XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System寿命短
创伤性脑损伤（TBI）与注意力缺陷/多动障碍之间的联系，治疗方法
基于过渡金属氧化物[4]的Docapators。但是，这两种类型的超级电容器都是完美的。对于基于碳的EDLC，尽管它可以提供更高的功率密度，短充电和放电过程以及良好的稳定性，但能量密度限制在电极/电解质界面处有限的电荷分离以及活性材料的可用表面积[5]。对于依靠金属氧化物（仅用于MNO 2）的假性数据电容器，它具有较高的理论能力，自然丰度和环境能力，但循环寿命短和低功率密度[6]。因此，将碳基材料和MNO 2的复合材料是最佳选择。许多努力已经在这一方面进行了。例如，基于复合材料的超级电容器，例如石墨烯/MNO 2/碳纳米管（CNTS）[7]，激光标记的石墨烯MNO 2 [8]，MNO 2 @CNTS/CNTS [9] [9]，都可以实现更高的能力，而大多数可以为其提供更大的功能，但可能会构成大多数的应用程序，因此，他们的范围很高，因此[10]的范围很高。因此，找到具有较高兼容性和低成本的碳材料作为复合材料的基础很重要。生物量前体，可以产生具有分层多孔结构和高表面积的活性碳（AC）的自然元素，满足了先前对自然界中的友好性和丰富性的要求[11]。如今，水热合成和电沉积法是制备生物碳/MNO 2复合材料的主要方法[12]。但是，这些方法不适合大规模生产。为了进一步降低生产成本大规模商业应用，一种可行的方法是将纳米结构化的MNO 2固定在红薯衍生的碳框架（SPCF）中，通过低体温溶液的生长技术，以生成SPCF，以产生与MNO 2 Nano 2 Nanopartects同步负载的SPCF。生成的复合材料SPCF/MNO 2显示出具有高特异性的电容性能（0.5 A/G时为309 f/g），并且具有良好的放电速率能力（在20 A/G时为94 f/g）。这些特性证明了SPCF/MNO 2复合材料作为超级电容器的竞争电极材料。
衰老和免疫力中的TGF-β途径
作为生物年龄，它们会经历逐渐的细胞和分子变化，并伴随着许多生理功能的下降。因此，它们对年龄相关疾病和状况的敏感性增加（López-Otín等，2013; Son等，2019; Melzer等，2020）。衰老领域中的许多基本发现都来自于小型自由生命的线虫C.秀丽隐杆线虫（Murphy and Hu，2013年）的研究。秀丽隐杆线虫已被用作模型有机体数十年来，由于其寿命短，大约3周，尺寸小，透明的身体，易于实验的实验室维护，遗传障碍和保守的生物学途径（Brenner，1974; C.秀丽隐杆线虫测序联盟，1998年）。大约83％的秀丽隐杆线虫蛋白质组具有人类同源物（Lai等，2000），超过50％的人蛋白质编码基因在秀丽隐杆线虫中具有同源物（Sonnhammer和Durbin，1997; Kuwabara and Durbin; Kuwabara和O'Neil，2001; Harris等，2004; Harris等，2004）。胰岛素/IGF-1样信号通路（IIS）是调节秀丽隐杆线虫寿命的第一个途径。Div>随后发现编码唯一胰岛素/IGF-1样受体（Kimura等，1997）的突变，与Wildtype（WT）相比，寿命增加了一倍（Kenyon等，1993）。在秀丽隐杆线虫中的进一步研究揭示了调节衰老的其他途径的作用，包括AMP激活的蛋白激酶（AMPK）和雷帕霉素（MTOR）的机械靶标（Zhang等，2020）。此外，转化生长因子β（TGF-β）途径正在成为寿命和健康衰老的调节剂，需要进一步研究。面临衰老最大程度影响的系统之一是免疫系统，其中与年龄相关的下降称为免疫衰老。这种下降表现出感染易感性的增加，疫苗接种反应降低以及癌症和自身免疫性疾病的风险增加。导致哺乳动物这些生理的潜在变化是：免疫细胞库减少，细胞内在缺陷对淋巴细胞的固有缺陷以及增加的炎症（Akha，2018）。衰老和免疫力可以通过共同的分子机制来调节，例如IIS，TGF-β，MTOR和核因子Kappa B（NF-κB）
