製造業 に関する最新の記事

この記事では、ストレスを受けた材料が力にどう反応するかを予測する方法を探るよ。

新しい方法が、インタラクティブなアイテムのパーツデザインを改善するよ。

ツイニングはストレス下で材料の特性を変えて、いろんな用途に影響を与えるんだ。

仕事の割り当てとリソース管理の新しい洞察。

この方法は、視覚と触覚を使って複雑な表面とのロボットインタラクションを向上させるんだ。

協働ロボットは、効率的な機械操作を通じて製造業の生産性を向上させる。

自己教師あり法が、最小限のデータで関節のある物体のポーズ推定精度を向上させる。

ロボットは今、新しいトレイ回転で不安定な物をもっと早く動かせるようになったよ。

ハイスループット実験と機械学習を組み合わせて、付加製造プロセスを改善する。

設定モニタリングがどんなふうに振る舞い分析を通じてシステム設定を明らかにするか学ぼう。

新しいネットワークが製造過程の表面欠陥の検出精度を向上させる。

新しい方法がロボットの学習やタスクへの適応を改善してるよ。

FADEは制限されたノーマルサンプルを使って、ビジョン・ランゲージモデルで画像の欠陥を検出する。

デジタルツインが3Dプリントのプロセスや効率をどう改善するかを学ぼう。

この研究は、効率を向上させるためにセットアップ時間を考慮したジョブスケジューリング手法を強化してるよ。

フラットネスベースの制御とそれが複雑なシステムに与える影響の概要。

フロウショップ問題のジョブスケジューリング効率を上げるためにヒューリスティックアルゴリズムを導入する。

新しい方法で三次元空間の光場の測定が向上したよ。

この記事では、機械学習を使った時系列データの外れ値検出について話してるよ。

効率的な部品生産のために、デザイン、製造、サプライチェーンを統合する。

新しいフレームワークが、多様性を通じてチップのセキュリティ脅威に対する耐性を高める。

低温プラズマにおける電子の挙動を研究する効率的な方法を紹介します。

バイスタブル折り紙構造がエンジニアリングデザインや応用をどう変えているかを発見しよう。

アクティブラーニングとベイジアンモデリングを組み合わせると、データが少ないエンジニアリング分野での予測がよくなるよ。

複数のマシンでタスクをスケジュールする複雑さを探って、最適な効率を追求しよう。

予測制御手法の概要と現代システムにおけるその利点。

粒子のサイズが圧力下での材料の挙動にどう影響するかを知ろう。

産業用ロボットの統合について、オペレーターと意思決定者の違った見解を探る。

複雑なシステムで異なる観察者がどのように知識を認識して推測するかを調べる。

ロバストMPCが不確実な複雑なシステムの管理をどう改善するかを発見しよう。

Texture-ADデータセットは、産業の異常検出におけるデータのギャップを埋める。

この記事では、材料の中の小さな構造を分析する方法を紹介するよ。

振動データの異常検出のための教師なし手法に関する研究。

方法は、ロボットが人間の例からサブゴールを通じてタスクを学ぶのを助ける。

ソフトロボットは、物と安全かつ効果的にやり取りする方法を変えてるよ。

新しいアプローチが人間とロボットのチームワークの安全性と効率を高める。

新しいフレームワークがトポロジー最適化におけるデザインの柔軟性と効率を向上させる。

新しい方法で、ディープラーニングを使って製造業の製品欠陥検出が向上したよ。

新しいフレームワークが、自動欠陥検出方法を通じてPCBの品質管理を向上させるよ。

新しい機械学習技術が多結晶の塑性の予測を改善する。