Welding Alloys Group 作为一家先进焊接耗材公司,与激光金属沉积技术制造商 Meltio 建立了战略合作伙伴关系。
这一合作结合了 Welding Alloys 在焊丝制造方面的专业知识与 Meltio 的激光焊丝堆焊和金属 3D 打印系统。
Welding Alloys Group 以设计和生产用于硬面、堆焊和连接应用的多种芯焊丝而闻名。在此次合作中,Welding Alloys 专门为激光应用开发的芯焊丝将补充 Meltio 现有的材料组合。
Welding Alloys 将在全球范围内为 Meltio 技术发展支持性生态系统中发挥关键作用。据两家公司报道,Welding Alloys 将与技术中心、机床制造商、机器人集成商、学术机构和行业利益相关者合作,帮助扩大 Meltio 的影响力并推动新的商业机会。
Welding Alloys 集团消耗品业务发展总监 Bastien Gerard 表示:"与 Meltio 合作使我们能够开发出专为激光焊丝堆焊和硬面技术量身定制的高性能焊丝。这种合作结合了我们的技术优势,通过创新材料和领先技术提供一流的修复和维护解决方案。"
Meltio 欧洲、中东和非洲地区渠道销售经理 Francisco González 表示:"这次合作确保我们的客户能够获得最高质量的解决方案,满足激光焊丝堆焊日益增长的需求。"
信息来源:从公司收到的新闻资料以及从公司网站获得的补充信息。
好文章,需要你的鼓励
南洋理工大学研究团队开发了WorldMem框架,首次让AI拥有真正的长期记忆能力,解决了虚拟世界模拟中的一致性问题。该系统通过记忆银行存储历史场景,并使用智能检索机制,让AI能准确重现之前的场景和事件,即使间隔很长时间。实验显示在Minecraft和真实场景中都表现出色,为游戏、自动驾驶、机器人等领域带来广阔应用前景。
AWS通过升级SageMaker机器学习平台来扩展市场地位,新增观测能力、连接式编码环境和GPU集群性能管理功能。面对谷歌和微软的激烈竞争,AWS专注于为企业提供AI基础设施支撑。SageMaker新功能包括深入洞察模型性能下降原因、为开发者提供更多计算资源控制权,以及支持本地IDE连接部署。这些更新主要源于客户需求,旨在解决AI模型开发中的实际问题。
MTS AI研究团队提出RewardRanker系统,通过重排序模型和迭代自训练显著提升AI代码生成质量。该方法让13.4B参数模型超越33B大模型,在多种编程语言上表现优异,甚至在C++上超越GPT-4。通过引入困难负样本和PPO优化,系统能从多个代码候选中选出最优方案,为AI编程助手的实用化奠定基础。