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定量的理解为机器学习模型建立了基础，不和半生不熟该模型通过热成像检测小孔孔隙的形成。人打招实施这种孔隙形成跟踪将有助于避免建造由于高孔隙率而导致失效的部件。

【核心创新点】在机器学习方法的帮助下，装瞎开发出一种高精度的方法，从热特征中检测孔隙形成。虽然这增加了金属的整体激光吸收，不和半生不熟并且通过提高能源效率和提高构建速率有利于制造过程，不和半生不熟但锁孔壁上的不均匀激光吸收会产生局部热点，并导致反冲压力、蒸汽动态压力、毛细管力和马兰戈尼力之间的不平衡。利用机器学习，人打招开发了一种检测随机锁孔孔隙生成事件的方法，该方法具有亚毫秒级的时间分辨率和近乎完美的预测率。

尽管一些行业现在完全接受了LPBF，装瞎但其他行业在将其整合到生产线中时，对质量控制更加谨慎。不和半生不熟相信建立在这一核心概念上的过程监控系统将促进金属AM零件的资格和认证。

在典型的LPBF工艺中，人打招使用高功率激光束局部熔化和固化金属粉末，逐层形成三维(3D)物体。

然而，装瞎在LPBF发挥其作为颠覆性制造技术的全部潜力之前，仍然需要克服一些技术障碍。不和半生不熟所得到的叠氮化物在CuINPs的催化下参与了无有机溶剂的炔烃-叠氮化物环加成反应。

通过广泛的衬底范围验证，人打招该方法具有通用性和可扩展性。这些稳定在疏水表面上的NPs可以成为有效的催化剂，装瞎促进催化过程。

除了胶束催化外，不和半生不熟羟丙基甲基纤维素(HPMC)是另一种在水中可使用的催化剂，不和半生不熟其烷基醚侧链形成的疏水口袋可以促进金属盐中相应金属纳米颗粒(NPs)的形成。二、人打招成果掠影在此，人打招路易斯维尔大学Handa教授等人报道了在食品添加剂羟丙基甲基纤维素(HPMC)表面合成超小CuI纳米颗粒(NPs)的简单且环保型的工艺流程，并将其应用于完全无有机溶剂的烷基叠氮环加成反应中。