watervacuum

در سراسر آزمایشگاه ملی آرگون وزارت انرژی ایالات متحده (DOE) آرگون ، تیم ها با مشکلات مختلف علمی در ارتباط با تولید مواد افزودنی ، که اغلب به عنوان چاپ 3 بعدی نامیده می شوند ، برطرف می کنند تا درک ما را از فرآیندی که می تواند تولید را تحریک کند ، پیش ببریم.

 

 

در منبع فوتون پیشرفته آرگون (APS) ، یک دفتر کاربری DOE of Science Science Facility ، تیمی به سرپرستی فیزیکدان APS Tao Sun و استاد علم و فناوری دانشگاه میسوری ، لیانی چن به تازگی مطالعه ای را انجام داده اند که روش های ممکن برای کاهش پودر "پاشیدن" را مشخص می کند. که می تواند منجر به نقص در محصول نهایی شود. این اطلاعات می تواند به مشاغل در سراسر صنایع ، از هوافضا تا دفاع ، ابزار پزشکی تا خودرو کمک کند.

 

در ساخت مواد افزودنی ، تولید کنندگان از لیزر برای گرم کردن پودرهای فلزی ، پلاستیکی و سرامیکی استفاده می کنند. این پودرهای گرم شده سپس در لایه های بسیار نازک ، یک لایه در یک بار ، در یک صفحه ساخته شده پخش می شوند - در نتیجه محصولات نهایی ساخته شده به صورت سفارشی ، که بر اساس تقاضا ساخته می شوند. این فرآیند "لیزر بستر پودر لیزر" یا LPBF نامیده می شود.

 

توسعه دهندگان از این فناوری برای ایجاد قطعات برای هواپیماها ، اتومبیل ها و حتی ایمپلنت های پزشکی مانند فک های مصنوعی استفاده کرده اند. مهندسان در حال استفاده از تیتانیوم و سایر آلیاژهای فلزی برای بهبود راندمان تولید ، کاهش هزینه های محصول و ساده کردن زنجیره های تأمین هستند. بسته به دید طراحان ، محدودیتی برای استفاده های احتمالی وجود ندارد.

 

با این حال این روند ناقص است. لیزرهای شدید که به پودرها ضربه می زنند ، غالباً باعث پراکنده شدن اسپری ، اسپری یا پاشیدن پودرها می شوند و در نتیجه نقص در محصولات یا مشکلات کنترل کیفیت ایجاد می شود. علاوه بر این ، وقتی مهندسان به دنبال استفاده مجدد از پودر باقیمانده باشند ، این می تواند مشکلات دیگری ایجاد کند ، زیرا پودر پاشیده تمایل دارد که بقیه را آلوده کند. مهندسان اغلب باید قطعات نهایی را تعمیر کنند ، یا روند چاپ را تجدید نظر کرده و تکرار کنند.

 

چگونه پودر درگیر در چاپ 3 بعدی تمایل به رفتار در طول روند. اعتبار: آزمایشگاه ملی آرگون

اندازه گیری این پدیده با ابزارهای معمولی دشوار است. با مدل سازی یا شبیه سازی نیز نمی توان به خوبی پیش بینی کرد و بنابراین دینامیک دقیق پراکندگی پودر هنوز کاملاً درک نشده است.

 

این تیم با استفاده از اشعه X بسیار روشن در APS ، توانست دینامیکی این حرکت پودر را با اندازه گیری سرعت و شتاب پودر مشاهده کند. از این آزمایشات ، تیمی نمودار ایجاد کرده که پویایی را نشان می دهد و راههای ممکن برای کاهش پراکندگی را ارائه می دهد.

 

محققان با ضبط 50،000 فریم در ثانیه توانستند دینامیک حرکت پودر را به عنوان تابعی از زمان ، فشار محیط و موقعیت مکانی در طیف وسیعی از دما - از 80 تا بیش از 4 هزار و 940 درجه فارنهایت - که در LPBF رخ می دهد ، بررسی و اندازه گیری کنند. . این تیم همچنین نیروی محرکه ناشی از بخار فلز گرم شده و جریان حاصل از گاز آرگون را مشاهده کردند.

http://ztndz.com/story7351508/قیمت-آکومولاتور

اگر در این پنل لگد بزنید ، سامسونگ Display را اذیت نمی کند و پیش می روید ، آن را رها کنید تا گاوها به خانه بروند ، زیرا آنها نسبت به ادعای جدید خود اطمینان دارند. آنها یک صفحه نمایش ناگسستنی برای تلفن ، تبلت و یا یک کنسول برای شما نامگذاری کرده اند - اتومبیل ، دستگاه های تلفن همراه نظامی ، کنسول های بازی قابل حمل.

