3D打印中的下一个重要突破，可能就是利用同样的制造技术制造“ 4D材料”，这种材料可以随着时间的推移而变形，以响应周围环境的变化（比如湿度和温度）。它们有时也被称为“主动折叠”或“变形材料”系统。
在设计 PCB 时，有很多情况下我们需要为某些组件（例如线性稳压器）散热。在大多数情况下，这些设备是通用的通孔组件，因此散热器有效地将热量分布在铝区域内，并使设备保持在较冷的环境条件下。但是，如果我们谈论任何 SMD 设备，散热器是不可用的，而且大多数时候，我们必须使用覆铜技术在铜层上创建足够的散热器。现在，这可能是一种有效的解决方案，但不如单独用作 PCB 中的组件的铝散热器有效。
原文标题：An Introduction to MVC Architecture: A Web Developer's Point of View，作者：Dipen Patel
麻省理工学院的研究人员开发了一个自动化系统，设计并3D打印复杂的机器人部件，名为执行器（actuators），根据大量的规格进行优化。简而言之，该系统自动完成了几乎不可能由人类手动完成的任务。
1.7 MIGO从供应商收货 码头装卸员工卸下进货卡车的货物，并确认部件到达正确的码头目的地。在签字装货之前，此活动也会检查集装箱是否有任何损坏。 接收集装箱的装箱单，并确认集装箱的部件号和数量否与装箱单的信息一致。还要确认所收到的集装箱数量。 1. 在 收货采购订单 屏幕中，进行以下输入： 字段名称用户操作和值注释移动类型收货 参考凭证采购订单 采购凭证号采购订单号NWBC：不要输入采购订单号。通过输出控制打印选择复选框一张收货单会被打印出来，如果你在物料的工厂数据/存储1中输入了存储仓库，存储仓
声明：本文仅代表原作者观点，仅用于SAP软件的应用与学习，不代表SAP公司。注：文中所示截图来源SAP软件，相应著作权归SAP所有。
Unity3D软件是由Unity Technologies公司提供的综合开发环境，主要面向游戏开发人员、虚拟现实设计师等，可用于创建诸如三维视频游戏、建筑可视化、实时三维动画等类型的多媒体内容，并支持这些内容在Windows、iOS、Android等多种平台的发布，功能非常强大。
MRP区域（MRPArea）是存在于SAP系统MRP部分的一个功能。这个功能的应用很不广泛，经常被人忽略。然而，就是这样一个不起眼的功能，却很可能在某个时刻发挥很大的作用。如果我们对这个功能不够了解，将来遇到相关需求后就会手足无措了。
阿龙微信：long199485,最近技术二群开了，进群与各个模块大佬，交流哈，最近朋友搭建S4 1809服务器，有需要IDES账户的可以加微信了解（自费），之前公众号被封了，还在慢慢同步之前文章，帮忙转发也行哈！之前的MRP区域只是基于工厂层次，本次重置增加了供应商MRP区域！
表单是商业应用程序的主流。您可以使用表单登录，提交帮助请求，下订单，预订航班，安排会议，并执行无数其他数据录入任务。
请点击上面“思影科技”四个字，选择关注我们，思影科技专注于脑影像数据处理，涵盖（fMRI,结构像,DTI,ASL,EEG/ERP,FNIRS,眼动）等，希望专业的内容可以给关注者带来帮助，欢迎留言讨论，也欢迎参加思影科技的其他课程。(文末点击浏览）
观测器从 NASA 获取已知行星的坐标数据，然后可以自动调整角度，聚焦这颗行星，让我们很方便地观测它们。
1、MFBF重复制造反冲 此活动在单个步骤中执行多个活动，如产成品的收货、组件物料的反冲、成本到成本收集器的过帐以及物料和会计凭证的创建。 反冲时可能会出现错误。例如，可能没有足够的仓库库存或重要数据，如发货存储地点可能丢失。然后可以选择： 立即在组件概览中进行更正。 为含有错误的全部组件需求数量创建未交付订单。 此外，可稍后处理这些未交付订单。如果存储地点中的物料允许有负库存，则系统会在特定的情况下过帐负库存数量。 对于收货，货物移动为 131；对于发货，货物移动为 261。 必须存在计划订单。 角色车间