锂空气电池 - 跟踪功能和故障
实践，其容量要低得多，而且其速度性能也很差。循环与高电位高有关，导致低能量效率，而随附的寄生反应会导致循环寿命短。锂，带来了其自身的一系列问题，包括较差的库仑效率（由于一系列寄生反应导致固体电解质相间（SEI）（SEI）和树突形成）。可能需要合适的膜来防止在电极上形成的氧气和降解产物的交叉，至少从原则上讲，以帮助减轻树突问题。此外，这些挑战是用于使用氧气，严格锂 - 氧气电池（LOB）的细胞，并且空气的使用带来了其他问题，这主要是由于存在二氧化碳。我们和其他人广泛讨论和审查了实验室的各种挑战。1,2，例如，我们中的一些讨论系列（Ellison等人，https://doi.org/10.1039/d3fd00091e）提出，要构建一个实用的高能量 - 能量实验室，该实验室将以适度的周期速率运行，需要将空气压缩到20 bar左右，并且需要大约100 m的碳电极（> 90％）碳电极厚度约为100 m。电解质也需要具有高沸点（约大约250°C）防止过量蒸发并具有有利的氧运输特性，例如通过，例如，溶剂分子和/或含有Apolaruorasined或烷基区域的盐。可以缓解这些要求的可能方法包括使用分层多孔结构，泵送电解质，通过细胞泵送电解质或进一步增加电池中架空气体的压力。其中一些方法表现出重要的工程挑战，可以实现，所有这些方法都带来了相关的成本和/或质量。本文仅限于对一些用于理解锂氧气中功能和故障的表征方法的简短讨论。已用于研究电池的各种技术，包括拉曼光谱研究排放产品，3 X射线光电光谱（XPS），用于研究锂SEI，4和X射线差异（XRD）5的组成，以研究晶体排放产品，以及其他许多内容，以及许多现有评论中的晶体排放产品。1,2因此，我们主要关注的是审查一些作者开发的许多方法，这些方法通常（但并非独家）涉及使用NMR光谱，然后最终通过对这些系统中使用EIS和Operando nmr的lithium-Metal So s so tarriake the Tarre fer呈现新的结果。
桑迪亚实验室新闻
今年的比赛共吸引了来自九个国家实验室的十六支队伍参赛，其中包括四支来自桑迪亚国家的队伍。获胜队伍包括首席研究员玛拉·辛德霍尔茨、企业管理专家温迪·鲁和新墨西哥大学的行业导师罗布·德尔坎波。玛拉说：“能够深入研究并了解问题空间和我们的传感器需要在何种环境条件下工作，有助于我们构建即将对传感器进行的相关环境测试。”该传感器被昵称为 nDETECT，代表能源 I-Corps 计划，可供军方用于监测硝化纤维素和硝化甘油基推进剂的降解，陆军使用这些推进剂作为能量材料，为其弹药（如火箭发动机）提供推进力。“众所周知，这种推进剂会随着时间的推移而降解，尤其是在极端环境条件下，并会开始排放氮氧化物。 “我们的传感器将向军方发出推进剂或武器正在降解的信号，”马拉说。传感器将安装在武器附近。目前用于氮氧化物检测的商业化方案可能需要更高的温度来收集测量数据或在室温下操作，但很容易被污染。桑迪亚开发的传感器由一个交叉电极和一个纳米多孔吸附层组成。纳米多孔材料可以调节以选择性地吸附气体，电响应与气体浓度直接相关。“目前的化学传感器技术价格昂贵，寿命短，可能需要大量维护，”马拉说。“我们的化学选择性纳米多孔电传感器具有成本效益和低功耗。它们的功耗仅为目前化学传感器的百万分之一，并且几乎不需要维护。”马拉说，传感器的数据将更好地为有关武器的安全决策提供信息，并有助于识别排气产品的演变和吸收趋势，从而提高对剩余使用寿命和降解性能的估计。桑迪亚团队包括桑迪亚联合首席研究员蒂娜·尼诺夫和利奥·斯莫尔，他们计划继续与堪萨斯城国家安全园区的合作伙伴一起开发未来原型，以推进该技术的发展。他们计划生产一个原型传感器，并继续与有兴趣使用 Energy I-Corps 的资金获得该技术许可的企业进行讨论。马拉和温迪表示，除了政府和军事合作伙伴的兴趣之外，他们预计私营部门也可能会对这种传感器感兴趣。例如，汽车、煤炭、空气质量和环境监测行业也需要传感器来有效（最好是高效）地检测气体。 走向商业化
