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数据驱动的金属添加剂制造过程中温度演变的预测
aabstr abtract Act ..在这项研究中，开发了一种数据驱动的深度学习模型，以快速准确预测温度演化和金属添加剂制造过程的熔融池尺寸。该研究的重点是通过直接能量沉积制造的M4高速钢材料粉末的批量实验。在非优化过程参数下，许多沉积层（以上30）通过由覆层材料对热史的高灵敏度引起的样品深度产生了巨大的微观结构变化。在先前的研究中通过实验测量验证的批量样本的2D有限元分析（FEA）能够实现定义在不同过程设置下温度场进化的数值数据。训练了馈送前向神经网络（FFNN）方法，以重现由FEA产生的温度场。因此，训练有素的FFNN用于预测初始数据集中未包含的新过程参数集的温度字段历史记录。除了输入能量，节点坐标和时间外，还认为五个相关的层数，激光位置以及从激光到采样点的距离可提高预测准确性。结果表明，FFNN可以很好地预测温度演化，在12秒内精度为99％。
TDA1085C 通用电机速度控制器 - Farnell
电压调节器（引脚 9 和 10）这是一种并联型调节器，能够吸收大量电流并提供良好的特性。电流由外部降压电阻 R1、R2 和整流器从交流线路提供：该半波电流用于馈送扼流电容器，其电压由 IC 检查。当达到 V CC 时，多余的电流由另一个降压电阻 R10 和引脚 10 导出。必须按顺序确定这三个电阻： • �当交流线路最小且 V CC 消耗最大（存在快速斜坡和脉冲）时，让 1.0 mA 流过引脚 10。• �当交流线路提供最大电流且 V CC 消耗最小（无斜坡和无脉冲）时，让 V 10 达到 3.0 V。• 在整个主线周期内，除非失去调节，否则不得超过 Pin 10 的动态范围。交流线路电源故障会导致关机。由 R1 和 R2 构建的双电容滤波器可实现有效的 V CC 平滑，并有助于消除设定速度中的噪声。
AeroGuard - 我们的无人机
› 能够消除 FAA 第 107 条规定下的各种威胁 › 非常适合保护大型户外聚会（如体育场和音乐会）免受多种同时发生的威胁 › 旨在防止违禁品走私和知识产权 (IP) 盗版 › 没有非法 RF 干扰，不会干扰手机、WiFi 或任何其他合法通信系统 › 完全受控地远离保护区进行处置，几乎消除了附带损害的可能性 › 超高最高速度和极快的响应时间 › 平民友好、不引人注目的操作 › 与现有安全措施和各种检测系统集成，包括雷达、EO/IR、声学和其他新兴技术 › 专门制造的重型机身，电子设备和控制装置专为容错而设计，在美国设计和制造 › 捕获目标的大小/重量可在飞行中立即传达给安全团队 › 地面控制站和拦截器馈送集成到现有的 CCTV 系统中 › 可扩展 - 100 多个拦截器可以同时攻击 100 多个目标 › 可与授权飞机互操作 ›快速、无需熟练的重新加载操作 › 符合 ITAR 标准，ECCN 9A991.b › 美国和国际专利正在申请中
基于脑电图的神经网络重度抑郁症和双相情感障碍检测：综述
精神障碍是重大的公共卫生挑战，因为它们是全球疾病负担的主要因素，并严重影响个人的社会和经济福利。本综合综述集中于两种精神障碍：重度抑郁症 (MDD) 和双相情感障碍 (BD)，过去十年中出现了值得关注的出版物。如今，使用生物标志物对精神障碍的表型表征需求很大。脑电图 (EEG) 信号可以为 MDD 和 BD 提供丰富的特征，然后它们可以提高对这些精神障碍的病理生理机制的理解。在本综述中，我们重点关注采用由 EEG 信号馈送的神经网络的文献。在使用 EEG 和神经网络的研究中，我们讨论了各种基于 EEG 的协议、生物标志物和用于检测抑郁症和双相情感障碍的公共数据集。我们最后进行了讨论并提出了宝贵的建议，这将有助于提高已开发模型的可靠性，并实现更准确、更确定的基于计算智能的精神病学系统。对于利用脑电图信号识别抑郁症和躁郁症的研究者来说，这篇评论将是一个结构化且有价值的起点。
clearclip：分解剪辑表示密集的视觉语言推理
摘要。尽管大规模预处理的视觉模型（VLM）尤其是在各种开放式播放任务中的剪辑，但它们在语义细分中的应用仍然具有挑战性，从而产生了带有错误分段区域的嘈杂分段图。在本文中，我们仔细地重新调查了剪辑的架构，并将残留连接确定为降低质量质量的噪声的主要来源。通过对剩余连接中统计特性的比较分析和不同训练的模型的注意力输出，我们发现剪辑的图像文本对比训练范式强调了全局特征，以牺牲局部歧视，从而导致嘈杂的分割结果。在响应中，我们提出了一种新型方法，该方法是分解剪辑的表示形式以增强开放式语义语义分割的。我们对最后一层介绍了三个简单的修改：删除剩余连接，实现自我关注并丢弃馈送前进的网络。ClearClip始终生成更清晰，更准确的绘制图，并在多个基准测试中胜过现有的方法，从而确认了我们发现的重要性。
裂缝实验中用于表面裂纹检测的机器学习分类器
