「金属探伤」共找到 12 篇相关文章
金属探伤微小缺陷：YOLOv11 改进，漏检率从 54% 降低到 19%
工厂质检工作累且易出错，用摄像头加AI检测，需模型在复杂车间环境识别微小缺陷。论文对YOLOv11改进，插入三个即插即用模块，降低漏检率、提升精度，还做了公平实验，公开数据。
两种小金属卡了AI脖子，中国供应链占主导
在AI数据中心扩产潮中，IEEE点出铒和钇两个此前少被关注的小金属，它们分别用于数据中心长距离光通信网络和供电燃气轮机。我国占这两种小金属近100%产量，且分离加工能力强。
固态电池新突破！新能源车续航有望突破1000公里
固态电池是下一代锂电池核心技术，在多领域前景广。我国科学家攻克全固态金属锂电池难题，使续航有望破1000公里。多个科研团队取得三大关键技术突破，打通固态电池续航瓶颈。
中国科学家首创万能热缩电子皮肤，加热即贴合，怎么扭曲都不坏
中国科学院理化技术研究所国瑞研究员等联合团队发明“热缩”制造新方法，将半液态金属电路印在热塑性薄膜上，加热后能包裹物体表面，解决传统刚性材料电路失效问题，具高耐用性。
5月半导体产业涨价信息全景图！
2026年半导体行业涨价潮席卷全产业链，受AI超级周期与上游金属成本高企影响，存储芯片、MCU等器件及代工、封测服务等均涨价。文章梳理开年至今行业涨价信息，还分析原因及对终端市场的影响。
这家意大利公司想让机械臂飞上太空，在轨道上打印航天器
Caracol是意大利工业级增材制造公司，以机器人手臂为支撑，配合自研挤出头与软件生产工业部件。其产品能大幅缩短生产周期、降低成本，2025年融资、收购、扩产，还参与太空项目，探索具身智能。
IEEE TAP|上海交通大学曹慧琳、南京大学任宇翔等：AI赋能电磁仿真：物理–数据混合驱动的PdEgatSCL模型实现高效建模
为实现电大尺寸目标快速精确建模，本文提出物理 - 数据混合驱动的PdEgatSCL方法，学习CFIE做端到端预测。用EGAT架构，编码格林函数等特征。测试显示它精度高、速度快、省内存，可加速电磁建模与逆向设计。
清华万引教授：万倍加速催化剂设计，AI突破DFT瓶颈！
清华大学王笑楠团队提出催化剂设计新基础模型SurFF，发表于Nature Computational Science。它无需昂贵实验或耗时DFT计算，实现对金属间化合物表面暴露与形貌的高效、高精度预测，计算速度提升10⁵倍。
加州理工用AI攻克量子化学60年难题，1块显卡做完7800块的活！
加州理工学院Anima Anandkumar团队8月24日发文，用AI模型将量子化学计算复杂度从立方级压到近线性级。单块GPU就能完成含82500个电子的金属缺陷模拟，而2019年同类计算用了约7800块GPU。
波士顿初创靠铝厂废液提镓，意图改变美国半导体供应链
美国麻省理工博士皮特·戈达特创立 Found Industries 公司，研发出把废铝变零碳燃料和从铝厂废液提镓两项技术。公司获美政府 540 万美元支持，计划 2027 年底量产镓等金属，还在推进铝燃料业务。