Storelectric 有限公司
经济实惠、可靠且具有弹性 安全、清洁、经济高效的真正电网规模（GW、GWh）电力存储和氢能技术。为什么需要储能？ 风能和太阳能等自然资源难以预测，只能在自然条件允许时发电，而不是在我们想要时，而且电网稳定性较差。 ♦ 我们提供大规模储能项目，实现稳定且经济实惠的可再生能源供应。 ♦ 我们是地质存储平台的开发商，拥有自己的流程、技术和位置。 ♦ 储能需求不断上升，要求规模大、持续时间长、效率高、稳定性、可操作性等，并且具有出色的成本效益。 电网成本 一旦可再生能源占电网电力的约 16% 以上，电网管理的挑战就会开始呈指数级增长。根据英国的经验，这些成本分为三类： ♦ ¼ 平衡成本，确保在任何给定时间都有足够的能源； ♦ ¼ 电网稳定性和可操作性成本，确保电网平稳运行； ♦ 电网加固成本减少一半，建设更多电网以适应间歇性，并连接更多工厂以实现平衡、稳定性、可操作性和相关服务。Storelectric 的工厂位置合适，解决了所有这些问题。例如，如果可再生能源直接连接到电网，分析师预测它们的规模将不得不增加三倍以上 - 并且每增加 GW 可再生能源（在英国）将产生约 12.5 亿英镑的电网加固成本，每年还要花费其中的 10% 来维护、运营和融资。另一方面，如果可再生能源通过大规模长时自然惯性存储（其中我们的 CAES 比其他所有能源都好得多）连接，电网加固可以减少约 ¾。电池无法做到这一点：它们的工厂寿命短、平均寿命电网到电网效率太低、缺乏实际惯性、制造资源稀缺、尺寸小、容量有限，因此它们仅适用于小规模的工作。它们可以设置为提供平衡、稳定性、可操作性、弹性和减少电网拥塞服务中的任何一种（它们无法为其他/高压电网部分提供黑启动，而且它们的稳定性服务基于低劣得多的“合成惯性”）——Storelectric 的解决方案可以提供所有这些服务（包括黑启动），因此我们的一个工厂可以同时提供一系列需要 4-6 个相同尺寸电池的服务。Storelectric 电力存储解决方案压缩空气储能 (CAES) 剩余的低价电力用于加压空气，将空气储存在地下容量非常大的盐穴中，就像目前世界各地储存的天然气一样。在需要时，释放这些空气以再生电能。它支持所有发电技术。与可再生能源相结合，它大大减少了电网连接和加固，并提高了储能和发电的盈利能力。它安全、地下深处，而且盐洞天然密封并可自封。该应用已在德国 Huntorf（自 1978 年起）和美国阿拉巴马州 McIntosh（1991 年）得到证实，它们既成功又安全，但效率只有 42-54%。Storelectric 的工厂将实现接近 70% 的效率和高达 100% 的可再生，并提供全天候的电网稳定性。它们可以满足全球的能源存储需求：世界各地都有合适的地质条件。Storelectric CAES 为何与众不同？Storelectric 的 CAES 可以独特地使现有和可再生能源发电更有利可图，大幅减少排放，并为国家和地区提供完整且负担得起的能源安全。该公司正在开发两种 CAES 技术：基于热能存储 (TES) 的绿色 CAES TM 和双燃料氢 CAES TM。 CCGT Hybrid TM 版本比氢 CAES 更高效、排放更低、功率更大。它们都可以提供实际惯性、无功功率/负载、电压/频率控制（全天候）和黑启动。这使得可靠且有弹性的能源转换和净零电网更加经济实惠且破坏性更小。