有人拍了拍你的肩膀，你皮肤上有组织的触摸感受器会向你的大脑发送信息，大脑处理信息并引导你向左看，即朝着轻敲的方向看。宾夕法尼亚州立大学（Penn State）和美国空军的研究人员利用了这种机械信息处理，并将其集成到能够“思考”的工程材料中。
今天给大家介绍的是来自不列颠哥伦比亚大学Jason E. Hein教授发表在Nature官网News and Views上的文章。在本文中，作者介绍了Shields等人最近发表在Nature上关于加快各种合成反应的优化速度的可访问机器学习工具这一工作，并揭示了人为认知偏见如何影响优化。
进入20世纪90年代中期，信息技术安全评估通用标准CC产生，它是加拿大、法国、德国、荷兰，英国和美国6个国家共同努力的成果。CC标准是现阶段最完整的信息技术安全性评估准则。
2．用编码裁剪法裁剪二维线段时，判断下列直线段采用哪种处理方法。假设直线段两个端点M、N的编码为1000和1001（按TBRL顺序）（ ）
HTML是一种标签语言，通过在内容上附加各种标签，达到在浏览器中正确展示的目的。正确地编写HTML，不仅是制作网页的必要条件，也是对网页进一步处理、添加CSS和Javascript效果的前提。
正如 我们的React教程第一部分 【点击直达】中所指出的，开始使用 React 相对容易。首先使用 Create React App（CRA）初始化一个新项目，然后开始开发。不过遗憾的是，随着时间的推移，代码可能会变得难以维护，特别是在你不熟悉 React 的情况下。组件有可能会变大，或者你可能最终得到一堆不是组件的组件，最终你可能会到处编写重复的代码。
最近用python的wx模块写了一些窗口，其中wx.Frame是一个最重要的窗口框架，上网上查找了一些材料，其常用的属性用法如下：
本文介绍了深度学习的21个心得，包括训练和验证数据的划分、选择合适的网络架构、调参、使用预训练模型、使用迁移学习、使用多任务学习、使用端到端学习、使用生成对抗网络、使用自监督学习、使用强化学习、使用对抗样本、使用正则化、使用模型剪枝、使用缓存、使用量化、使用多GPU训练、使用梯度累积、使用学习率调度器、使用Horovod、使用PyTorch和TensorFlow等。
大数据文摘作品 编译：新知之路、小饭盆、钱天培 今年8月，吴恩达的深度学习课程正式上线，并即刻吸引了众多深度学习粉丝的“顶礼膜拜”。一如吴恩达此前在Coursera上的机器学习课程，这几门深度学习课程也是好评如潮。 在诸多粉丝中，加拿大国家银行金融市场的首席分析师Ryan J. Shrott从前三门深度学习课程中总结出了21点心得，总结了该系列课程的诸多精华。 今天，文摘菌就带大家一起来读一读这份“学霸“笔记。 首先来看一下Ryan对该课程的总体评价： 吴恩达先生（Andrew Ng）的3门课程都超级有用，
Latent Equilibrium: A unified learning theory for arbitrarily fast computation with arbitrarily slow neurons
1、MF60备料 在此活动中，您为生产备料。如果在生产存储地点有充足的库存可用，将不生成行项目。 必须有库存。 角色:车间主任 后勤- 生产-重复制造 -备料- 拉式清单－触发补货 1. 在 按计划订
Unity3D不仅是一款功能强大且易于上手的游戏引擎，更重要的是，它还可以被免费下载(它还有一个功能更强大的付费版，但其实你可以使用免费版本完成绝大部分工作)。
创建向外交货请求 此项活动可为发送到供应商处的组件创建向外交货请求。 通过使用转包主控室，可生成向外交货（事务处理代码 ME2ON）。 可使用转包主控室来集中维护转包流程。用户友好型界面可帮助您快速了解转包交付流程的当前状态。您可直接查到您的哪些组件尚在转包库存中。 创建转包订单时，您可以更改向外交货的发货点，或更改批次编号。这就提高了您发货活动的灵活性。 在外部处理业务情景中，您可以显示各采购订单项目的其他信息。例如，生产订单、外部工序编号和工序文本。 还可针对指定的采购订单项目创建目标向外交货。向外交
