在金属切削加工过程中,刀具与工件之间剧烈的自激振动通常被称为“颤振”。机床颤振会使加工过程变得不稳定,造成加工表面质量和金属切削率的下降,引起加工工件的表面精度和光洁度下降,降低刀具使用寿命和生产率，严重时甚至会破坏刀具和机床。因此,颤振成为提高机床加工能力的最主要障碍。
镗刀是采用的数显读数屏的精密镗头，在使用精镗刀加工时，也会出现不同的问题。加工中心镗孔时由于切屑的流出方向在不断地改变，所以刀尖、工件的冷却以及切屑的排出都要比车床加工时难的多。特别是用卧式加工中心进行钢的盲孔粗镗加工时，尤为困难。镗孔加工时最常出现的、也是最令人头疼的问题是颤振。今天我们来分析下镗刀发生颤振的主要原因有哪些：
提高生产数量与产品质量始终是制造业努力追求的目标，工业4.0更勾勒出智能制造的美好愿景，促使被制造业视为是重要生产设备的CNC工具机（数控机床）也得因应这样的趋势不断地精益求精。而数控机床制造商在积极改善自家机器性能并提升加工精度以符合客户需求的过程中，机器校准正确与否是影响加工精度的重要因素之一。但一直以来制造业都是靠累积多年经验的老师傅来进行机器校准，工厂每日必须先以这种传统作法来检查设备才能正式开工；如果该厂需要制造的产品种类较多，每一次产线调整时还得再次为机器重新设定与校准。如此不科学的作业模式既繁琐又费时，一旦作业程序有所疏失就会发生加工精度失准的问题。
如果您的刀具过度磨损，切削产生的切削力将会增加。这些增加的切削力会导致切削过程中出现颤动。
机床在加工过程中震动，最常见于车床，镗床加工过程中，造成工件表面有颤纹，返工率、废品率高，伴有振刀打刀现象。机床振动原因一般是机床–工件–刀具三个系统中任一个或多个系统刚性不足，振动、振刀产生时，我们该从哪些方面入手排查解决这类问题。
机床被称为工业母机, 中国拥有世界最大的机床市场, 2016年底全国机床产量达到 270000 台,并每年高速的成长,预计到 2020 年机床年产量将会达到 304000 台。制造业需要大批高效、高性能、专用数控机床和柔性生产线,因此推进机床智能化,实现设备联网、健康诊断并利用云计算和大数据技术进行预测性维护与集群管理成为机床产业的重要议题之一。
Zuse Z4 可以说是目前世界上现存的最古老的计算机。这台数字计算机建造于 1945 年，在 1949 到 1950 年间进行过大修和扩建。
湍流促进了物理系统中跨尺度的能量/信息快速传输。这些特性对大脑功能很重要，但目前尚不清楚大脑内部的动态主干是否也表现出动荡。利用来自1003名健康参与者的大规模神经成像经验数据，我们展示了类似湍流的人类大脑动力学。此外，我们还建立了一个耦合振荡器的全脑模型，以证明与数据最匹配的区域对应着最大发达的湍流样动力学，这也对应着对外部刺激处理的最大敏感性(信息能力)。该模型通过遵循作为布线成本原则的解剖连接的指数距离规则来显示解剖学的经济性。这在类似湍流的大脑活动和最佳的大脑功能之间建立了牢固的联系。总的来说，我们的研究结果揭示了一种分析和建模全脑动态的方法，表明一种湍流样的动态内在主干有助于大规模网络通信。 2.简介
AI+Science专栏由百度飞桨科学计算团队出品，给大家带来在AI+科学计算领域中的一系列技术分享，欢迎大家关注和积极讨论，也希望志同道合的小伙伴加入飞桨社区，互相学习，一起探索前沿未知。
点击上方蓝色“程序猿DD”，选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料！ 来源 | https://www.oschina.net/question/4518194_2319246 世界上保存最久的计算机被认为是 Zuse Z4，现在被保存在慕尼黑的德国博物馆。Zuse Z4制造于1945年，在1949/1950年有大修和扩展，1950年至1955年间在苏黎世联邦理工学院(ETH Zurich)外借运行。但 Z4的操作说明书丢了很长时间，前几天，有人说她朋友的父亲保存着罕见的历史文件RenéBo
Flutter框架已经推出有两年了，但是之前一直在移动端App发力，慢慢发展到了PC端。在window电脑的应用程序和mac电脑的应用程序。
