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加纳、莫桑比克和巴基斯坦的疫苗浪费
疫苗采购成本在低收入和中等收入国家的免疫计划成本中占很大一部分，但并非所有采购的疫苗都得到了使用。疫苗浪费是由于药瓶破损、过热或过冷、过期或多剂量药瓶中的剂量未全部使用而造成的。更好地估计疫苗浪费率及其原因可以支持改善疫苗库存管理并降低采购成本。本研究调查了加纳（n = 48）、莫桑比克（n = 36）和巴基斯坦（n = 46）服务点四种疫苗的浪费情况。我们使用了每日和每月疫苗使用数据输入表中的前瞻性数据，以及横断面调查和深入访谈。分析发现，对于开封后可冷藏保存四周的单剂量瓶 (SDV) 或多剂量瓶 (MDV) 疫苗，估计每月开封后浪费率为 0.08% 至 3%。对于开封后六小时内丢弃剩余剂量的 MDV 疫苗，平均浪费率为 5% 至 33%，其中含麻疹疫苗的浪费率最高。尽管国家级指导方针要求即使只有一名儿童在场也要打开疫苗瓶，但开封后六小时内丢弃的 MDV 疫苗有时比剩余剂量可使用长达 4 周的 SDV 或 MDV 疫苗更少。这种做法可能导致错失接种机会。虽然服务交付点 (SDP) 的封闭瓶浪费情况相对罕见，但个别情况可能会造成巨大损失，这表明不应忽视对封闭瓶浪费的监测。卫生工作者报告称，他们对疫苗浪费跟踪和报告方法的了解不足。改进报告表格将有助于更准确地
2023年智能汽车电子电气架构研究报告
车身分区架构：车身区域控制器通过高速以太网骨干网与中央计算单元相连，中央计算单元集整车控制、车身控制、网关等功能于一体，简化网络拓扑、线束布局和重量； X域分区架构：功能区域与车身区域相结合，X域采用功能更强大的处理器单元，可独立调用区域内传感器并进行数据处理； 软件定义汽车（SDV）优化架构：整车中央计算机采用集中式、服务化计算，拥有强大处理能力并做出所有决策，区域控制器提供电力并执行中央控制单元下发的指令。
淀粉样HFQ与单链DNA
1分子生物学系，吉丹斯克大学，威塔斯沃萨大学59、80-308 GDANSK，波兰； 2巴黎萨克莱大学实验室LéonBrillouin，CEA，LLB，91191 GIF-SUR-YVETTE，法国； 3迪斯科梁线，Synchrotron Soleil，91192 GIF-SUR-YVETTE，法国； 4新加坡国立大学物理系117542，新加坡； 5 ISA，Aarhus University物理与天文学系，丹麦8000 Aarhus C； 6 UMR9019-CNRS，基因组完整性和癌症，巴黎 - 萨克莱大学，古斯塔夫·鲁西（Gustave Roussy），F-94805 Villejuif Cedex，法国； 7 PSL大学，巴黎 - 萨克莱大学，UMS2016，INSERM US43，多模式成像中心，法国91400 Orsay，INSERM2016； 8 Cnanomat and Inserm平台，U1148，血管转化科学实验室，UFR SMBH，巴黎大学13号，索邦·巴里斯·塞特（Sorbonne ParisCité），F-93017，法国Bobigny，法国和9号巴黎大学Cité，UFR SDV，75006，法国巴黎，法国，法国，
基于点云断层扫描
自动驾驶汽车（SDVS）的抽象开发人员与可能的未来有一个特定的想法。公众不得分享其基于的假设。在本文中，我们分析了英国调查（N¼4,860）和美国（n¼1,890）公众的自由文本响应，这些公众询问受访者在想到SDV时会想到什么弹簧，以及为什么应该或不应该开发它们。响应（平均每个参与者的总共27个单词）倾向于提出安全的希望，并且更常规地担心。许多受访者都提出了技术，其他道路使用者与未来之间关系的替代书籍。而不是接受一种主导的公众参与方法，该方法试图使公众从这些观点中教育，而是建议这些观点应视为社会情报的来源，并为建立更好的运输系统做出了潜在的建设性贡献。预期治理，如果要包容，则应寻求理解和整合公众观点，而不是拒绝它们是不合理的或可变的。