流动环流模式和速度对
• 发表日期 / 收讫日期：2021 年 4 月 6 日 • 修改发表日期 / 修改后收讫日期：2021 年 10 月 22 日 • 喀布尔日期 / 接受日期：2021 年 11 月 1 日 摘要 电子元件最关键的问题是功耗高、寿命短。本文旨在对水冷散热器的工作过程进行数值模拟，以获得最有效的设计。在此背景下，设计了四种具有不同通道（A 型、B 型、C 型、D 型）的配置，水速分别为 0.25 m/s、0.5 m/s 和 1 m/s，空气速度恒定（6 m/s），以模拟流体流动和传热。结果以温度和压力云图、速度流线图以及压力差、出口温度、温差、空气传热速率和功耗与雷诺数的关系图来评估。结果表明，在所有分析中，压力差、出口温度、功耗和空气传热速率都随着雷诺数的增加而增加。在所有配置中，水出口温度彼此非常接近，Re=2500 时在 63-65 °C 范围内，Re=5000 时在 70-72 °C 范围内，Re=10000 时在 74-76 °C 范围内。在所有配置中，A 型出口温度最低，Re=2500 时为 63.40 °C，Re=5000 时为 70.77 °C，Re=10000 时为 74.85 °C。此外，A 型在空气传热率方面表现出优于其他模型的性能，Re=2500 时该值为 1346 W，Re=5000 时该值为 1500 W，Re=10000 时该值为 1675 W。A 型几何结构中获得的最大压力差接近 3500 Pa，雷诺数值为 10000。在全面评估结果时，得出结论：B 型在传热、泵功率和进出口位置方面是最适合使用的模型。关键词：电子冷却、散热器、液体冷却、数值建模 Öz Elektronik bileşenlerin en önemli sorunları、yüksek güç tüketimi ve kısa ömürdür。但是，您可以通过使用 olarak 模型来解决这个问题。 Bu kapsamda akış ve ısı Transferini simüle etmek için suyun 0.25 m/s, 0.5 m/s ve 1 m/s hızlarında ve sabit hava hızında (6 m/s) farklı geçişlere sahip dört farklı geometri (Tip-A, Tip-B, Tip-C, Tip-D) dizayn edilmiştir。声音、基本关系、基本关系、基本关系、基本关系、基本关系、哈瓦亚奥兰的转移和雷诺兹的图像olarak değerlendirilmiştir。雷诺兹 (Reynolds) 的分析表明，他的艺术作品是从根本上发展起来的，并且是在不断发展的，因此，他将自己的作品传给了艺术大师。 Tüm modellerde suyun çıkış sıcaklıkları birbirine çok yakın olup Re=2500 için 63-65 °C, Re=5000 için 70-72 °C ve Re=10000 için 74-76 °C aralığındadır。 Tüm modeller arasında Re=2500 için 63.40 °C，Re=5000 için 70。A型出口温度最低，Re=10000时为77℃，为74.85℃。此外，Type-A 在向空气传递热量方面表现出比其他型号更好的性能，Re=2500 时为 1346 W，Re=5000 时为 1500 W，Re=10000 时为 1675 W。在 A 型几何结构中获得的最大压差为，雷诺数为 10,000 时压差约为 3500 Pa。对结果进行整体评估后，得出结论：从传热、泵功率和进出口位置来看，B型是最适合使用的模型。关键词：电子冷却，散热器，液体冷却，数值建模