我用过的第一款材料管理软件叫VPRM，AVEVA旗下产品，更准确的说是一款项目资源管理软件，虽然早已退出主流序列，但是反映出的材料管理理论体系依然非常值得我们学习和借鉴。
Q: 什么是隐藏式字幕（closed captioning)？ A: 术语“隐藏式”（closed captioning）和“开放式”（open captioning）字幕：开放式字幕显示在图片本身中，也称为“烧录”，习惯称作硬字幕。隐藏式字母通常是指电视频道被同步发送，但仅在观众要求显示字幕时才显示。我们经常在播放器中看到的 CC 按钮，指的就是 closed captioning。无论是隐藏式还是开放式字母，总需要在正确的时间获取字幕并将它们合并到视频中，以确保字幕在正确的时间出现。
本文长度为1826字，预估阅读时间4分钟。 引言：本文指出了Facebook与GA的监测数据不一样的三个主要思考角度。 译者|吕东昊 审校|王楠楠 编辑|雨欣 “为什么我的Facebook账户与我
让我们开始为我们的应用程序创建数据模型。通常，最佳做法是创建一个Package并封装将由CDS视图创建的数据模型。
📷 .NET&Web前端-大三-国足信息后台管理——球员管理 ---- 目录 .NET&Web前端-大三-国足信息后台管理——球员管理 语言和环境 实现功能 数据库设计 具体要求及推荐实现步骤 评分 ---- 语言和环境 1. 实现语言：C#语言。 2. 环境要求：Visual Studio 2017、SQL Server 2012 或以上版本。 3. 实现技术：EF+三层+ASP.NET 或 EF+ASP.NET MVC。 实现功能 利用大三所学的知识，实现球员信息的显示、
作者 / Kseniia Shumelchyk, Developer Relations Engineer & John Nichol, Tech Lead of Compose for Wear OS
内容一览：材料检测在工程、科学及制造业中扮演着至关重要的角色。传统的材料检测方法，例如切割和化学试剂检测具有破坏性，同时较为耗费时间和资源。近期，MIT 科学家利用深度学习开发了一种技术，能够填补缺失信息，并进一步通过表面观察确定材料的内部结构。
导读：本文将就静态数据中物料清单（BOM）的作用，结合CAD（计算机辅助设计）、CAPP（计算机辅助工艺编制）、PDM（产品数据管理）、MRPⅡ（物造资源计划）、ERP（企业资源计划）等系统作详细的描述。
传统的计算方法在设计化学物种时受限于需要计算大量候选物的性质，例如通过判别建模。因此，逆向设计方法旨在从所需性质出发，优化相应的化学结构。从机器学习的角度来看，逆向设计问题可以通过所谓的生成建模来解决。在数学上，判别模型通过学习给定分子或材料结构的性质的概率分布函数来定义。相比之下，生成模型旨在利用具有目标特性的化学物种的联合概率。生成建模的总体思想是实现一个系统，该系统能够生成预期具有一组所需化学特征的新化合物，从而有效地避开正向设计过程中的问题。
我叫王*，在上海读研究生，目前研一（半年在家度过…），主要研究复合材料方向。在学习子程序过程中遇到一些问题，搜索资料后没有解决，发到一些交流群里往往会被忽视，向您请教应当是直接有效，我长话短说，希望尽快得到老师回复。
一、选择题（（1）～（10）、（21）～（40）每题2分，（11）～（20）每题2分，共70分）
空闲管理通常在操作系统的控制下。在这种情况下，当内核空闲时，操作系统电源管理（OSPM）会将其移至低功耗状态。通常，可以选择状态，具有不同的进入和退出等待时间，以及与每个状态相关的不同级别的功耗。通常使用的状态取决于再次需要内核的速度。可以一次使用的电源状态还可能取决于SoC中除内核之外的其他组件的活动。每个状态均由进入状态时通过时钟门控或电源门控的一组组件定义。
