中国3D打印展商数量增幅最高;3D打印机成湖南消费者新宠;中航迈特加强钛产业链布局;港科大食品原位打印烹饪技术;多高校百万元采购

3D打印行业 | 24h观察

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全球行业要闻一日谈!

01. 德国3D打印展中国展商增幅最高

2023年与2025年FORMNEXT参展商数据变化:中国展商占比从8.2%跃升至11.5%,是所有国家中增幅最大的。德国仍占主导地位,从41.9降至39.7%;美国展商从7.3%下降至6.1%

02. 3D打印机成湖南消费者新宠

湖南日报11日报道,京东“双11”数据显示,湖南省购物用户数位列全国第十位。从成交额增速来看,运动相机、数码相机、3D打印设备等智能数码品类表现尤为突出,成交额增速分别达到235%、158%和105%,成为湖南消费者眼中的“新宠”。

03. 悦安新材3D打印材料在生物医疗领域已实现量产

悦安新材11月11日表示,公司3D打印材料在生物医疗领域已实现量产,良率达标且通过下游验证,已形成可复制的标准化解决方案。

江西悦安新材料股份有限公司是一家专注于微纳金属粉体新材料的国家级专精特新"小巨人" 企业,是国内该领域的龙头供应商。

04. 3D打印食品原位烹饪技术

香港科技大学李桂君副教授团队近日在《Advanced Materials》发表最新研究,他们开发了一项突破性的人工智能(AI)辅助3D食品打印技术,将3D打印与红外烹饪相结合,为更安全、高效且美观的食品生产开辟了新途径。

05. 中航迈特加强产业链布局

近日,中航迈特与湖南湘投金天钛业签署战略合作协议。双方将充分发挥各自在高端钛及钛合金材料与钛合金金属3D打印领域的技术与产业资源优势,共建国际一流的钛合金增材制造产业链,覆盖母材、粉末、装备及工艺技术验证等重点环节,共同打造具有全国影响力的钛合金增材制造产业基地。

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06. 多高校百万元采购

11月11日,东南大学发布国家大学科技园金属3D打印系统采购项目公开招标公告,预算130万元。

11月11日,南开大学发布材料科学与工程学院锂金属全固态电池3D打印系统采购项目,预算150万元。

11月10日,西南大学发布山地智能农机装备-单模连续光纤激光器等设备采购公开招标公告,预算153万元。

1天1个3D打印小知识

关于连续纤维增强的“复合材料”

在塑料基体中同步打印连续碳纤维或玻璃纤维,相当于在数字世界里“编织”复合材料。它使得桌面级设备也能制造出堪比金属强度的轻量化部件,但其性能高度依赖于纤维的铺层路径和与基体的结合质量。

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Matlab 为神经网络的研究和应用提供了强大的支持,以下从个方面介绍其相关知识: ### 神经网络工具箱 Matlab 提供了专门的神经网络工具箱(Neural Network Toolbox),它包含了各种预定义的神经网络模型,如前馈神经网络、递归神经网络等,以及一系列用于网络创建、训练和仿真的函数。例如,`newff` 函数可用于创建一个前馈神经网络,`train` 函数用于训练网络,`sim` 函数用于对训练好的网络进行仿真。以下是一个简单的示例代码: ```matlab % 创建输入和目标数据 x = [0 1; 1 0; 1 1; 0 0]'; t = [1 1 0 0]; % 创建一个前馈神经网络 net = newff(x, t, [2], {'tansig', 'purelin'}); % 训练网络 net = train(net, x, t); % 仿真网络 y = sim(net, x); ``` ### 神经网络的创建 在 Matlab 中创建神经网络,需要确定网络的类型、层数、每层的神经元数量以及激活函数等参数。以层感知器(MLP)为例,可通过指定输入层、隐藏层和输出层的神经元数量来创建网络。同时,还可以选择不同的激活函数,如 sigmoid 函数、ReLU 函数等,以适应不同的任务需求。 ### 神经网络的训练 训练神经网络是调整网络权重和偏置的过程,以使得网络的输出尽可能接近目标输出。Matlab 提供了种训练算法,如梯度下降法、Levenberg - Marquardt 算法等。在训练过程中,需要选择合适的训练算法、学习率、训练次数等参数。例如,使用 `trainlm` 函数可以采用 Levenberg - Marquardt 算法进行训练: ```matlab net.trainFcn = 'trainlm'; % 设置训练函数为 Levenberg - Marquardt 算法 net = train(net, x, t); ``` ### 神经网络的评估 训练完后,需要对神经网络的性能进行评估。常见的评估指标包括均方误差(MSE)、准确率等。可以使用 `perform` 函数计算网络的性能指标: ```matlab mse = perform(net, t, y); % 计算均方误差 ``` ### 神经网络的应用 Matlab 中的神经网络可应用于个领域,如模式识别、预测分析、控制系统等。例如,在图像识别中,可以使用卷积神经网络(CNN)对图像进行分类;在时间序列预测中,可以使用递归神经网络(RNN)对未来数据进行预测。
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