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IDC：驾驶加速值利用...
响应这些要求，服务组织开发了工具和资源，以确保其客户可以实现这些既定成果。IDC对60多个企业网络经理进行访谈，高度评价了合作伙伴的工具和资源，大多数人利用了面对面和数字产品的组合来加速采用新的网络技术。采用服务从一个定义的计划开始，该计划与网络团队合作与服务合作伙伴合作，以确保他们成功地攻入新的网络技术，并通过业务，技术和运营优先级在Lockstep中打开功能和功能。根据该计划，组织将利用其他有价值的资源，例如居民工程师（RES）以及其他人类和数字资源，以加速知识转移和学习。图3强调了客户喜欢从其服务合作伙伴中使用的最高收养服务资源。
提高效率——优化汽车电池行业的制造流程
中国和北美正在使用的第三种锂提取方法被称为直接锂提取 (DLE)。DLE 技术有多达 60 种变体，但基本工艺涉及使用纳滤或离子交换树脂等技术。这些技术就像化学筛子一样，选择性地从液态盐水中收集氯化锂，而将其他盐留在水中。然后将氯化锂纯化和浓缩以生产用于制造电池的氢氧化锂。
miRNA：微小调节器为前列腺癌治疗带来新希望
OFT 的主要优势之一是，对于吞咽困难的人（例如儿童、老人和患有某些疾病（例如吞咽困难）的患者）来说，它们易于服用。OFT 具有快速的口腔崩解性，这可以提高生物利用度并更快地开始起效，特别是对于水溶性低的药物。由于药片的灵活性，患者可以调整剂量以适应其独特的治疗需求。这对于需要根据患者特征或疾病阶段定制剂量的药物尤其有用。溶解度有限、稳定性低或需要特定释放曲线的活性化合物都可以使用 OFT。这使它们有资格用于各种
自主驾驶中的对象检测技术
摘要：本评论全面研究了自动驾驶的对象检测方法（OD）方法的最新进展，从而强调了它们在确保复杂环境中自动驾驶汽车的安全性和效率方面的关键作用。它讨论了各种方法，包括机器学习（ML）技术的应用，以及Lidar和Radar等传感器的集成，从而增强了系统的准确识别和跟踪附近物体的能力，例如行人，车辆，车辆和障碍，并实时实时。审查综合了从多项研究中的发现，展示了诸如对抗性学习技术的创新，以改善检测性能，尤其是在不良条件下。此外，它解决了重大挑战，包括环境变异性，计算效率以及对抗性攻击所带来的威胁，这可能会损害检测准确性。审查强调了开发更健壮和自适应模型的重要性，并概述了未来的方向，例如增强传感器融合方法，优化模型体系结构以及采用开放世界学习来为意外情况做准备，最终旨在提高自主驱动技术的可靠性和安全性。
驱动印度的EV革命：恩诺维对可持续未来的愿景
半导体：Ennovi被定位为电动移动性的领导者。您能在未来五年内分享您对印度电动流动生态系统的愿景吗？satvinder：在Ennovi，我们设想印度成为2030年之前的两个最大电动市场之一。印度有巨大的生长空间，考虑到目前每1000人的汽车穿透率为26人，并且预测是电动汽车（EVS）到2030年将拥有30％的市场份额。随着电动汽车采用的不断增长，我们的目标是通过提供尖端的电池互连技术，电源互连和自定义的信号互连来加速这种过渡。我们的重点是开发针对市场需求量身定制的成本竞争力，包括2轮，三轮车和四轮摩托车。我们致力于印度汽车行业对增长和可持续实践的愿景，以确保未来绿色，更节能的汽车生态系统。
全球灯塔网络：思维转变推动数字化转型的影响和规模
围绕人工智能的大部分讨论仍然集中在潜在的应用上，而不是经过验证的应用上。许多人抱怨人工智能的不足，甚至阻碍了工人的生产力。2024 年 7 月的一份报告发现，尽管 96% 的高管希望人工智能能够提高效率，但 77% 的员工表示人工智能增加了他们的工作量。14 在生产环境中，人工智能缺乏现实影响 15 导致部署相对于全球平均水平停滞不前，最近的一项调查显示，计划增加人工智能支出的领导者同比下降了 35 个百分点（低于 2023 年的 93%）。16 一些组织发现很难证明投资的商业理由，尤其是在一些人才昂贵的国家。例如，在美国，仅为人工智能开发招聘三个关键职位就可能要花费近 50 万美元。17
通过基于深度学习的语义提高夜间驾驶安全性
摘要： - 夜间驾驶带来了可见性和照明降低带来的相当困难，从而提高了不幸的可能性。热成像技术通过捕获由物体发出的热辐射（独立于环境照明条件）来提供有希望的解决方案。在本文中，我们建议一种独特的方法，用于在涉及使用深度学习技术的情况下获得的热图像的语义分割。我们的方法的标题为“用于夜间场景的多模式语义分割算法”，利用卷积神经网络（CNNS）将热图像中的像素准确分类为有意义的类别，例如道路，车辆，车辆，行人和障碍物。我们采用编码器架构，转移学习和量身定制的数据增强策略，以提高通用性以及分割能力的准确性。使用公开访问数据集进行的测试，包括KAIST数据集，证明了我们方法在准确分割热图像中的有效性。性能指标，例如像素级准确度（99％），平均相交（MIOU）（95％）（95％），总体精确度（95.75％），总召回率（96.25％）（96.25％），整体F1分数（95.75％），准确性（98％）以及准确性（97％）的详细信息中包括了详细的份量。这些值提供了拟议方法的有效性的定量度量，从精度和计算效率方面展示了其优于现有技术的优势。我们的研究有助于提高夜间驾驶安全性并提高自动驾驶汽车技术。
关于LiDAR欺骗攻击对自动驾驶车辆的现实主义，高速和长距离
摘要 - 公共道路上自动驾驶（AD）技术的快速部署提出了重大的社会挑战。莱达（LiDar）的安全性（光检测和范围）是AD部署的新挑战之一，因为它通过准确的3D环境感知在启用4级自治方面至关重要。最近的研究线表明，LiDar欺骗攻击可能会损害LIDAR，从而通过向LIDAR发射恶意激光来覆盖合法感知。然而，以前的研究仅在受控环境中成功证明了它们的攻击，但是在现实的高速，长距离广告场景中攻击的可行性中存在差距。为了弥合这些差距，我们设计了一个新型移动的车辆欺骗（MVS）系统，该系统由3个子系统组成：激光雷达检测和跟踪系统，自动摄像机系统和激光雷达欺骗系统。此外，我们设计了一种新的对象去除攻击，一种自适应的高频去除（A-HFR）攻击，即使对脉冲指纹特征的最近激光雷达，也可以通过利用目标LIDARS扫描时间的灰色盒子知识来有效。使用我们的MVS系统，我们不仅是第一个展示激光欺骗对实际广告方案的攻击，在这种情况下，受害者车辆以高速行驶（60 km/h）驾驶，而且该攻击是从长距离（110米）发射的，而且我们也是第一次对雷达欺骗的攻击实际上由流行的行驶行驶，实际上是通过流行的行驶攻击的人。我们的对象去除攻击实现了≥96％的攻击成功率，以驾驶60 km/h的车辆到制动距离（20米）。最后，我们讨论了与我们的MVS系统攻击的可能对策。这项研究不仅弥合了LiDAR安全性与AD安全研究之间的关键差距，而且为建立针对新兴威胁的强大对策奠定了基础。