首先，有点离题。做出决定的最简单方法是回顾历史。让我们沿着怀旧之路走一趟。早在2000年初，JAVA就有两个UI框架。一个是AWT，它是一种为多个操作系统构建UI的方法，同时仍然保持操作系统的外观。 每个操作系统都有自己的组件，这些组件映射回使用AWT框架创建的AWT组件。 Java随后决定开发自己的渲染组件库Swing。Swing所做的是处理自己的渲染 依赖底层操作系统组件的风险。Swing得了这场战斗，不久AWT就从地球上消失了。 这有什么关系？我为什么要离题？ 如果您一直在关注React Nati
在今天的Flutter Interact上，谷歌描绘展示了Flutter的环境计算愿景，它允许开发者从同一个代码库构建嵌入式、移动、桌面和web应用程序。开发人员能够在各种设备上使用Flutter，包括电话、可穿戴设备、平板电脑、台式机、笔记本电脑、电视和智能显示器。
导 读 2017研华数据采集与量测解决方案，包括高速采集、动态测试、PCIE采集卡、USB DAQ、EtherCAT IO、掌上型DAQ一体机及数据采集软件DAQ Navi和MCM。 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 PPT视频版 📷 PPT中内容详细资料 2017 数据采集明星产品 研华PCIE-1840高速数字化仪解决方案 数据采集一体化电脑MIC-1800特性与应用 研华MIC-3100强固型工业电脑特性与应用
设备健康诊断系统已成为智能工厂的重要组成部分，现场机器千差万别，一套开放架构可组态的系统成为现场运维工程师,设备开发技术人员的迫切需求。本系统演示针对旋转机械主轴部件进行健康诊断。
机器之心报道 参与：小舟、Racoon 与使用预先设定的光滑 prior 不同，这篇 SIGGRAPH 论文使用 CNN 自动生成 prior，准确建模细粒度特征的同时过滤噪声与异常值。 近日，来自以色列特拉维夫大学的研究者提出了一种从输入点云重构曲面网格的技术——Point2Mesh。与之前方法需指定一个用于编码期望形状的 prior 不同，该研究使用输入点云来自动生成 prior，并称其为 self-prior。该 self-prior 将重复出现的几何形状由单一形状封装在深度神经网络的权重之中。
半导体载流子即半导体中的电流载体，包括电子以及电子流失导致共价键上留下的空位（空穴）。少数载流子即非平衡载流子,对于p型半导体来说便是其中的电子,对于n型半导体来说便是其中的空穴，它们在电场作用下能作定向运动，形成电流。半导体少数载流子寿命可以用来表征材料纯度与结构完整性,是半导体材料的一个重要参数。
代码如下: <?php 软件提供基于HTML5技术用户界面，实现跨平台、跨浏览器的数据访问体验。用户可以通过仪表板查看器来查看数据以及在电脑，Mac，平板电脑和智能手机通过任何浏览器无缝观看体验。
这是google发表在SIGGRAPH2019上面的一篇超分辨的文章，也就是在自家手机Pixel3中使用的Super Res Zoom技术。在Google AI Blog中已经对该技术做了初步的介绍，而这篇文章则更加详细的介绍了技术实现细节。
在像心脏学这样的医学领域中，Wolfram 语言在持续帮助研究者进行更多的发现和预测。我最近和别人合著了一项研究，该研究使用Wolfram语言的机器学习功能对心力衰竭中的死亡风险进行预测。在研究中，我们想建立一个可以分辨由晚期心力衰竭（HFD）和严重心律不齐的事件/猝死（ArE）引发的心脏死亡概率的分类符。接下来就是我们在今年早些时候发表的这篇论文（https://doi.org/10.1007/s12350-020-02173-6）的一个总结。
我们主要从新建MFC项目，添加函数库讲起，最后通过项目实战——激光振镜打标例程讲解，来让大家熟悉它的项目开发。
iDAQ系列是研华发布的，针对电动汽车、半导体、5G通信和新型电池等领域的分布式测试测量数据采集模块，包括iDAQ-900系列机箱和iDAQ-700和800系列。具有模块化配置、灵活方便、宽温抗震、多通道同步等特性，配合各种行业应用软件可以轻松构建各种测试测量、品质监控、振动监测、同步采集等系统。现邀请具有测控软件定制开发能力的系统集成合作伙伴共同打造行业增值测控方案。主要合作方向：电动汽车测试，电子半导体测试，电力电能检测，振动监测，高速同步采集，军工科研等。详见iDAQ测试测量系统集成伙伴 诚邀加盟!
