现在Kickstarter上的螺栓:迷你,时尚的,开放源码的来自印度的3D打印机

西蒙,一名来自印度钦奈的RMI尼特建筑系学生,正利用他的设计技能和黑客电子知识,通过Kickstarter平台为他的开源3D打印机螺栓迷你筹集资金。这款打印机旨在提供相同质量的打印,但价格只有昂贵打印机的一半。

现在Kickstarter上的螺栓:迷你,时尚的,开放源码的来自印度的%&&&&&%机该西蒙是一个有抱负的设计师对细节有敏锐的眼光,他也喜欢黑客电子。现在,他的兴趣已经导致他研究添加剂的制造技术,这项研究已经导致螺栓迷你,所有金属,开放源码的三维打印机。

西蒙,在RMI尼特建筑系学生和居民钦奈,泰米尔纳德邦,印度,正在寻求Kickstarter的资助他的螺栓迷你。西蒙和他的团队给打印机“完美的开源打印机”,注意,它的目的是“给相同质量的打印 一半价格昂贵的打印机。”

迷你是开放源码,它后面的 团队认为,3D打印技术的兴起是由于RepRap,和螺栓是一个项目,他们同意支持运动。

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螺栓迷你的设计和工程师团队,设计师建造,和解决问题的人,而根据西蒙的螺栓将作为创新的先进制造工具前进的平台如Kickstarter的目标是满足的。

他和他的团队“相信我们所做的,和我们# 8217;重新创造兴奋的功能强大的工具,改变我们的工作和生活方式。”

“博尔特Mini是从头开始建立的优化打印机所需要的零件,在4的原型,我们到达了我们最终的生产就绪的模型,他们说“ Kickstarter上。“我们很高兴能开始制造迷你与您的支持。为了在市场上放上一个螺栓,我们需要您的帮助,以获得合理的打印机数量开始制造。当我们X散装的零件,它将降低成本,这种方式,我们可以为您提供一个高品质的开源打印机的最佳价格。”

至于细节,螺栓迷你功能双冷却风扇在热端,加热板打印“棘手的材料建造,“0.4mm挤出机喷嘴,内置电源,全金属机身由铝和钢,打印60微米每层的能力,一个200 x 200 x 200厘米建立信封全金属热端。

和螺栓迷你可以打印在60毫米/秒,该团队定义为最佳的质量,时间输出率的理想速度。现在Kickstarter上的螺栓:迷你,时尚的,开放源码的来自印度的%&&&&&%机

该小组设计的螺栓迷你,其高扭矩电机,以允许精确的运动,而不影响打印速度。该设备配有一个液晶显示器,没有一个单独的计算机使它没有SD卡可印刷的需要提供有关印刷过程控制的实时信息。 螺栓Mini还包括自动床整平检测床的位置在每个打印和调整自己。

螺栓迷你与# 8217;的Kickstarter的运动,通过九月六日运行,正在寻求筹集50000美元(约合3.8万美元)CAD。

一个699美元的承诺得到CAD基本打印机套件,而1199美元的承诺,将网完全组装螺栓小,两个1公斤PLA长丝线轴,打印机上的一个独特的代码和你的名字。 预计交货将在一月2016。

你可以看到所有的螺栓迷你Kickstarter的运动,这里的细节。

你怎么看待螺栓迷你开源3D打印机项目在Kickstarter上?让我们知道在螺栓螺纹3dpb.com迷你论坛。看看球队与# 8217;的Kickstarter的视频,以及螺栓的迷你规格,下面。

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来源: 3D打印工厂-趋梦工厂

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在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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