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美国铝业公司宣布派发季度现金股息

Alcoa Corporation是全球领先的铝土矿、氧化铝和铝产品生产商，致力于通过基于价值观的方法实现可持续发展，包括诚信、卓越运营、员工关怀和领导力。

2025年02年20日

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Spirit AeroSystems面临重大财务困境，Boeing减产和罢工加剧亏损

Spirit AeroSystems 在第三季度监管文件中警告称，其业务可行性存在重大疑问，主要原因是波音公司大幅降低生产率以及其他因素导致其空客和波音项目严重亏损。波音公司于 3 月 2 日宣布停止接受需要返工的零件，9 月 13 日因机械师罢工全面停止 737、767 和 777 的生产，这些因素进一步加剧了 Spirit 的财务困境。

2024年11年07日

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TPI、德克萨斯大学参与风电叶片固化优化项目

这种方法弥合了生产环境中确定性多物理场模拟与实际固化动力学之间的差距，提高了质量和生产率，同时适应了环境条件和劳动密集型制造过程的变化。

2024年08年16日

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Baykar Technologies预计4月中旬完成对Piaggio Aerospace的收购，结束其六年特别托管状态

Piaggio 拥有广泛的维护和修理业务，与意大利武装部队签订了多份合同，并生产 P180 Avanti 双涡轮螺旋桨飞机。去年，Piaggio 向意大利空军交付了四架新型 P180 Evo+，并有额外 11 架订单。

2025年01年09日

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江苏正力新能电池技术有限公司申请一种凝胶电解质及其制备方法与应用专利

专利摘要显示，本发明公开了一种凝胶电解质及其制备方法与应用，包含第一聚合网络、第二聚合网络以及锂盐；所述第一聚合网络为第一单体聚合产物凝胶，所述第二聚合网络为第二单体聚合产物，由第二单体在所述第一单体聚合产物凝胶中交联聚合形成本发明还提供了一种两步冷冻凝胶制备上述凝胶电解质的方法，制备得到的凝胶电解质具有双网络海绵状结构。

2024年05年28日

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天航机电申请一种结合数据与物理约束的GH4169低温铣削力预测方法专利

，通过测力仪测量铣削过程的铣削力，加工参数单因素试验获得加工参数对铣削力的影响趋势，获取物理信息并总结成物理约束，正交试验获得训练集及测试集；根据得到的物理约束、训练集及测试集，建立包含物理约束的神经网络模型；构建神经网络损失函数，基于神经网络损失函数和训练集及测试数据集训练包含物理约束的神经网络模型；利用训练完毕的包含物理约束的神经网络模型，预测GH4169镍基高温合金低温铣削力。

2024年05年28日

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中国长城科技集团股份有限公司申请一种芯片缺陷的检测方法、装置、电子设备及存储介质专利

方法包括：获取芯片的表面图像和封装体图像；将表面图像和封装体图像输入至已训练的目标检测网络进行缺陷检测处理，分别得到芯片的表面缺陷和封装体缺陷；其中，目标检测网络包括用于确定各个特征通道特征权重的远程注意网络和压缩激励模块由于本申请使用的目标检测网络中包括用于确定各个特征通道特征权重的远程注意网络和压缩激励模块，和用于定位和识别图像中的小尺寸目标的ACmix模块，因此对于芯片中的重要特征的提取能力较高且对于芯片中的缺陷的关注度较高

2024年04年16日

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南京航空航天大学申请任务解耦模型驱动的低像素目标高相似度缺陷检测方法专利

专利摘要显示，本发明涉及任务解耦模型驱动的低像素目标高相似度缺陷检测方法，包括：对传统目标检测网络中定位和分类并行的检测方式进行解耦，设计层级式检测框架；构建低像素目标定位网络，基于空间信息并采用混合特征融合的结构对低像素目标进行定位；构建高相似度缺陷解耦分类头，基于注意力机制，对高相似度缺陷进行分类；准备定位网络训练数据以及解耦分类头训练数据，对定位网络以及分类头分别进行训练，优化网络参数；采用先定位，后分类的层级式检测方式，对低像素目标且高相似度的缺陷进行检测

2024年06年04日

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沈阳航空航天大学申请一种基于联邦学习的光学矿物识别系统及方法专利

专利摘要显示，本发明涉及联邦学习的技术应用和矿山矿物的图像识别领域，具体提供了一种基于联邦学习的光学矿物识别方法，包括，中央服务器初始化全局神经网络模型，并确定各参与方的隐私级别和隐私保护措施；各参与方利用自有数据对本地神经网络模型进行训练，根据本地隐私级别进行噪声加密和/或其他隐私保护操作；完成本地训练轮次后，参与方将更新后的本地神经网络模型参数通过差分隐私加密后发送至中央服务器；中央服务器使用联邦学习算法对收到的本地模型参数进行聚合，计算各参数的加权平均值，得到本单位轮次的全局神经网络模型参数；监控中央服务器模型在验证数据集上的性能，对神经网络模型性能进行评估，判断训练过程是否结束。

2024年05年24日

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北京理工大学珠海学院申请多模态多分支融合的宽时间范畴情感识别系统构建方法专利

专利摘要显示，本公开涉及一种多模态多分支融合的宽时间范畴情感识别系统构建方法；基于注意力机制的思想设计了鲁棒性较强的多模态多分支融合网络，该网络实现决策级的多模态融合，根据不同分支的识别结果对最终预测的贡献为多模态情感识别系统设计了一个基于注意力机制的多模态多分支融合网络。此外，将宽时间范畴的情境信息融入了多模态情感识别系统中，实现了宽时间范畴下的多模态情感识别。实验证明该网络能够有效的实现多模态多分支融合，且在多模态融合过程中，输入的分支越多，情感识别的效果越好，情境描述使实验结果实现了大幅提升，实验证明了多模态融合网络能够提升模型在复杂环境下的识别效果。

2024年05年24日

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