Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Technical Presentation: Over the last 20 years, 3D printing has evolved from a technology that was once used primarily by hobbyists into a mainstream prototyping and production tool. Spurred on by the “maker movement” of the 2010's, 3D printing technology enjoyed high levels of adoption in the education sector. As graduates have entered the workforce, 3D printing technology has now made its way into advanced manufacturing facilities for prototype iteration, jigs and fixtures, as well as low piece count production. While many different types of 3D printing technologies exist, currently none is more prevalent than Fused Deposition Modeling (FDM). This presentation will cover FDM technology use cases, materials, limitations, and equipment considerations, and highlight prototype iteration as one of the technology's main advantages in today's advanced manufacturing sector. Biography: Tim Repetski has been working with Centennial College within the Mechanical Engineering, Automation & Robotics, and Aerospace Manufacturing Engineering Technology programs since 2012. Tim currently works as Professor and Program Coordinator for the Aerospace Manufacturing Engineering Technician and Technology Programs that operate out of the Bombardier Centre for Aerospace and Aviation at Downsview Campus in Toronto, Canada. Prior to joining the post-secondary sector, Tim's career has been focused on advanced manufacturing in Ontario, specializing in design and build of production tooling, automation lines, robotic welding, as well as CNC programming and machining. Tim is currently completing a Master of Education at University of Toronto, holds a red seal trade certificate as a licensed Tool and Die Maker, and is a member of Ontario College of Teachers. Files Available to Download: • Slides (PDF) On Demand Webinar
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,006 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».