联泰科技入选工信部第九批制造业单项冠军企业名单

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全球TMT-美通国际
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本研究提出了一种新型多模态检索增强生成框架，能够自动检测增材制造中的缺陷和工艺异常，无需训练数据集。该框架在四个制造数据集上评估，展现出良好的适应性和准确性，并可持续更新以适应技术进步。

Anomaly Detection and Classification in Laser Powder Bed Fusion Based on Multimodal Retrieval-Augmented Generation
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本文探讨了深度强化学习在无人机增材制造运动控制中的应用，解决了传统控制器在动态场景下的参数调整问题。实验结果表明，TD3算法在训练稳定性、准确性和成功率方面表现优异，增强了无人机控制的自主性和可靠性。

使用深度强化学习进行多旋翼无人机的运动控制
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本文探讨了增材制造中熔池动态控制的不稳定性，强调飞溅对缺陷的影响。通过机器学习和多项式回归模型，提出了一种有效预测熔池特征的框架，预测精度超过95%，从而提高了过程稳定性和零件质量。

利用符号回归和机器学习建模熔池特征和飞溅
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本研究探讨了Segment Anything模型在增材制造组件检测中的应用及局限性，提出通过Conv-LoRa微调策略和生成对抗网络（GAN）生成数据以提升训练效果，结果表明定制化分割模型对精确检测至关重要。

通过在基于GAN的模拟上微调适应实验数据集的Segment Anything模型（SAM）：增材制造的案例研究
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人工智能在3D物体制造中的应用：创新您的工作流程

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探索3D打印与增材制造课程：转变创意为现实的艺术之旅

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学习3D打印的未来：阿纳မ္萨州立大学的增材制造课程推荐

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人工智能在DARPA资助的新合作中与“整体叶盘”相遇

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MIT News - Artificial intelligence
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该文提出了一种支持数据驱动式增材制造知识转移的方法，通过三步骤的知识可转移性分析框架，能够在不同的增材制造技术之间进行知识转移，为实现高效的跨环境或跨过程知识交流奠定了基础。

基于数据驱动的增材制造知识的可转移性分析：粉末床熔化和定向能量沉积之间的案例研究
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