off-...英国和美国自动驾驶汽车的公开期望
自动驾驶汽车（SDVS）的抽象开发人员与可能的未来有一个特定的想法。公众不得分享其基于的假设。在本文中，我们分析了英国调查（N¼4,860）和美国（n¼1,890）公众的自由文本响应，这些公众询问受访者在想到SDV时会想到什么弹簧，以及为什么应该或不应该开发它们。响应（平均每个参与者的总共27个单词）倾向于提出安全的希望，并且更常规地担心。许多受访者都提出了技术，其他道路使用者与未来之间关系的替代书籍。而不是接受一种主导的公众参与方法，该方法试图使公众从这些观点中教育，而是建议这些观点应视为社会情报的来源，并为建立更好的运输系统做出了潜在的建设性贡献。预期治理，如果要包容，则应寻求理解和整合公众观点，而不是拒绝它们是不合理的或可变的。
减轻透射视觉噪声以增强车辆安全
软件定义的车辆（SDVS）依靠摄像机来智能和关键安全应用，但面临着动态环境噪音（包括天气和遮挡）的挑战。与静态传感器不同，SDV摄像机会遇到受驱动速度影响的噪声模式，这在先前的研究中经常被忽略。为了解决这一差距，我们使用公共数据集，Carla Simulator，机器人车辆和真实车辆的数据对透射噪声影响进行定量分析。我们的发现表明，以低于40 km/h的速度的主要速度可能是确保在嘈杂的城市条件下基于相机的可靠应用程序的门槛。此外，我们提出了Transitnet，这是一种新型模型，旨在减轻传输相机噪声并增强驾驶安全性，尤其是在较高速度下。与多个基线相比，实验结果表明，转运网将F量度提高了5.1％，MAP@50提高了3.6％，并且在所有数据集中将FPS提高了56.7％。我们还提供了广泛测试的详细观察和见解。
L&T Technology Services 报告称，第四季度收入环比增长 5%，2024 财年净利润超过 1,300 千万卢比
• 收入为 964.73 亿卢比；增长 9% • 美元收入为 11.64 亿美元；按固定汇率计算增长 7% • 息税前利润率为 17.1% • 净利润为 130.37 亿卢比；增长 8% • 董事会建议派发每股 33 卢比的末期股息“凭借第四季度 5.1% 的强劲环比增长，我们的收入运行率现已超过 12 亿美元，而一年前我们突破了 10 亿美元大关。我们在网络安全领域赢得了一项具有里程碑意义的 1 亿美元交易，我们将利用人工智能和数字取证解决方案构建和运营一个先进的网络情报中心。我们对新技术领域的严谨投资使我们能够赢得更大的项目，并在过去 3 年中实现 16% 的美元收入复合年增长率和 25% 的利润复合年增长率。我们为 2024 财年取得的里程碑感到自豪，其中包括成功将 SWC 集成到 LTTS、在网络安全和下一代通信领域取得多项重大胜利，并得到全面产品组合的支持、在人工智能领域申请了 54 项专利，迄今为止共申请了 1,296 项专利，并在软件定义汽车 (SDV) 领域开发了强大的机会渠道。
Hitachi astemo更改公司名称
日立阿斯特莫（Hitachi astemo）更改公司名称东京（Tokyo），2025年2月20日 - Hitachi Astemo，Ltd。（以下简称“ Astemo”）将将其公司名称更改为“ Astemo，Ltd.”。自2025年4月1日生效。基于日立名称下的累积成就，Astemo旨在进一步加强品牌，并成为SDV *1年龄段的电气化和移动智能的领先公司。为实施这一变更，计划于2025年3月提交“对公司章程的部分修正”提交股东大会。*1软件定义了自2021年1月的管理集成以来的车辆，Astemo已确立了其作为全球大型供应商的地位，在案例域中提供竞争性移动解决方案。2023年10月，其资本结构发生了变化，本田汽车公司有限公司和日立有限公司成为同等股东，以及JIC Capital，Ltd。成为新股东，成为一名新股东 - 从Hitachi Consolidated Consolidated Abstemo转移到一家联盟公司。*2这些更改旨在加速对高级移动性的投资，包括电气化，高级驾驶员援助系统，自动驾驶和高级机箱。*2 2023年10月16日的新闻稿，“从JIC Capital筹集的资本筹集”
