航天飞行器先进制导与控制算法综述
在过去的几十年里，航天/航空航天飞行器的先进制导与控制 (G&C) 系统的设计受到了全世界的广泛关注，并将继续成为航空航天工业的主要关注点。毫不奇怪，由于存在各种模型不确定性和环境干扰，基于鲁棒和随机控制的方法在 G&C 系统设计中发挥了关键作用，并且已经成功构建了许多有效的算法来制导和操纵航天/航空航天飞行器的运动。除了这些面向稳定性理论的技术外，近年来，我们还看到一种日益增长的趋势，即设计基于优化理论和人工智能 (AI) 的航天/航空航天飞行器控制器，以满足对更好系统性能日益增长的需求。相关研究表明，这些新开发的策略可以从应用的角度带来许多好处，它们可以被视为驱动机载决策系统。本文系统地介绍了能够为航天/航空航天飞行器生成可靠制导和控制命令的最先进的算法。本文首先简要概述了航天/航空航天飞行器的制导和控制问题。随后，讨论了有关基于稳定性理论的 G&C 方法的大量学术著作。回顾并讨论了这些方法中固有的一些潜在问题和挑战。然后，概述了各种最近开发的基于优化理论的方法，这些方法能够产生最佳制导和控制命令，包括基于动态规划的方法、基于模型预测控制的方法和其他增强版本。还讨论了应用这些方法的关键方面，例如它们的主要优势和固有挑战。随后，特别关注最近探索 AI 技术在飞行器系统最佳控制方面的可能用途的尝试。讨论的重点说明了航天/航空航天飞行器控制问题如何从这些 AI 模型中受益。最后，总结了一些实际实施考虑因素以及一些未来的研究主题。
重新审视香港先进制造业
第四次工业革命（“工业 4.0”或“I4.0”）在很大程度上推动了先进制造技术和工艺的应用。工业 4.0 目前正在培育“智能工厂”的概念，这将大幅提高劳动生产率，使成本相对较高的国家在全球市场上具有竞争力，特别是使制造业能够以小批量生产高价值产品。事实上，工业 4.0 可以通过自动化、机器人和人工智能等高科技推动因素解决香港的劳动力挑战。麦肯锡全球研究院估计，全球自动化每年可使生产率增长 0.8% - 1.4% 1 。制造业中约 64% 的任务可以实现自动化。普华永道预测，到 2030 年，工业 4.0 技术可为全球经济贡献 15.7 万亿美元 2 。
MAGNET - 俄亥俄州东北部先进制造业
随着国家寻求实现经济脱碳并提高能源和供应链弹性，硬科技制造商正在电气化和可持续材料等领域迅速创新。在蓝图平台举措的基础上，该提案加强了一个融合集群，重点关注储能和先进材料等相互交织的技术。这些技术促进了我们地区驱动行业的组织和供应链之间的巨大相互依存，包括航空航天、电动汽车/汽车、医疗设备和聚合物。为了利用我们在这些领域的资产，该地区打算加强一个充满活力的创新集群，重视技术融合、开放式创新和技术采用。该提案以整体方式投资新举措并利用现有工作，并贯穿始终。在所有组成部分中，7500 万美元的 EDA 投资将与 4040 万美元相匹配。预期结果包括创造 13,119 个就业岗位、保留 6,986 个就业岗位和产生 10.75 亿美元的私人投资；预计10年内GRP增长123.39亿美元。
二进制神经网络的精确定量分析
作为一种新的编程范式，基于神经网络的机器学习已将其应用扩展到许多现实世界中的问题。由于神经网络的黑盒性质，验证和解释其行为变得越来越重要，尤其是当它们部署在安全至关重要的应用中时。现有的验证工作主要集中于定性验证，该验证询问是否存在针对神经网络的输入（指定区域），以便违反财产（例如，局部鲁棒性）。但是，在许多实际应用中，几乎可以肯定存在这样的（对抗性）输入，这使得定性答案降低了有意义。在这项工作中，我们研究了一个更有趣，更具挑战性的问题，即对神经网络的定量验证，该验证询问财产经常得到满足或侵犯财产的频率。我们针对二进制神经网络（BNNS），一般神经网络的1位量化。BNN最近在深度学习中引起了越来越多的关注，因为它们可以大幅度地减少记忆存储和执行时间，而智力操作在求助方案中至关重要，例如，嵌入式设备用于物联网的嵌入式设备。朝着对BNNS的定量验证，我们提出了一种新型算法方法，用于将BNN作为二进制决策图（BDDS），这是一种在形式验证和知识表示中广泛研究的模型。通过利用BNN的内部结构，我们的编码将BNN中块的输入输出关系转化为基数约束，然后由BDD编码。基于新的BDD编码，我们为BNN开发了一个定量验证框架，可以在其中对BNN进行精确和全面的分析。为了提高BDD编码的可扩展性，我们还研究了各个级别的并行化策略。我们通过为BNN提供定量鲁棒性验证和解释性来证明我们的框架的应用。广泛的实验评估证实了我们方法的有效性和效率。