大数据文摘转载自AI科技评论 作者：Sanjit A. Seshia, Dorsa Sadigh, S. Shankar Sastry 编译：李梅、黄楠 人工智能试图模仿人类智能的计算系统，包括人类一些与智能具有直观联系的功能，例如学习、解决问题以及理性地思考和行动。在广义地解释上，AI 一词涵盖了许多密切相关的领域如机器学习。那些大量使用 AI 的系统在医疗保健、交通运输、金融、社交网络、电子商务和教育等领域都产生了重大的社会影响。 这种日益增长的社会影响，也带来了一系列风险和担忧，包括人工智能软件中的
作者 | Sanjit A. Seshia, Dorsa Sadigh, S. Shankar Sastry 编译 | 李梅、黄楠 编辑 | 陈彩娴 人工智能试图模仿人类智能的计算系统，包括人类一些与智能具有直观联系的功能，例如学习、解决问题以及理性地思考和行动。在广义地解释上，AI 一词涵盖了许多密切相关的领域如机器学习。那些大量使用 AI 的系统在医疗保健、交通运输、金融、社交网络、电子商务和教育等领域都产生了重大的社会影响。 这种日益增长的社会影响，也带来了一系列风险和担忧，包括人工智能软件中的错误、
来源：AI科技评论本文约10500字，建议阅读20分钟本文回顾了形式化方法传统的应用方式，指明了形式化方法在 AI 系统中的五个独特挑战。 人工智能试图模仿人类智能的计算系统，包括人类一些与智能具有直观联系的功能，例如学习、解决问题以及理性地思考和行动。在广义地解释上，AI 一词涵盖了许多密切相关的领域如机器学习。那些大量使用 AI 的系统在医疗保健、交通运输、金融、社交网络、电子商务和教育等领域都产生了重大的社会影响。 这种日益增长的社会影响，也带来了一系列风险和担忧，包括人工智能软件中的错误、网络攻击
生产订单下达开工后，首先需要库房依据BOM需求发料，若没有原材料，生产人员就是“巧妇难为无米之炊”了。
动态3D世界建模将对判别式和生成式人工智能产生变革性影响。在判别式方面，这将实现对场景每一部分随时间变化的度量空间重建。模拟一切当前的位置、过去的位置及其移动方向，对许多应用至关重要。在生成式人工智能中，这样的模型可以实现诸如轻松控制和编辑高分辨率动态3D资源等新形式的内容创作，用于电影、视频游戏或元宇宙。许多此类应用需要可扩展的方法，能够实时处理高分辨率图像。到目前为止，还没有方法能够实现对任意动态场景的逼真重建，同时具备高度精确的追踪和视觉上吸引人的新视角，而且能够快速训练并实时渲染。
域适应是在标签稀缺时实现学习的一项重要任务。虽然大多数工作只关注图像模态，但存在许多重要的多模态数据集。为了利用多模态进行域适应，我们提出了跨模态学习，我们通过相互模仿来加强两种模态的预测之间的一致性。我们限定网络对标记的数据做出正确的预测，并对未标记的目标域数据进行跨模态的一致性预测。无监督和半监督的域适应 settings 的实验证明了这种新颖的域适应策略的有效性。具体来说，我们评估来自 2D 图像、3D 点云或两者都有的 3D 语义分割任务。我们利用最近的自动驾驶数据集来产生各种各样的域适应场景，包括场景布局上、光照上、传感器设置上、天气上的变化，以及 synthetic-to-real 的设置。在所有域适应场景中，我们的方法显著地改进了以前的单模态域适应的 baseline 。
Eric Evans所著副标题--Tackling Complexity in the Heart of Software，对于简单系统其实没有必要使用DDD，只有在复杂系统中，才能体现DDD的价值
面板显示技术（FPD）大致分为三个阶段：CRT（阴极射线管）、LCD液晶显示器、OLED（有机发光半导体），未来有望发展的技术有Mini-LED、Micro-LED。
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