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基于PEEK的APTIV膜插槽衬里
aptiv™电影在最苛刻的应用环境中提供耐用性和可靠性。他们以薄膜格式结合了Victrex™PEEK（聚醚酮）聚合物的所有出色特性。它们的财产平衡使它们成为市场上最出色的热塑性膜中最出色的热塑性膜之一。当用作定子插槽衬里绝缘材料时，APTIV膜可实现出色的热管理以及高电气性能和铜填充因子的增加，从而提高了电子运动效率。具有出色强度，刚度和延展性特性的广泛产品等级，可靠插槽衬里插入
APTIV的Gen 6 ADAS平台用于软件定义的车辆
平台的核心是软件，在传感器或域控制器中运行。传感器融合软件从多个传感器（雷达，摄像头和激光镜头）中获取输入，并将它们集成以更好地识别车辆周围的物体，从而区分行人，骑自行车的人，车辆和其他物体。APTIV的传感器融合方法利用域控制器中的集中化来融合数据，从而减少了延迟。我们的实时嵌入神经网络可以在毫秒内对数十个对象进行分类。通过将低级检测融合，该软件可以识别通常不可见的对象。这提高了检测小，模糊或静态目标的可靠性。它还可以帮助系统准确识别和跟踪多个目标，例如通常在密集的城市环境中遇到的目标。
Aptiv 2023 年投资者会议 2022 年 2 月 14 日 - 亚马逊 AWS
首先，我们的行业将继续受到我们十多年前提到的安全、绿色和互联大趋势的影响，这些趋势在今天更加重要，并为 Aptiv 创造了巨大的市场机会。其次，我们有正确的战略来利用这些大趋势。简而言之，我们继续专注于优化我们的业务基础，这使我们能够在现有业务平台上执行，然后使我们能够投资于未来的平台。第三，执行我们的战略已经并将继续增强我们的竞争优势，并使 Aptiv 成为电动、软件定义汽车的唯一全系统解决方案提供商。第四，我们正在利用这些完整的系统功能为客户提供以更低的成本提供更好性能的解决方案，这使我们与业内几乎所有其他人区分开来。这让我们处于独特的位置，可以利用汽车市场以及邻近市场中越来越多的机会。最后，也是最重要的一点，所有这些都加强了我们作为一家快速增长、利润更高的企业的优异业绩记录，完全有能力为股东带来丰厚的回报。
爱尔兰性别薪酬差距报告2024
在Aptiv，我们始终努力实现我们的价值观，包括做正确的事情的承诺。在忠于我们的价值观以及对所有员工群体薪酬的持续承诺时，我们的行政和高级领导团队定期审查整个组织的员工数据，以确定市场调整机会，以更好地改善我们对公平和公平性的承诺。
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世界上强大的显微镜 - Ti Tan Cubed G-2 60-300，包括配备设备，包括带有用于纳米技术的设备的清洁室设备和用于纳米技术的设备和材料纳米诊断，以及用于检查建筑材料的专业COM com smangraphy Scanner。此外，AGH大学是波兰最安静的地方之一 - 一个无声的房间。我们的Labora Tories配备了一流的设备；以下是我们的FIN EST研究设施的一些例子：能源效率和建筑自动化实验室 - Aut Budnet，Rwe Agh Solar Lab，LTE Labora Tory，Agh – kghm polska MieDet sa Labo的关键元素，AGH -APTIV实验室的AGH – Aptiv实验室和工业4.0实验室。一些最重要的最新收购包括：用于扫描电子显微镜的一套（价值几乎PLN 740万），一种选择性的激光烧结3D打印机（几乎是300万pln 300万），一种成像和分析技术，用于研究遗产和他的遗产（PLN 340万）的研究，以衡量的二元组合，介质的介质，两位二元组合的参数。狮子），一种用于测定复杂负荷条件下材料的热机械炭化（PLN 440万）的伺服液压模拟器，以及具有串联双四极杆质谱法（PLN 210万）的超绩效液相色谱系统。
采用方名称 2Wire ABIT Computer Corporation Acard Technology Corporation AccFast Technology Corp. Accton Technology Corporation Acer Advanced
采用方名称 2Wire ABIT Computer Corporation Acard Technology Corporation AccFast Technology Corp. Accton Technology Corporation Acer Advanced Lab Achieva Electronics ACON-Advanced connectek Inc. Actisys Corporation ADDMM LLC Addonics Technologies Incorporated ADI Corp. ADMtek Incorporated Advance Modules Advanced Flash Memory Card Technology Co., Ltd. Advanced Micro Devices AGFA-Gevaert NV Agilent Technologies, Inc. AIMEX Corporation AKAI professional MI Corp. Alation Systems, Inc. Alcor Micro Inc. Allion Computer Inc. ALPS Electric Co., Ltd. Altera Corporation Always READY Internet Service Enterprise, LLC (ARISE) American Biometric Company American Computer and Digital Components Ames ADT, Inc./Applied Device Technologies Anchor Chips And-Or Logic Antonio Precise Products Manufactory Ltd. APLUX Communications Ltd. Applied MicroSystems Corporation AppoTech Limited Aptiv Services US, LLC Araneus Information Systems OY Arasan Chip Systems Inc.