 

 

این خبر را پنج شنبه توسط Samsung Display صادر کرد. چقدر ناگسستنی؟

 

پل لیلی ، HotHardware ، گزارش داد که آزمایشگاه های Underwriters برای صدور گواهینامه روی صفحه پیش رفتند. این نکته قابل توجه است ، از آنجا که UL یک شرکت رسمی آزمایش برای OSHA ، اداره ایمنی و بهداشت حرفه ای وزارت کار ایالات متحده است.

 

به گزارش لیلی ، هیچ پوشش شیشه ای در اینجا نیست. این داستانی از پلاستیک است که گفته می شود مشابه شیشه است ، برای پوشش یک صفحه OLED. چرا شیشه نیست؟ سامسونگ گفت: "در حال حاضر نسل انعطاف پذیر نمایش محصولات ضمیمه یک پنجره شیشه ای پوشش داده شده به صفحه نمایش خود را که اغلب می شکند که به شدت تحت تاثیر ."

 

هژونگ کیم ، مدیر کل تیم ارتباطات گفت: " پنجره پلاستیکی غنی شده مخصوصاً برای وسایل الکترونیکی قابل حمل نه تنها به دلیل ویژگی های ناگسستنی آن بلکه به دلیل سبک بودن ، انتقال و سختی آن که همه به شیشه شباهت دارند مناسب است." ، شرکت نمایشگر سامسونگ ، در انتشار اخبار.

 

تایلر لی در Ubergizmo : "اگر در اکثر تلفن های هوشمند نقطه ضعفی وجود داشته باشد ، این نمایشگر خواهد بود زیرا این حالت معمولاً از شیشه ساخته می شود." لی در پایان روز گفت ، لیوان شیشه ای است - یک تلفن که با زاویه نادرست در حال سقوط است می تواند به ترک صفحه نمایش شما منجر شود.

 

سامسونگ صفحه نمایش گفت که این پنل را توسعه داده است "با یک بستر غیرقابل شکست و یک پنجره روکش که به طور ایمن از آن رعایت می شود."

 

 

نکته ای که تماشاگران فناوری در واکنش به اعلامیه از دست نمی دهند از دست می دهند که نمایشگرهای انعطاف پذیر به اندازه نمایشگرهای ناگسستنی داستان هستند. CNET نگاهی به اولین گوشی قابل تاشو می کند - که می تواند در گوشه و کنار باشد.

 

استیون موزیل نوشت: "انتظار می رود سامسونگ دستگاهی را منتشر کند که یک تلفن واقعاً قابل تاشو با یک صفحه نمایش OLED انعطاف پذیر و بدون لولا باشد."

 

در اینجا نحوه آزمایش UL پایین آمده است ، همانطور که لیلی گزارش داده است.

 

این صفحه نمایش از 26 تست افت متوالی از 4 فوت بالای سطح زمین زنده مانده است. اما UL در مورد اینکه آیا صفحه نمایش می تواند زنده بماند افت می کند ، حتی جاه طلب تر بود. این نمایشگر از 6 فوت بالاتر از سطح زمین ، بالاتر از استاندارد نظامی آمریکا افتاده و زنده مانده است.

 

آزمایش دیگر دما را درگیر می کند. نوسانات شدید دما از -32C (-25.6F) تا 71C (159.8F) آن را فروکش نکرد ، زیرا به طور معمول عملکرد خود را ادامه می دهد - هیچ آسیبی به جلو ، طرفین و لبه ها نیست.

 

به طور پیش بینی ، این اطلاعیه سایت های تماشای فناوری را حدس می زد که احتمال دارد به زودی شاهد این پوشش های ناگسستنی در فروشگاه ها باشید.

