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激光微加工是一种灵活、高精度的制造工艺
虽然激光可能是微加工系统的核心，但成功的加工过程依赖于机器各个方面的协调配合。需要精心挑选的光学元件和光机械元件来将光束传送到工件上。高精度、顶级的运动控制系统和平台必须与机器视觉协同工作，以精确、可重复地移动工件。此外，集成的机械臂、管式装载机和传送带必须自主工作（或与操作员协同工作），以安全地处理零件，支持大批量生产。
Onyx | Terahertz技术用于薄膜和2D材料的非接触电气表征 Thales Eric Belhaire 高精度放置 - 被动与主动对准... 发光光子学：«哇»效果 通过施加薄玻璃的光子系统包装（PSIP） 缩放光子集成和混合多... 的包装 Sara Pourjamal，VTT 使用光子连接和包装多核纤维... 镜头（FAML）到光子线键合（PWB） Micro-Optics Datacom的促成技术 Martin Hermatschweiler，首席执行官兼联合创始人9月... Katharina Jag-Lauber系统工程师08。2024年10月8日，Quantum Effectes 机器学习驱动激光束表征
在半导体和高级材料行业中需要使用非接触式和非毁灭性工具，以表征散装，薄膜和2D材料的电气性能。
在施工环境中的强大高精度激光雷达本地化
摘要 - 准确的定位在自主机器人系统的有效运行中起着至关重要的作用，尤其是在诸如施工站点之类的染色体环境中。同时使用LIDAR传感器同时定位和映射（SLAM）已成为一种流行的解决方案，因为它在没有外部基础架构的情况下可以进行功能。但是，现有的al-gorithms表现出重大的缺点。尽管当前的方法在长期轨迹上达到了很高的准确性，但它们在复杂的室内环境中的精确性和可靠性而苦苦挣扎。本文介绍了一种新型的基于功能的LiDAR SLAM系统，旨在解决这些局限性并增强短期精度和整体鲁棒性。使用现有数据集和物理机器人平台评估了所提出的系统，以解决当前实现的局限性，并在挑战现实世界中，尤其是在施工环境中展示改进的穿孔。
利用高精度纳米孔 RNA 碱基调用模型增强 RNA 修饰检测和可映射性
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。
利用抗 CRISPR 蛋白的高精度结构预测重新思考蛋白质药物设计
贡献分析主要由 HP、YP 和 HS 进行具体来说，AlphaFold 分析由 HP 领导，基因分析由 YP 进行，结构和功能分析由 HS 进行该研究由 HS 构思，所有作者都参与了手稿的撰写。
单胺神经递质及其代谢产物的电化学检测（HPLC-ECD）的高精度液相色谱法（HPLC-ECD）：评论
摘要：这篇评论强调了高精度液相色谱的优势，其示例探测器（HPLC-ECD）在检测和量化通过脑外微透析获得的生物学样品方面的优势，具体是血清素作酸和多巴胺能系统：5-HTA，5-HTA，5-HTROX，5-HYDROX，特定于血清素效能系统： 3,4-二羟基苯基乙酸（DOPAC），多巴胺（DA），3-氧化氨基胺（3-MT）和同源酸（HVA）。以其速度和选择性认可，HPLC可以直接分析脑内微透析样品而没有复杂的衍生化。用于神经递质（NTS）和代谢产物分离的各种色谱方法，包括反相（RP）。电化学检测器（ECD），尤其是使用玻璃碳（GC）电极，以其简单性和敏感性强调，旨在通过改性电极材料等优化策略来增强可重复性。本文强调了检测限制（LOD）和定量（LOQ）和线性范围（L.R.）展示了对化合物浓度实时监测的潜力。lod，loq和L.R.的文献值的非排量汇编。包括最近的出版物。
开发用于基于 16 nm FinFET 的 FPGA 老化测量的高精度和稳定性测试台