在进行机械实验时，正确确定断裂的发作至关重要。通常是通过视觉检查进行的，这里提出了一种基于图像的机器学习方法来对破裂和未裂缝的标本进行分类。它产生了客观化和自动化裂纹检测的潜力，从而消除了实验后处理中的不确定性和错误来源。评估了从77个实验获得的三个试样几何形状的30'000以上斑点图案。它们包括单轴张力，缺口张力以及轴对称V弯曲实验。统计纹理特征是从所有图像中提取的。它们包括第一阶（方差，偏度，峰度）和高阶统计纹理特征，即Haralick功能。根据Fisher的判别比率评估纹理信息的歧视能力，并确定并量化特征相关性。高歧视能力的图像纹理特征子集用于解析从简单的ceptron到feed-fordward和cascade神经网络的不同复杂性的神经网络体系结构。发现，对于所有实验，研究的纹理特征的一小部分是高度重要的。获得了多层，非线性和低复杂性馈送网络体系结构的分类精度，以99％的顺序使用。同时，即使使用了高歧视性功能特征，也表明线性分类器不足以鲁棒区分样品的状态。图形摘要：
基于事件的结构 - 轨道 - CVF Open Access
事件传感器提供高时间分辨率的视觉感应，这使其非常适合感知快速视觉效果，而不会遭受运动模糊的困扰。机器人技术和基于视觉的导航中的某些应用需要3D感知在静态相机前进行圆形或旋转的物体，例如恢复对象的速度和形状。设置等于用轨道摄像头观察静态对象。在本文中，我们提出了基于事件的结构 - 轨道（ESFO），其目的是同时重建从静态事件摄像头观察到的快速旋转对象的3D结构，并恢复相机的等效轨道运动。我们的贡献是三重的：由于最新的事件特征跟踪器无法处理由于旋转运动而导致的定期自我遮挡，因此我们根据时空聚类和数据关联开发了一种新颖的事件特征跟踪器，可以更好地跟踪事件数据中有效特征的螺旋螺旋传播。然后将特征轨道馈送到我们的新颖因素基于图形的结构后端端，该结构从后端进行计算轨道运动插曲（例如自旋速率，相对旋转轴），从而最大程度地减少了重新投影误差。进行评估，我们在旋转运动下生成了一个新事件数据集。比较与地面真理表示ESFO的功效。
安全城市的表面之下：- 巴黎政治学院
近年来，各种新技术的出现促进了信息和通信技术 (ICT) 公司的全球部署，包括通信网络、更轻更快的基础设施以及实时通信系统提供的全新功能。利用实时通信馈送、数据收集和聚合等新技术进步带来的可能性，这些公司已经闯入并日益扰乱全球格局，并涉足以前被忽视的活动领域。由于这种趋向，世界主要城市的安保服务发生了变化，传统的闭路电视线路正在被新的安全城市系统所取代，这些系统通过增强的分析和持续的创新，有望在城市地区提供全方位服务。中兴通讯和华为等中国公司凭借前所未有的财政和组织手段，结合国家支持、长期的行业发展轨迹以及在全球范围内测试旨在促进城市安保和安全的全方位平台的能力，率先实现了这一转变。这种变化远非渐进的，如今已跨越各大洲和地区，汇集了以前与人类安全无关的数据集，往往超越了社会接受的界限。本报告旨在解释这种转变的动态和局限性，并重新审视
学习电磁超物理物理
大型语言模型（LLM），例如Chatgpt，Gemini，Llama和Claude接受了从互联网解析的文本数量的培训，并且表现出了出色的能力，可以以一种与人类无法区分的方式响应复杂提示的能力。对于由带有四个椭圆形谐振器的单位细胞组成的全dielectric寄生虫，我们在多达40,000个数据上呈现了一个llmfien，可以预测只有文本提示的吸收率谱，仅指定了元时间的几何形状。将结果与传统的机器学习方法进行比较，包括馈送前向神经网络，随机森林，线性回归和K-Nearest邻居（KNN）。值得注意的是，使用深度神经网络的大型数据集尺寸的细胞调整LLM（FT-LLM）的性能可比。我们还通过要求LLM预测实现所需光谱所需的几何形状来探索反问题。llms比Humans具有多个优势，这些优点可能使他们有益于研究，包括处理大量数据，数据中发现的隐藏模式并在高维空间中运行的能力。这表明他们可能能够利用对世界的一般知识比传统模型更快地学习，从而使他们的研究和分析工具有价值。
用于高级Enviro-Septic®（AES）废水系统
该系统创建一个自我维持的，自我调节的生物生态系统，在纯化废水方面非常有效。系统内的细菌种群会根据“馈送”（将其引入到系统中的废物中）和系统中存在的氧气量，从而调整了循环有氧和厌氧（湿和干）条件。Biomat（由厌氧细菌活性的废物产生产生的微观层）负责调节流体通过系统移动的速率。减慢液体可以使细菌（有氧和厌氧）消化废水中的废料（悬浮固体）所需的时间。有氧细菌消化了生物，增强其渗透性并防止其堵塞。因此，虽然厌氧细菌（在管道的一部分中存在，无氧）正在不断构建生物，但有氧细菌不断吞噬它，从而产生了自然平衡，从而导致被动，有效，长期废水处理。结果是一种健康的生物治疗，不受堵塞的影响，它调节流体的传递，因此它不会太快（会释放未经处理的废水进入环境）或太慢（这可能会产生液压过载）。