Dive-Into-Deep-Learning-PyTorch-PDF这个项目对中文版《动手学深度学习》中的代码进行整理，并参考一些优秀的GitHub项目给出基于PyTorch的实现方法。为了方便阅读，本项目给出全书PyTorch版的PDF版本。欢迎大家Download，Star，Fork。除了原书内容外，我还为每一章增加了本章附录，用于对该章节中用到的函数以及数学计算加以详细说明，除此之外还增加了语义分割网络（U-Net）的实现，是目前全网最完整的版本。
没错，就在上个月，一位正在铲雪的瑞典老人忽发心脏病后，被携带除颤仪的无人机拯救了生命。一位路过的医生发现这位老人后紧急拨打了急救电话，紧急调度员随后通过一架携带除颤仪的无人机，只花了3分钟就将这一重要救命仪器送达患者身边。在救护车到达他们家之前，施救的路人先进行了心肺复苏，之后通过无人机送到的除颤仪启动救生过程，成功救下了这位老人。
AdaFit: Rethinking Learning-based Normal Estimation on Point Clouds (2021-ICCV)
NVH(Noise、Vibration、Harshness噪声、振动与声振粗糙度）是衡量汽车制造质量的重要参数，可分为发动机NVH、车身NVH和底盘NVH三大部分。NVH直接决定着驾乘汽车的舒适度，有统计资料显示，整车约有1/3的故障问题是和车辆的NVH问题有关系，而各大公司有近20%的研发费用消耗在解决车辆的NVH问题上。
标题 一级标题 二级标题 三级标题 四级标题 五级标题 六级标题 ## 标题 # 一级标题 ## 二级标题 ### 三级标题 #### 四级标题 ##### 五级标题 ###### 六级标题 列表 1. 无序列表 无序列表（01） 继续分列表（001） 继续分列表（002） 继续分列表（003） 无序列表（02） 继续分列表（001） 继续分列表（0001） 继续分列表（0002） 继续分列表（0003） 继续分列表（002） 继续分列表（003） 2. 有序列表 有序列表（01）
模态分析是研究结构动力特性一种近代方法，是系统辨别方法在工程振动领域中的应用。模态是机械结构的固有振动特性，每一个模态具有特定的固有频率、阻尼比和模态振型。
当前，神经表征已经成为渲染、成像、几何建模和模拟应用的一种新范式。与网格、点云和体积网格等传统表征相比，神经表征可以灵活地合并入可微分、基于学习的 pipeline。神经表征近来的进展实现了在中等分辨率下表征具有丰富细节的信号，比如图像和 3D 形状，但充分地表征大尺度或复杂场景依然是一个挑战。
数字孪生因建模仿真技术而起、因传感技术而兴，并将随着新一代信息技术群体突破和融合发展而发展壮大。业界对数字孪生定义各不相同：
【磐创AI导读】：本文为SVM多核学习方法简介的续篇。想要学习更多的机器学习知识，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。SVM多核学习方法简介
据悉，谷歌已经在 4 月 5 日获得了一项新的专利，这项专利意在用无人机携带救生设备出急诊，争取最佳的抢救时间。 谷歌在这项专利的文件中指出，在发生紧急情况时，类似于救护车这样的紧急服务车辆，即便是在
现场，球迷们默默祈祷，医护人员奋力抢救，经过惊心动魄的14分钟，埃里克森终于起死回生。
当前预测性维护与机器健康诊断系统已成为智能工厂的重要组成部分，现场机器千差万别，一套开放架构可组态的系统成为现场运维工程师,设备开发技术人员的迫切需求。
这是首次利用人工智能从X光图像中识别心律装置的研究。对于从未见过的图像，AI识别设备制造商的准确率为99.6%，对应的专家识别准确率为62.3%到88.9%。
工业生产过程中会产生大量的数据，比如电压、温度、流量等等，不同的工况条件下，数据的走势不同，比如产量稳定时，流量走势平稳，产量增加时，流量势必也会增加，体现在图像上就是流量曲线上升。
罗振宇在以《时间的朋友》为主题的跨年演讲开头，感慨到：“过去几十年，我们这一代人的行动策略是什么？随大流。我们这一代人，只要身处在中国经济发展的大趋势中，跟着大趋势走，基本不会有错，整个国家发展的红利人人有份。感谢2018年，让我们有机会反思。
想要初步了解ADRC，可以从韩京清教授的一篇文献和一本书看起 1.文献： 从PID技术到“自抗扰控制”技术（《控制工程》，2002） 2.书： 自抗扰控制技术——估计补偿不确定因素的控制技术
我是 2017 年 11 月开始接触深度学习，至今刚好五年。2019 年 10 月入职上海交大，至今三年，刚好第一阶段考核。2022 年 8 月 19 号，我在第一届中国机器学习与科学应用大会做大会报告，总结这五年的研究以及展望未来的方向。本文是该报告里关于理论方面的研究总结（做了一点扩展）。报告视频链接可以见：
本文约4000字，建议阅读5分钟本文介绍本组ICML 2023 科学学习方向的最新工作：Solving High-Dimensional PDEs with Latent Spectral Models。 摘要：针对高维PDE求解过程中的高计算复杂度与复杂映射拟合的难题，本文提出了隐谱模型（LSM），在理论保证下实现了复杂映射的高效、准确近似，并在广泛的固体、流体模拟任务上取得了一致最优结果。 作者：吴海旭，胡腾戈，罗华坤，王建民，龙明盛 链接：https://arxiv.org/pdf/2301.126
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在深度重要性的推动下，出现了一个问题：学些更好的网络是否像堆叠更多的层一样容易？回答这个问题的一个障碍是梯度消失/爆炸这个众所周知的问题，它从一开始就阻碍了收敛。然而，这个问题通过标准初始化（normalized initialization）和中间标准化层（intermediate normalization layers）在很大程度上已经解决，这使得数十层的网络能通过具有反向传播的随机梯度下降（SGD）开始收敛。（ResNet解决的不是梯度消失/爆炸问题）
Recurrent Scale Approximation for Object Detection in CNN ICCV2017 https://github.com/sciencefans/RSA-for-object-detection
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