 

هیچ تاریخ رسمی مربوط به اینکه سامسونگ یا مشتریان صفحه نمایش آن از چه فناوری استفاده خواهند کرد ، منتشر نشده است. فینگاس اظهار داشت: "سامسونگ صفحه نمایش خود را برای استفاده در دستگاه هایی مانند تلفن ، اتومبیل ، کنسول بازی ، تبلت و" دستگاه های نظامی همراه "ارائه می دهد ، اما این هم به خود سامسونگ و هم شرکای خود بستگی دارد."

http://opensocialfactory.com/story4694823/قیمت-آکومولاتور

تیمی از محققان در دانشگاه کالیفرنیا یک نوع جدید از شبکه عصبی ایجاد کرده اند - شبکه ای که برای رسیدن به نتایج از نور به جای برق استفاده می کند. این گروه در مقاله خود که در مجله Science منتشر شده است ، ایده های آنها ، دستگاه کارکرد آنها ، عملکرد آن و انواع برنامه هایی را که معتقدند می توانند به خوبی توسط چنین شبکه ای ارائه شوند ، شرح می دهد.

 

 

شبکه های یادگیری عمیق سیستم های رایانه ای هستند که با نگاه کردن به نمونه های زیادی از انواع داده ها "یاد می گیرند" و سپس از الگوهای استفاده می کنند که به عنوان روشی برای تفسیر داده های جدید ایجاد می شوند. آنها مانند سایر رایانه ها ، برق دارند. در این تلاش جدید ، محققان راهی برای ایجاد یک شبکه یادگیری عمیق پیدا کرده اند که به هیچ وجه از برق استفاده نمی کند - در عوض از نور استفاده می کند . آنها آن را یک شبکه عصبی عمیق پراکنده یا دقیق تر ، D 2 NN می نامند .

 

محققان برای ساختن چنین شبکه ای صفحات پلاستیکی کوچکی را ایجاد کردند که با استفاده از چاپگر 3 بعدی چاپ شده است. هر صفحه لایه ای از نورون های مجازی را نشان می داد و هر نورون می توانست با انتقال یا بازتاب نور ورودی مانند همتای بیولوژیکی خود رفتار کند. در مثال آنها ، از پنج بشقاب به صورت رو در رو استفاده شده اند و فضای کمی بین آنها وجود دارد. هنگامی که سیستم کار می کرد ، نور از لیزر به صفحه اول هدایت می شد و مسیر دوم ، سوم ، چهارم و پنجم را به شکلی طی می کرد که اطلاعات مربوط به شیئی را که در جلوی دستگاه قرار گرفته بود ، نشان داد. یک سنسور در پشت چراغ را خوانده و آنچه را که پیدا کرده تفسیر می کند.

 

محققان برای آزمایش ایده خود تصمیم گرفتند تا یک شبکه عصبی فیزیکی ایجاد کنند که بتواند اعداد را از صفر تا نه تشخیص دهد و سپس آنچه را که یافت پیدا کند. در عمل ، سیستم بر روی صفحه نمایش عددی نشان داده می شد و با شناسایی شماره و سپس نمایش آن با استفاده از سنسور پاسخ داده می شد. این سیستم از 55000 تصویر از اعداد اسکن شده تغذیه شده است. این مرحله یادگیری نیاز به استفاده از برق داشتهمانطور که روی رایانه ای اجرا می شد که داده ها را به سیستم تغذیه می کرد. محققان در آزمایش سیستم خود با نشان دادن هزاران شماره آن ، تقریباً 95 درصد دقیق را نشان دادند. آنها یادآور می شوند که دستگاه آنها اثبات مفهوم بوده و می تواند به عنوان ابزاری برای توسعه دستگاه های اختصاصی برای برنامه هایی که نیاز به سرعت دارند ، مفید باشد - مانند انتخاب چهره از بین جمعیت در حال حرکت.

http://dirstop.com/story5844697/قیمت-آکومولاتور

برخورد با کمکهای خودکار در هنگام مبادلات مرکز تماس سرگرم کننده نیست. چطور است که برای یک عدم درک ما سعی کردیم هرچه راحت تر می توانیم شیرجه بزنیم.