2023-24 年第 30 届年度报告
全球制造业正在经历一场前所未有的转型，其驱动力来自围绕人工智能、可持续性和供应链弹性的多个大趋势。这些趋势正在重塑汽车、航空航天和工业重型机械等多个垂直行业的业务重点。随着各家公司专注于更快地推出新产品并提供出色的客户体验，您的公司正处于这一变革的前沿，积极与客户合作，整合系统工程以优化产品开发时间和成本，并开发提供出色体验的软件定义电动汽车。在过去 12 个月中，我们通过与 NXP、Arm、英特尔和亚马逊 AWS 等领先技术公司合作，显著增强了我们的软件定义汽车 (SDV) 生态系统，为高性能计算、下一代数字驾驶舱解决方案和网络安全打造软件定义汽车平台解决方案。生成式人工智能很可能在未来对制造业产生重大影响。我们在工程、制造和客户体验价值链的各个方面为客户部署 Gen AI 解决方案方面取得了良好进展。尽管 Gen AI 在制造业中的应用仍处于相对初期阶段，但我们目前正在实施可为客户带来切实价值的解决方案。
入侵和异常行为检测博士建议
新车辆架构是SDV（软件定义的车辆）类型的。先前由几个ECU执行的功能现在被分组为较小数量更强大的ECU，在虚拟机上运行的软件形式中托管了多个功能。最先进的：通过监视ECU内部总线上的过程和交换来检测到车辆ECU的网络攻击，或者在大多数情况下，通过监视车内网络上的交流（CAN，LIN，LIN，以太网）和检测入侵（IDS：Intrusion：Intrusion检测系统）[1] [1]。车内网络包含很大比例的罐头，这本质上是不安全的（无身份验证，没有加密，广播传输，列为帧ID的优先级等）出于实时效率的原因，因此非常脆弱[2]，除了网关下的ECU之间的安全消息，该消息受益于MAC身份验证（消息身份验证代码）。因此，该网络对于监视入侵检测非常重要。网络上的入侵检测策略可以分为四个家庭[3]：签名检测[4]；参数跟踪[5];信息理论[6]；和机器学习[7]。就机器学习而言，有几种类型的方法，具体取决于用于检测的数据（频率，时间序列，消息内容或混合）和AI技术（有监督，无监督，自欺欺人的学习[8]）。某些方法使用最初用于自然语言处理的AI技术，例如LSTM，因为消息遵循某些序列[9]。此检测系统将不会收集原始数据（例如作为消息序列类似于单词序列，GPT（生成预验证的变压器）方法已用于学习良性消息模式[10]。无监督的机器学习方法用于检测CAN总线上的异常情况，通常是从构成标称操作信封的良性，无攻击数据集中学习的。该模型能够通过设置阈值来检测此所学包膜[11]之外的大多数事件。有监督的方法需要包含攻击的数据集[9]。许多挑战仍未解决，研究领域是活跃的。许多研究使用的框架ID数量非常有限[12]，因此不能应用于真实的车辆。错误的正率（数百分之几的订单）和假阴性率以及检测所需的时间和资源也是主要问题。许多正在探索的方法是不可嵌入的，例如渴望资源的消息自动编码器[13]。嵌入性，以及在车辆寿命中的检测模型的更新以及新车辆的体系结构发展时尚未解决的问题。在CAN网络上交流的公共数据集存在[OTID，Syncan]，并在文献中使用，以及以太网网络的数据集[CIC-IDS2017]。它们将使新方法与已发表的方法相比，可以轻松地进行开发和比较。与公共数据集中的数据集相比，要评估尚未构建的更现实的数据集上的性能。这些事件将使用AI方法处理。科学目标和挑战：博士学位论文的最终目标是开发一种用于检测SDV车辆内部异常行为的系统。在ECU之间交换的消息），但是现有监视系统生成的事件。这种治疗的目的是：