二进制级别的指示fuzzing用于无使用后的漏洞
通过利用其他信息，例如（部分）错误堆栈跟踪，补丁或风险操作的操作，的指示模糊着重于自动测试代码的特定部分。 关键应用程序包括错误复制，补丁测试和静态分析报告验证。 最近有指示的模糊引起了很多关注，但诸如无用后（UAF）之类的难以检测的漏洞仍未得到很好的解决，尤其是在二进制层面上。 我们提出了UAF UZZ，这是第一个（二进制级）定向的灰色fuzzer，该灰盒源自UAF错误。 该技术采用了针对UAF指定的量身定制的模糊引擎，轻质代码仪器和有效的错误分类步骤。 对实际情况的错误复制的实验评估表明，就故障检测率，暴露时间和虫子三叶虫的时间而言，UAZ的UZZ明显优于最先进的指示fuzz。 uaf uzz也已被证明在补丁测试中有效，从而在Perl，GPAC和GNU补丁等程序中发现了30个新错误（7 CVE）。 最后，我们向社区提供了一个巨大的模糊基准，该基准专用于UAF，并建立在真实的代码和实际错误上。的指示模糊着重于自动测试代码的特定部分。关键应用程序包括错误复制，补丁测试和静态分析报告验证。最近有指示的模糊引起了很多关注，但诸如无用后（UAF）之类的难以检测的漏洞仍未得到很好的解决，尤其是在二进制层面上。我们提出了UAF UZZ，这是第一个（二进制级）定向的灰色fuzzer，该灰盒源自UAF错误。该技术采用了针对UAF指定的量身定制的模糊引擎，轻质代码仪器和有效的错误分类步骤。对实际情况的错误复制的实验评估表明，就故障检测率，暴露时间和虫子三叶虫的时间而言，UAZ的UZZ明显优于最先进的指示fuzz。uaf uzz也已被证明在补丁测试中有效，从而在Perl，GPAC和GNU补丁等程序中发现了30个新错误（7 CVE）。最后，我们向社区提供了一个巨大的模糊基准，该基准专用于UAF，并建立在真实的代码和实际错误上。
算术自相关和二进制序列的模式分布
其中n i = | {t≤n≤2t - 1：s n，τ= i} | ，i = 0，1。与经典的自相关相比，算术自相关是伪随机序列的携带相关函数。Goresky和Klapper [3]将算术自相关扩展到互相关，并给出了具有理想算术交叉相关性的二进制序列的大家族。后来，他们将算术自相关推广到[4，5]中的非二元序列。对于更多背景，读者被转介给[6]。序列的算术相关性预计将尽可能小。在[2]中提出了legendre序列算术自相关的非平凡结合。Hofer，M´erai和Winterhof [7]证明了算术自相关性和较高订单的相关度量的关系如下：
先进制造与自动化技术
首次入读瓦伦西亚大学的攻读学位的学生在前 18 个大学学分中可选择的课程范围有限。在前 18 个大学学分中，您将需要修读 ENC1101（3 个学分），如果适用，还需要修读 SLS 1122（3 个学分）和适合您所选元专业的数学课程（3 个学分）。其余课程将从人文学科（3 个学分）、科学（3 个学分）或社会科学（3 个学分）的通识教育核心课程和/或 AS 学位课程中的入门课程中选择。有关具体课程，请参阅“课程要求”选项卡上的基础课程。有关课程顺序建议，请咨询您的学生成功教练或通过登录 Atlas、单击 LifeMap 选项卡并单击我的教育计划来创建教育计划。
空间旋转：带有Spintronics实施的基于空间辍学的二进制贝叶斯神经网络
摘要 - 机器学习系统在实时，关键的决策领域（例如自动驾驶和工业自动化）中获得了突出性。他们的实现应通过不确定性估计来避免过度自信的预测。贝叶斯神经网络（Baynns）是估计预测不确定性的原则方法。但是，它们的计算成本和功耗阻碍了它们在Edge AI中的广泛部署。利用辍学作为后验分布的近似值，将贝恩的参数进行二进制，以及在基于Spintronics基于旋转的计算中（CIM）硬件阵列中实现它们的进一步，可以提供可行的解决方案。但是，设计用于卷积神经网络（CNN）拓扑的硬件辍学模块是具有挑战性且昂贵的，因为它们可能需要大量的辍学模块，并且需要使用空间信息来删除某些元素。在本文中，我们引入了MC-SpatialDropout，这是一种基于空间辍学的近似贝恩，带有Spintronics的新兴设备。我们的方法利用Spintronic设备的固有随机性与现有实现相比有效地实现了空间辍学模块。此外，每个网络层的辍学模块的数量减少了9倍，能量消耗量为94。11×，同时与相关工作相比仍能实现可比的预测性能和不确定性估计。