ADAS手册
本章探讨了自动驾驶研究的当前状态，这是在自动出租车要求的背景下设定的。根据开发团队的科学出版物和自我报告提供了全面的概述，研究了环境感知，自我感知，任务成就，本地化，合作，地图使用和功能安全等方面。虽然某些方法在很大程度上依赖于GPS和MAP数据等卫星系统，但很少关注环境感知和场景的理解。尽管近年来对自动驾驶的令人印象深刻的证明，但许多挑战仍未解决，尤其是在自动驾驶公共道路时。本书可深入了解高级驾驶员辅助系统（ADA）和自动驾驶的基本原理，技术细节和应用，涵盖了ADAS系统设计，高级材料，人工智能和可靠性问题等领域。以学术和行业专家的贡献为特色，该全面参考将读者彻底了解ADA的各个方面，突出了未来的研究和发展的关键领域。作者Yan Li博士是Intel Corporation的高级职员工程师，在微电总包装相关的技术解决方案以及质量和可靠性问题方面拥有丰富的经验。在此处给出的文章文本：Li博士参与了矿物质金属和材料协会（TMS），美国金属学会（ASM）和电子设备故障分析协会（EDFAS）等专业协会。此选择可能会对道路事故产生重大影响。她自2011年以来一直是TMS年度会议的组织者，也是综合电路国际物理与失败分析技术委员会成员（IPFA）。Li博士在微电子包装中发表了20多篇论文和两份专利，并共同编辑了一本关于3D微电子包装的书。Shi博士是Lyft 5级自动驾驶部门的主要硬件可靠性工程师。他在加入Lyft之前已经在半导体和消费电子产品上工作了15多年。Shi博士担任过各种职务，包括集成工程师，高级可靠性工程师，员工质量和可靠性工程师以及过程工程师。他获得了博士学位。德克萨斯大学奥斯汀分校的物理学博士学位和中国科学技术大学物理学学士学位。先进的驾驶员辅助系统（ADA）和自动驾驶汽车（AV）的潜在影响很大。通过减少危险的驾驶行为，交通拥堵，碳排放和成本，同时改善道路安全性和独立性，ADAS和AV具有重塑运输的潜力。但是，有许多挑战，包括新技术，非自动级零件的必要性以及现有自动级组件的新任务配置文件。给定的文本似乎讨论了影响运输，环境和安全的人类活动的各个方面。要点包括：日常生活涉及休息，社会联系或工作等个人需求之间的决策。至关重要的方面是随着自动化水平的增加而需要复杂的技术。温室气体，许多国家有计划在2050年到2050年达到零零排放的计划对美国温室气体排放的贡献最大自2020年成立以来，交通拥堵，碳排放和改善道路安全Lyft的自动驾驶部门已取得了显着的里程碑。 拥有超过100,000辆带薪骑手旅行，该平台现在是美国最大的公共自动驾驶商业平台之一[32]，Lyft也已开发了四代内部员工测试的自动驾驶车辆平台（图5）。 图像展示了由Lyft的5级部门设计的两辆自动驾驶汽车，该车建立在福特Fusion和FCA Pacifica模型之上。 尽管驾驶员辅助系统和自动驾驶功能取得了进步，但许多挑战仍然存在。 由SAE J3016 [33]定义的六级驾驶自动化框架突出了所涉及的复杂性（表1）。 随着自动化水平的上升，对高级技术（例如感知，计划和控制子系统）的要求也会增加。 感知子系统依赖于传感器来检测车辆外部的对象并将其定位在环境中。 典型的传感器包括相机，GPS，IMU，LIDAR，雷达等。 由于其优点和缺点，各种传感器的组合并不罕见。 [35]。温室气体，许多国家有计划在2050年到2050年达到零零排放的计划对美国温室气体排放的贡献最大自2020年成立以来，交通拥堵，碳排放和改善道路安全Lyft的自动驾驶部门已取得了显着的里程碑。拥有超过100,000辆带薪骑手旅行，该平台现在是美国最大的公共自动驾驶商业平台之一[32]，Lyft也已开发了四代内部员工测试的自动驾驶车辆平台（图5）。