 

 

گوگل در این مورد مشتاق است که مشتاقانه می داند دانش هوش مصنوعی خود را با چه روشی می تواند کارایی در پردازش مرکز تلفن را افزایش دهد اما در عین حال میزان عصبانیت مشتری را کاهش دهد. انتظارهای طولانی و مکث و ناراحتی در مورد اینکه حتی آیا شماره منوی مناسب حتی برای منعکس کردن نگرانی تحت فشار قرار گرفته است ، در درک عمومی مراکز مکالمه از بین رفته است.

 

سایت های تماشای فناوری اکنون گزارش هایی راجع به آنچه در کنفرانس Google Cloud Next در ماه جاری رخ داده است ، ارسال کرده اند ، وقتی جزئیات مربوط به کانون مرکز تماس آن به اشتراک گذاشته شد. در نتیجه ، تجربه مرکز تماس بهتر می شود. هم اکنون توسعه دهندگان فرصتی برای ساخت راه حل های بهتر مرکز تلفن دارند.

 

به طور خلاصه ، به روزرسانی های جدید در یک مجموعه ابزار برای استفاده از مرکز تماس برای مرکز تماس با Google Cloud آن کار شده است.

 

آیا Google می تواند افراد شاغل در این مراکز را بیکار کند؟ در واقع ، این فناوری برای افزایش کارآیی و بدون سرنگونی انسان هدف دارد.

 

BGR گفت: "ایده در اینجا استفاده از مرکز تماس AI برای درست کردن تماس با مشتری است و اگر نماینده مجازی نتواند با موفقیت تماس برقرار کند ، می تواند مشتری را به یک عامل انسانی منتقل کند."

 

اگر گوگل واقعاً این مارک را رعایت کرده است باعث می شود که اختیار انسان با هوش مصنوعی سمپاتیک شود ، آنگاه این یک پیشرفت خوب خواهد بود. این ممکن است ، همانطور که من از آن تعریف کردم ، "وضعیت برنده برای مشتریان ، شرکت ها و کارمندان آنها."

 

فی فی فی ، دانشمند ارشد ، Google AI ، در 24 ژوئیه مطلبی را درمورد ارتقاء تجربه مرکز تماس در وبلاگ منتشر کرد. نحوه قرار گرفتن وی در گوگل این نیست که شیوه کار مراکز تماس را تغییر دهد بلکه از هوش مصنوعی برای بهبود عملکرد مراکز استفاده کند.

 

ما در گذشته پیامهای طنین انداز مانند این را شنیده ایم تا استفاده از هوش مصنوعی را به عنوان چیزی که برای نیروی کار انسانی مفید است ترویج دهند. وی به "ابزارهای هوشمندی اشاره کرد که تکرار را بارگیری می کند و از نقاط قوت انسانی مانند خلاقیت و حل مسئله پشتیبانی می کند."

 

تیم گوگل مشکلات مرکز تماس را که می توان با فناوری برطرف کرد ، برطرف کرد.

 

وی گفت: "وقتی هر روز چالش هایی را که مراکز تماس واقعی با آنها روبرو هستیم مطالعه کردیم ، متوجه شدیم که مشتریان اغلب درخواستهای معامله یا اطلاعاتی دارند. برای کارمندان مرکز تماس ، این می تواند به معنای کار تکراری ، افزایش فشار بر گردش مالی تماس گیرنده و زمان کمتری برای حل مشکلات پیچیده باشد. برای خود تماس گیرنده ها ، این می تواند به معنای منوها ناامید کننده ، مدت زمان طولانی تر و به طور کلی یک تجربه کاهش یافته باشد. "

http://socialmediainuk.com/story5569759/قیمت-آکومولاتور

استفاده از واتسون برای انکولوژی جذب تابش نور و گرما نیست. تعداد زیادی سایت تماشای فناوری ، گزارش STAT را در تاریخ 25 ژوئیه در مورد اسناد داخلی پوشش داده اند که حاکی از انتقاد از سیستم واتسون به واتسون است .

 

 

بله ، آن گزارش STAT گفت ابر رایانه واتسون در بعضی مواقع توصیه های غلط در مورد سرطان را ارسال کرده است. متخصصان و مشتریان پزشکی شرکت نمونه هایی از توصیه های درمانی نادرست را نشان می دهند زیرا IBM در حال تبلیغ محصول به بیمارستان ها و پزشکان بود. نشست خبری صبح روزنامه سلامت کایزر در تاریخ 25th همچنین به خوانندگان خود گفت که اسناد توصیه‌های رایانه را با نقص نشان داده است.

