製造業 に関する最新の記事

量子コンピュータは、より良いシミュレーションや製品デザインを通じて製造業を強化できるよ。

新しい方法が、製造業の異常検出を改善するために偽の不良サンプルを生成するんだ。

音の分析が機械の問題を効率的に特定するのにどう役立つかを学ぼう。

研究によると、DDPMが偽造防止対策を改善する可能性があるんだって。

複合材料の概要とそれが工学応用に与える影響。

新しいシステムが熟練した手の動きのエルゴノミクスリスクを評価する。

ターミナルストリップの検出効率を上げるために合成トレーニングデータを使う。

AnisoGNNは、少ないデータで多結晶材料の特性を予測するためにAIを使ってるよ。

スマートデジタルツインがディープラーニングを通じてさまざまな業界をどう変えているか探ってる。

革新的な方法で不均一な円をコンテナに詰める効率が上がる。

研究がロボット工学や製造業におけるテクスチャなしの物体を特定する方法を改善してるよ。

故障診断は、さまざまな業界の効率的な自動化システムには欠かせないよ。

データに基づいた2つの制御システムアプローチを探る。

ガラスがストレスにさらされたときにどのように変形して壊れるかを調べている。

新しい方法がディープラーニングと制約プログラミングを組み合わせて、ジョブスケジューリングを改善してる。

デジタルツインがさまざまな分野でモニタリングと効率を革命的に変えていることを学ぼう。

機械学習が産業プロセスや意思決定をどう変えてるかを知ろう。

酸素がチタンの強度と構造にどう影響するかを調べる。

新しい方法でチップウッドパレットと金属プレートの識別がもっと簡単にできるようになったよ。

DeepONetが製造予測をどのように改善し、プロセスを最適化するかを見てみよう。

高度な技術がロボットアームの信頼性をどう向上させるかを学ぼう。

スマートパイプを導入すれば、造船業の効率と安全性が革命的に変わるよ。

新しい技術がディープラーニングを使って製造業の欠陥検出を強化してるよ。

新しいAI手法が不確実なタスク環境でのスケジュール管理を改善します。

新しいスケジューラが複雑な製造環境での生産効率を向上させる。

周波数コムレーザーを使って、距離を測るための速くて正確な方法。

APEXは、ロボットが複雑な作業をするために二本の腕を使う方法を改善する。

JUICERはロボットが家具の組み立てを少ない例で学ぶのを助けるんだ。

研究者たちが効率を最大化するために、さまざまな形状を使って幾何学的ナップサック問題にどう取り組んでいるかを学ぼう。

ADAPTハンドは、人間の手の掴み方を真似して、物の操作をより良くするよ。

織物の革新的な技術がテキスタイルの未来を形作ってる。

柔軟なロボットは、いろんな分野でさまざまなタスクに合わせて形を変えられるんだ。

新しいロボットグリッパーのデザインで、物の扱いがもっと良くなったよ。

量子アニーリングは、複雑な生産スケジューリングの課題を解決するのに可能性があるね。

ノイズが入ったデータセットで共通の特徴とユニークな特徴を分ける新しいアルゴリズム。

この記事では、初期応力が材料の挙動やエネルギー貯蔵にどんな影響を与えるかを調べてるよ。

この記事では、オフラインRLを使って柔軟な物体の形を制御する方法を紹介します。

新しい触覚センサーでロボットが物ともっとよくやり取りできるようになった。

ハイブリッドフィードバックがロボットの障害物回避にどう役立つかを見てみよう。

研究者たちが繊維の特性を測定するための速くて非破壊的な方法を開発した。