图像展示了由Lyft的5级部门设计的两辆自动驾驶汽车，该车建立在福特Fusion和FCA Pacifica模型之上。尽管驾驶员辅助系统和自动驾驶功能取得了进步，但许多挑战仍然存在。由SAE J3016 [33]定义的六级驾驶自动化框架突出了所涉及的复杂性（表1）。随着自动化水平的上升，对高级技术（例如感知，计划和控制子系统）的要求也会增加。感知子系统依赖于传感器来检测车辆外部的对象并将其定位在环境中。典型的传感器包括相机，GPS，IMU，LIDAR，雷达等。由于其优点和缺点，各种传感器的组合并不罕见。[35]。通过利用传感器数据和机器学习算法，对象进行检测，分类和跟踪（表2）。感知子系统的信息传递给了计划子系统，该计划子系统生成了具有特定目标位置和速度的投影路点。控制子系统然后根据此数据发送加速，制动或转向消息。这些自治子系统需要通过CPU和GPU实现的强大计算功能。各种架构在市场上共存，包括集中和分布式方法。热管理对于高级驾驶员辅助系统和由于涉及巨大的计算活动而具有自动驾驶功能至关重要。已经引入了液体冷却子系统，其中包含定制设计的冷板，并带有新的悬挂材料和过程（图6）。几家公司遇到了与热管理相关的类似技术挑战，例如冷板设计和热接口材料选择。冷板的屈曲或变形会对热性能产生负面影响，可能导致电短裤和火灾危害。系统中的制造过程或颗粒中的过多残留物会堵塞散热器并阻碍冷却液流动。实际道路上的拐角处对自动驾驶汽车构成挑战。为了减轻这些问题，公司正在广泛测试其系统，从而收集感知数据以离线训练机器学习模型。但是，此过程受到空气界面上数据传输速度的限制所阻碍。J. of CAV，2020年。J. of CAV，2020年。因此，许多组织在道路测试期间使用固态驱动器（SSD）来存储感知数据。由于SSD插入和去除的频率高，金属表面可能会磨损，从而冒着数据丢失的风险。在高级驾驶员辅助系统中使用非自动级组件和自主驾驶功能已节省了市场的时间，但引入了设计挑战。像DRAM内存之类的组件已被为这些应用所要求，但是它们在振动测试中通常会失败，从而导致系统故障。制造缺陷或材料选择不足也可能导致组件故障。在固定层损坏底盘和金属夹子在机箱上造成的隔热层损坏后，现成的单元（OT）单元失败。Shi等人的研究。[35]强调了将多个GPU并行结合到增强计算能力的潜在优势。这可以通过使用歧管整合单个水块来实现，从而简化冷却液环设计。典型的现成（OT）水块/EPDM垫圈/歧管系统由位于水块上的歧管组成，其中两个组件之间的EPDM垫圈夹在两个组件之间。拧紧后，螺钉会压缩EPDM垫圈，在歧管/螺钉上产生排斥力。但是，如图9a在温度周期式测试中，检测到歧管和水块之间的关节周围检测到冷却液泄漏。如图根据鱼骨图，主要假设表明，EPDM垫圈在高温下经历了压缩组和永久性塑性变形。由于其工作温度较低，因此这种现象对消费电子产品并不是一个关注。本研究中讨论的故障模式对自动驾驶汽车的组件和系统资格具有影响。与传统汽车平均每天驾驶不到一小时的驾驶不同，诸如机器人税之类的自动驾驶汽车的日常运营时间将大大更长。10a，这种增加的运营时间减少了达到10,000个小时数的年数。假设车速为每小时35英里（MPH），图。10b表明，随着日常运营时间的增加，自动驾驶汽车将在更少的时间内达到100,000英里。例如，如果一个机器人每天驾驶11个小时，则达到这一里程碑大约需要0.7年。此分析表明，从“数年”的角度来看，自动驾驶汽车的寿命可能比传统汽车的寿命短。这个结论与福特先前的说法保持一致，该声明预测车辆每四年将耗尽和压碎。将在以下各章中更详细地探讨基于任务配置文件的测试计划。作者旨在解决与高级驾驶员辅助系统和自动驾驶功能有关的硬件子系统设计，制造，测试和可靠性分析的出版物的有限可用性。