 

چه اتفاقی می تواند با یک ابر رایانه در دست زدن به موضوعات آنکولوژی اشتباه رود؟

 

گزارش ها به روشی که واتسون برای این کار آموزش داده است اشاره می کنند. KHN گفت: "این نرم افزار با تعداد کمی از موارد" مصنوعی "سرطان یا بیماران فرضی به جای داده های بیمار واقعی حفر شده است."

 

Mariella Moon در Engadget همچنین به عامل آموزش اشاره کرد. وی گفت: مهندسین و پزشکان به جای اطلاعات واقعی بیماران ، داده های فرضی واتسون و توصیه های درمانی توسط پزشکان MSK را تغذیه می کنند .

 

کریس مریمان ، INQUIRER با ارائه تصویر بزرگتری از انسان در مقابل دستگاه گفت: "هیچ کس نمی گوید که این اثبات این است که هوش مصنوعی در پزشکی کار نمی کند. اما روزهای ابتدایی است و این واقعه نشان دهنده یکی از بزرگترین نگرانی ها در این زمینه ، و یکی از مواردی است که از زمان Babbage و Lovelace بر همه بخشهای محاسبات تأثیر گذاشته است. GIGO - زباله در ، زباله خارج. "

 

با این حال ، در انصاف ، برای اهداف انکولوژی ، باید بیشتر به واتسون نگاه کنیم. یک طرف دیگر برای این داستان وجود دارد و توسط جنینگز براون در گیزمودو خطاب شده است .

 

سخنگوی مرکز سرطان Memory Sloan Kettering (MSK) در مورد دارویی که به دلیل توصیه واتسون به آن گفته می شود ، با استات صحبت کرد. با این حال ، به دلیل وضعیت خود بیمار ، داروی خطرناک برای مصرف بیمار بود. "سخنگوی مرکز سرطان Sloan Kettering (MSK) به Stat گفت که آنها معتقدند که این توصیه به بیمار واقعی داده نشده است و فقط بخشی از آزمایش سیستم است."

 

در همین حال ، در اینجا چگونگی توصیف MSK درگیری خود آورده است: "واتسون آنتولوژی یک سیستم محاسبات شناختی است که برای حمایت از جامعه وسیع تر سرطانشناسی پزشکان طراحی شده است زیرا آنها گزینه های درمانی را با بیماران خود در نظر می گیرند. پزشکان و تحلیلگران Memorial Sloan Kettering در حال همکاری برای آموزش هستند. آناتولوژی واتسون به منظور تفسیر اطلاعات بالینی بیماران سرطانی و شناسایی گزینه های درمانی مبتنی بر شواهد و مدارک ، که از چندین دهه تجربه و تحقیقات متخصصان ما بهره می برد. "

 

براون ، سردبیر ارشد و گزارشگر در Gizmodo ، گفت: "سخنگوی IBM به Gizmodo گفت که واتسون برای سرطان شناسی برای کمک به انکولوژیست ها در درمان 13 سرطان آموزش داده می شود و توسط 230 بیمارستان در سراسر جهان مورد استفاده قرار می گیرد و" از مراقبت بیش از 84000 بیمار پشتیبانی کرده است. "

 

گزارش شده است که انکولوژیست های VA از IBM Watson برای فناوری Genomics استفاده می کنند تا به آنها در تفسیر داده های سرطانی در معالجه بیماران جانباز از طریق برنامه انکولوژی دقیق VA کمک کنند. حالت دوم در درجه اول از بیماران مبتلا به سرطان مرحله 4 که گزینه های درمانی دیگر را خسته کرده اند ، پشتیبانی می کند .

 

دلیل دیگر برای انتقاد از این دیدگاه این است که IBM با واتسون برای سرطان شناسی به عنوان یک تلاش مداوم رفتار می کند ، نه یک راه حل انجام شده و گرد و غبار. سخنگوی IBM در گزارش Gizmodo نقل شده است که می گوید واتسون دارای چندین نسخه نرم افزاری از جمله دستورالعمل های ملی سرطانها است:

http://prbookmarkingwebsites.com/story5103366/قیمت-آکومولاتور