本文介绍了一种测试台的开发，用于测量 Xilinx 的 Zynq UltraScale + FPGA 中使用的 16nm FinFET 的老化情况。在设置中选择并实施了环形振荡器 (RO) 漂移测量方法。然而，RO 电路不仅对老化敏感，而且对温度和电压也敏感。为了减轻对温度和电压的不良敏感性，我们安装了一个调节系统来控制 FPGA 的温度和内部电压，并根据温度和电压表征 RO 频率以应用后测量补偿。我们通过使用 GPS 信号作为时间参考改进了测量电路。进行了 1000 小时测试，测试温度为 (T FPGA = 100 ◦ C) ，测试温度为 (V FPGA = V nom + 25%)，结果显示 RO 频率漂移明显低于 0.1%，测量精度为 0.9 × 10 − 4。
基于Q学习的深度Q学习优化，用于高精度计算效率的机器人臂中的路径计划和控制
摘要 - 在机器人臂中的路径计划和控制是在各种工业和研究应用中实现高精度和有效运营的关键挑战。这项研究提出了一种利用深Q学习（DQL）来增强机器人臂运动的计算效率和精度的新方法。提出的框架有效地挑战了关键挑战，例如避免碰撞，路径平滑和动态控制，通过将强化学习技术与先进的运动学建模整合在一起。为了验证所提出的方法的有效性，使用6度自由的机器人组开发了模拟环境，在该机器人的手臂上训练和测试了DQL模型。的结果表明，与传统优化方法相比，达到98.76％的平均路径优化精度的显着提高，并将计算机开销降低了22.4％。此外，拟议的方法还达到了实时响应能力，平均决策延迟为0.45秒，以确保其在时间关键时期的情况下的适用性。这项研究突出了深层学习在革新机器人手臂控制方面的潜力，通过结合精度和计算效率。发现机器人路径计划中的桥梁差距为自动机器人技术和工业自动化的未来进步铺平了道路。进一步的研究可以探索这种方法对更复杂和现实世界中环境的可扩展性，从而巩固了其在新兴技术领域中的相关性。
为行业制定的高精度运动解决方案
整合光子结构或元素，例如波导，光电二极管，激光器和多路复用器对测试和组装过程提出了各种各样的挑战，从晶圆级开始到最终包装。共同的主题：多个自由度的多个通道，多个元素和多个交互输入以及输出，所有这些都需要多个对齐优化。传统上，这是一项耗时且昂贵的任务。pi的多通道光子学对齐（FMPA）系统和独特的专有对齐算法，它们会自动启用跨通道，设备和自由度的同时对齐，并在快速步骤中优化整体一致性。随后，与串行操作相比，可能会减少99％的时间和成本。
高精度代谢组学
分析物1-甲基组织2-氨基二酰二酸2-羟基丁酸3-羟基苯乙酸3-羟基丁酸3-羟基丁酸3-羟基异丁酸3-羟基二丁二酸3-羟基丁酸盐含量3-羟基硝酸盐含量4-吡啶毒酸5-甲基四氢叶酸5-甲基四氢叶酸25-羟基维生素D2 25-羟基维生素D3乙酰氨基苯甲酰氯丁胺乙酸乙酸乙酯 Aspartic acid Asymmetric dimethylarginine Betaine Butyrate Butyrobetaine Butyrylcarnitine C-reactive protein Calprotectin and variants Carboxyethyllysine Carboxymethyllysine Carnitine, total Carnitine Choline Citrate Citrulline Cotinine Creatine Creatinine Cystathionine Cystatin C and variants Decanoylcarnitine Dimethylglycine Dodecanoylcarnitine Erythrocyte folate Flavin mononucleotide Folic acid Formate Fumarate Gamma-tocopherol Glutamic acid Glutamine Glutarylcarnitine Glycine HbA1c Hexadecanoylcarnitine Hexanoylcarnitine Histidine羟基丙二酰苯胺羟基氯苯乙烯氨基苯胺羟基羟基甲基烷烯丙基烯丙基硝基苯胺咪唑丙唑丙酸丙酸咪唑丙酸丙酸3-乙酰胺-3-乙酰醛3-乙酰胺-3-乙酰氨基二氨基氨基二氨酰胺-3-乙酰氨基氨基氨基氨基氨基酸吲哚 - 3-3-3-乙酸酯盐酸盐 - 乙酸硫酸盐 - 乙酸硫酸盐 - 3-3-3-3-3-3-依赖于3-3-抑制剂 - 依赖于3-抑制剂异亮氨酸