AI和自动驾驶汽车的章节摘要：该系列审查了高级驾驶员辅助系统（ADAS）和自动驾驶汽车的应用。章节还涵盖了安全标准，方法论，挑战（边缘案例，重型尾部分配），公开可用的培训数据集，开源模拟器和验证过程。高级驾驶员辅助系统（ADA）依赖于各种技术，例如LIDAR，雷达，电化学功率系统和车载显示技术，以进行安全导航。对这些技术进行了审查，以分析其能力，挑战和应用。第1章探讨了LIDAR传感器的最新技术，涵盖了关键指标，例如检测范围，视野和眼部安全。讨论了各种激光雷达映射方法，包括机械旋转扫描仪和频率调节连续波（FMCW）LIDARS。第2章回顾了雷达技术，研究其体系结构，类别（单位，bistatic和多键雷达），波形设计以及FMCW雷达的链接预算分析。简化的示例用于说明主题。第3章侧重于ADAS车辆的电化学电源系统，讨论电池类型，化学，结构和过程。还提供了电池管理系统和故障模式分析，以及用于电池测试的行业标准的比较。第4章回顾了各种车载显示技术（LCD，TFT LCD，OLED，LED）及其架构。诸如光学性能，外观，集成和可靠性之类的要求，以及规范，功能，质量和验证等挑战。第5章探讨了数据中心使用的硬盘驱动器的当前状态和挑战。组件和材料，包括各种解决方案，以实现较高的面积数据密度，例如微波炉辅助磁记录和热辅助磁记录。工程师角色涵盖了产品生命周期的硬件可靠性的各个方面。它需要风险评估方法，例如FMEA，断层树分析和应力强度测试，加速且高度加速的生活测试技术以及用于数据分析的统计方法。此外，工程师需要执行故障分析并实施纠正措施，计算系统可靠性指标并评估可修复的系统。使用特定的硬件组件（例如相机，冷板和水块）有助于说明这些概念。章节“高级驱动器 - 辅助系统中的故障分析”深入了电子设备的分析流，讨论了各种电气测试技术，体格检查方法和材料表征程序。它涵盖了几种成像技术，包括I-V曲线跟踪和基于X射线的光谱法。本书还回顾了影响半导体套件的腐蚀机制，尤其是专注于铜和金球键。其他值得注意的来源包括B. Schlager等。此外，还简要概述了先进的驾驶员辅助系统和自动驾驶功能，以及对其他章节内容的审查。自动驾驶汽车对温室气体排放的影响，通过分析包括学术期刊和行业报告在内的各种来源进行了对自动驾驶汽车技术的最新进步的回顾。研究研究了2016年至2021年之间在Google Scholar上发表的论文，重点介绍了高级驾驶员辅助系统（ADAS），自动驾驶和硬件可靠性等主题。该评论强调了几项关键研究，其中包括N. Brese的一项研究，该研究在2019年在IEEE ECTC上提前了汽车电子技术。S. Sun等人进行了另一项值得注意的研究，他研究了MIMO雷达在2020年7月发表的IEEE Signal Processing Magazine文章中对ADA和自动驾驶的优势和挑战。该评论还涉及行业报告，例如2020年12月15日的Lyft新闻稿，该新闻稿宣布了其网络上的下一阶段的自动驾驶汽车。此外，从2020年2月11日起的LYFT报告讨论了经过Aptiv Technology提供100,000次自动驾驶骑行后吸取的经验教训。该研究提到了包括SAE J3016在内的几种标准和准则，该标准和指南提供了分类法和与驾驶汽车驾驶自动化系统有关的术语的定义。的最新传感器模型用于ADA/自动驾驶功能的虚拟测试，发表在SAE INT中。审查还检查了H. Shi等人的论文中讨论的Robo Taxis中的硬件可靠性。在2021年6月至7月的IEEE第71届电子组件和技术会议（ECTC）。另一个相关研究是由F. Chen进行的，他探索了自动驾驶汽车模块/组件的机器人税环境压力和故障模式的硬件可靠性资格。作者承认了几个人的贡献，包括Cruise的Fen Chen，他们分享了他的实验数据，以及提供语法检查的Angel Shi和Charlotte Shi。