生成的3D部分组装涉及了解零件关系,并预测其6-DOF姿势,用于组装逼真的3D形状。先前的工作通常集中在各个部分的几何形状上,忽略了整个物体的零件。利用两个关键的观察:1)超级部分姿势提供了有关零件姿势的强烈提示,而2)由于较少的超级部分,预测超级零件的姿势更容易,我们提出了一个零件 - 整个层次结构消息传递网络,以实现有效的3D零件组件。我们首先通过在没有任何语义标签的情况下对几何相似部分进行分组,从而引入超级零件。然后,我们采用零件整体的层次编码器,其中超级零件编码器预测基于输入部分的潜在超级零件姿势。随后,我们使用潜在姿势转换点云,将其馈送到零件编码器中,以汇总超级零件信息和有关零件关系的推理以预测所有部分姿势。在培训中,仅需要地面零件姿势。在推断期间,超级零件的预测潜在可增强可解释性。Partnet数据集上的实验结果表明,我们的方法可以部分地达到最新的功能和连接精度,并实现可解释的层次结构组件。代码可在https://github.com/pkudba/3dhpa上找到。
对于特定设备,存在大量的可靠性经验。它包含两种计算组件级故障率的基本方法,即“零件应力法和零件计数法”。零件计数法只需要有限的信息(例如组件类型、复杂性和零件质量)即可计算零件故障率。手册的零件计数部分是通过将更复杂的零件应力法的模型因子分配给通常预期的略微保守的估计值而得出的。所有特定的默认值均在手册的附录 A 中提供。零件应力法需要更多信息(例如外壳或结温以及电气工作和额定条件)来执行故障率计算。在手册制定之前,每个承包商都有自己独特的数据集,必须完全了解其来源,然后才能进行有意义的设计比较。
现代生活的几乎所有方面都取决于太空技术。多亏了计算机视频的一般和深度学习技术的巨大进步,几十年来,全世界都见证了将深度学习的发展用于解决太空问题的问题,例如自动驾驶机器人,诸如示踪剂,类似昆虫的机器人,类似昆虫的机器人和SpaceCraft的健康监测。这些只是一些在深度学习的帮助下具有高级空间行业的重要例子。但是,深度学习模型的成功需要大量的培训数据才能具有不错的性能,而另一方面,用于培训深度学习模型的公开空间数据集非常有限。当前没有用于基于太空的对象检测或实例分割的公共数据集,部分原因是手动注释对象分割掩码非常耗时,因为它们需要像素级标签,更不用说从空间获取图像的挑战了。在本文中,我们的目标是通过释放数据集以进行航天器检测,实例分割和零件识别来填补这一差距。这项工作的主要贡献是使用太空设置和卫星的图像开发数据集,并具有丰富的注释,包括绑定的航天器和口罩的框架盒对物体部分的水平,这些盒子是通过自动程序和手动努力的混合而获得的。我们还提供了对象检测和Intance Sementation的最新方法作为数据集的基准。可以在https://github.com/yurushia1998/satellitedataset上找到下载建议数据集的链接。
型号i rms(amps)OCL(MH min)最大DCR(MΩ)电感差(UH MAX)SQ1515VA203 1.5 20 390 200 SQ1515VA103 1.5 10 360 200 SQ151515VA852 200 SQ1515HA103 1.5 10 360 200 SQ1515HA852 1.8 8.5 170 200 SQ1515 HA552 2.5 5.5 5.5 115 200
I.在2024年6月3日至7日,针对东非地区数字整合计划(EA -RDIP,P176181)进行了项目实施支持任务(ISM)。作为该更广泛的地区项目的一部分,南苏丹共和国的混合动力(虚拟和面对面)任务于6月3日 - 7112023在南苏丹的朱巴举行。南苏丹的任务由Naomi 1-Lalewood(Tane Tean Leader,高级数字开发专家)领导,由Victor Kyalo(高级数字发展专家),Ariic David Reng(数字发展顾问),Michael Okuny(高级财务管理专家)和Ocheng Kenneth Kenneth Kaneth Kaunda Odek(高级生产专家)组成。Giacomo Assenza(网络安全专家)和Dereje Agonafir Hablewold(高级环保专家)和Jennifer Gui(南苏丹项目焦点,高级数字发展专家)实际上加入了任务。
2024 年 8 月 11 日 — 微电子元件零件进料器。微电子零件进料器。压电阀系统 DIGIVAL。DIGIVAL 行业第一。TM。DIGIVAL。精密零件进料槽...
03.07.2024 57491FL053 KEY KIT 05.04.2024 - D240003 Panasonic Energy Panasonic Tokai Rika CR1620 03.07.2024 57491FL063 KEY KIT 05.04.2024 - D240003 Panasonic Energy Panasonic Tokai Rika CR1620 03.07.2024 57491FL152 KEY KIT 05.04.2024 - D240003 Panasonic Energy Panasonic Tokai Rika CR1620 03.07.2024 57491FL162 KEY KIT 05.04.2024 - D240003 Panasonic Energy Panasonic Tokai Rika CR1620 03.07.2024 57491SG230 KEY KIT EU 05.04.2024 - D240003 Panasonic Energy Panasonic Tokai Rika CR1620 03.07.2024 57491SG280 KEY KIT E2 05.04.2024 - D240003 Panasonic Energy Panasonic Tokai Rika CR1620 03.07.2024 57491SG330 KEY KIT EK 05.04.2024 - D240003 Panasonic Energy Panasonic Tokai Rika CR1620 03.07.2024 57491SJ051密钥套件05.04.2024 -D240003 Panasonic Energy Panasonic Tokai Rika CR1620 03.07.07.2024 CR1620 03.07.2024 57491VA122密钥套件EU 05.04.2024 -D240003 Panasonic Energy Panasonic Panasonic Tokai Rika CR1620 03.07.2024 57491VA192 57491VA220密钥套件05.04.2024 -D240003 Panasonic Panasonic Tokai Rika CR1620 03.07.2024 57497AJ142密钥板钥匙板钥匙板2024/5/27(P)2024/6/6/25(M) -
随着量子计算机的发展,它们对我们当前的密码基础架构(尤其是RSA加密)构成了重大威胁。本演示文稿将探索如何使用Shor的算法破坏RSA并检查量子后加密算法的景观。