实验室比对 EDX 2019 (LV21) 按照 ISO 22309 进行定量元素分析
Ametek，威斯巴登 Aptiv，伍珀塔尔 BASF Coatings，明斯特 Block Materialprüfungsgesellschaft，柏林 BP，波鸿 Bruker Nano，柏林 联邦刑事警察局，威斯巴登 Carl von Ossietzky 奥尔登堡大学 Carl Zeiss Jena，上科亨 CleanControlling，埃明根-利普廷根 Conti Temic 微电子，因戈尔施塔特 CRB 分析服务，哈德格森 Currenta，勒沃库森 CVUA-RRW，克雷费尔德 D&I-Vallourec 研究中心，法国 Aulnoye-Aymeries DePuy Synthes，奥伯多夫 Dr. Graner & Partner，慕尼黑 EFI 服务，布达佩斯 EnBW Kernkraft，菲利普斯堡 Felix Schoeller，奥斯纳布吕克 苏黎世法医研究所 柏林研究协会 弗劳恩霍夫硅酸盐研究所 ISC，维尔茨堡 研究发展基金会 - FUNDEP，贝洛奥里藏特 汉诺威莱布尼茨大学 GSI，柏林 HARTING，埃斯珀尔坎普 Henkel，杜塞尔多夫 Heraeus Germany，哈瑙 Hirschmann Automotive，兰克韦尔 阿伦大学 普福尔茨海姆大学 IfW，埃森 INDIKATOR，伍珀塔尔 Infineon Technologies，慕尼黑工程协会 Meyer & Horn-Samodelkin 显微镜实验室，罗斯托克 德累斯顿腐蚀防护研究所 麦德林大都会技术学院，麦德林 集成微电子学，Biñan JOMESA 测量系统，Ismaning Kronos，勒沃库森 实验室 Dr.舍夫纳（Schäffner），索林根实验室克奈斯勒（Kneißler），布尔格伦根费尔德（Burglengenfeld）下萨克森州刑事警察局，汉诺威
使用 ISA95 实现工业 4.0 和智能制造
如今，“虚拟”往往意味着在线——即通过台式计算机或手持设备体验。我们用它来描述不在面对面物理环境中发生的互动，如虚拟会议或虚拟教室。但该词的另一个含义是“实际”的反义词。因此，当我们说某物是虚拟的时，我们也在说它本质上不是实际的——即不是“真实的”。然而，由于工业 4.0 技术的应用，新兴的工业虚拟环境是真实的——而且非常有用。熟悉甚至掌握这些虚拟世界可能是工业自动化、控制和仪器仪表专业人士的最新必备技能。在 COVID-19 全球大流行之后，工作生活发生了变化，许多事情可能再也回不到以前的样子了。彭博社最近的一篇文章指出，商务旅行等已经“永远改变了”；84% 的美国、欧洲和亚洲大型企业高管表示，他们计划通过减少内部和外部面对面会议来减少差旅开支。彭博社援引的制造公司指出，技术使他们能够远程完成以前从未梦想过的事情。法国轮胎制造商米其林使用无人机，以便其顶级制造高管可以虚拟访问其位于巴西的 Campo Grande 工厂。“我们远程启动机器，使用无人机参观工厂，并在家培训员工，”首席执行官 Florent Menegaux 说。荷兰皇家壳牌公司创建了在线控制室，其中包含石油平台和工厂的交互式 3D 模拟，以便工程师在家中进行虚拟访问。Aptiv
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。