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定量易感性映射在7 tesla MRI上的含义对脑小血管疾病中的微孔物检测
脑小血管疾病（CSVD）适当的病理变化导致血管壁的泄漏和破裂，有时会导致完整的红细胞或头皮蛋白的积累（1，2）。这些急性，亚急性或慢性小局灶性病变称为脑微粒（MB），是CSVD的最具代表性的标志之一（3，4）。因此，它们与疾病的病理负担相关（5，6），可预测脑部出血的风险（7，8）（ICH），这是零星CSVD的最严重和毁灭性的结果，并显示出与认知障碍（9，10）的不可思议的相关性。人类大脑中脑MB的分布还创造了允许在两种最常见的零星CSVD之间进行区分的模式：高血压的动脉炎（HA）（HA），这与高血压和表现相关，尤其是在基础神经节（11）和塞雷布拉群Angiplal Angioptile Angiphy an Angioptial anty an Angioptiles（CAAA）中（瘦脑和皮质小动脉，其特征是淀粉样β（aβ）的积累（12）。因此，MB通常在HA的深脑区域中找到，而它们严格是CAA中的Lobar（并且主要是皮质）（11）。混合模式也可能表达两种血管病理的同时存在（13）。此外，在阿尔茨海默氏病（约25％）（14，15）中，MBS并不罕见，并且最近的发展还表明，MBS和较高的脑出血风险较高，可能会鼓励对最近被批准的抗ANPI-Aβ阿尔茨海默氏病疗法（16）谨慎谨慎。mbs，从第六个人中的大约17％增加到八十年来的38％（17）。MB。定量易感映射（QSM）（18），一种相对新颖的后处理方法，具有优势，例如缺乏T2 ∗ -W序列适当的盛开效果和SWI序列和SWI（19）的可能性，以及在二氧化碳和临时物质之间进行区分的可能性（E.G.G.G.G.G.G.G.G.G.G.，沉积物 - 如MBS）。在这项研究中，我们假设MBS检测将从（i）较大的磁场强度（3T T2 ∗ -W vs. 7T T2 ∗ -W成像）中受益，如先前所示（21）和（ii）QSM（7T T2 ∗ -W vs. 7T QSM）的使用。此外，在同一CSVD患者和健康的老年参与者中，我们探讨了7T QSM对基于神经成像的患者分类为CSVD和/或对照组的含义。
在您不知情的情况下访问您的特斯拉
本文针对特斯拉钥匙，尤其是钥匙卡和手机钥匙进行了详细的安全分析。从对移动应用程序进行逆向工程和嗅探通信数据开始，我们重新建立了配对和身份验证协议并分析了它们的潜在问题。缺少证书验证允许非官方钥匙卡充当官方钥匙卡。使用这些第三方产品可能会导致严重的安全问题。此外，当前协议的弱点导致通过蓝牙通道进行中间人 (MitM) 攻击。MitM 攻击是一种改进的中继攻击，破坏了手机钥匙身份验证程序的安全性。我们还开发了一款名为 TESmLA 的应用程序，安装在定制的 Android 设备上以完成概念验证。攻击者可以在车主不知情的情况下闯入特斯拉 Model 3 并将其开走。我们的结果对安全关键应用中的被动无钥匙进入和启动 (PKES) 和蓝牙实现的安全性提出了质疑。为了缓解安全问题，我们讨论了相应的对策和未来可行的安全方案。
tsla-20220930-gen.pdf - 特斯拉公司
前瞻性陈述本季度 10-Q 表报告中的讨论包含前瞻性陈述，反映了我们当前涉及风险和不确定性的预期。这些前瞻性陈述包括但不限于有关冠状病毒病（“COVID-19”）大流行对我们的业务、供应链限制、我们的战略、竞争、未来运营和生产能力、未来财务状况、未来收入、预计成本、盈利能力、预期成本降低、资本充足率、对我们的技术的需求和接受度的预期、我们运营所在市场的增长机会和趋势、前景以及管理层的计划和目标的任何潜在未来影响的陈述。“预期”、“相信”、“可能”、“估计”、“预计”、“打算”、“可能”、“计划”、“项目”、“将”、“会”和类似表述旨在识别前瞻性陈述，但并非所有前瞻性陈述都包含这些识别词。我们可能无法真正实现前瞻性声明中披露的计划、意图或预期，您不应过分依赖我们的前瞻性声明。实际结果或事件可能与我们在前瞻性声明中披露的计划、意图和预期存在重大差异。这些前瞻性声明涉及风险和不确定性，可能导致我们的实际结果与预期存在差异。
丰田超越特斯拉的纯电动汽车战略评估
丰田长期以来拒绝认真开发电动汽车，导致特斯拉等公司抢占先机，导致公司动态管理能力出现问题。丰田随后改变了立场，采取“全方位战略”，转向专注于电动汽车的政策，同时开始利用适当的产品和成本策略追赶竞争对手。据信，丰田的续航里程和电池成本比特斯拉落后约两年。丰田的管理能力一直很出色，包括完善的运营管理和结构良好的管理控制系统。如果丰田能够通过采用适当的产品和成本策略展示其动态管理能力，它最终将能够提供与特斯拉和其他汽车制造商生产的汽车性能相同、价格相近的汽车。当这些产品在同一领域竞争时，丰田精心培育的可靠性和耐用性可能会超越特斯拉。然而，特斯拉正在迅速提高其普通能力，因此不能过于乐观。
Tesla Powerwall+ 数据表
Powerwall+ 是一种集成太阳能电池系统，可储存太阳能发电产生的电能。Powerwall+ 有两个独立的逆变器，一个用于电池，一个用于太阳能，它们经过优化，可以协同工作。其集成设计和精简的安装使其可以轻松连接到任何家庭，而改进的浪涌电源能力则以较小的体积为整个家庭提供备用电源。智能系统控制使业主能够自定义系统行为，以满足他们的可再生能源需求。
Tesla Inc.与Rivian LLC
摘要汽车行业是最重要的，是最大的制造业，对经济产生了巨大影响。最近，该行业有一种称为电动汽车的创新。这项研究将基于世界上两家最大的公司之间的比较研究讨论全球业务战略。所研究的公司是特斯拉公司和Rivian LLC。本文使用战略管理概念作为框架来分析其全球业务战略的制定。这项研究强调了两家公司的资源，能力和竞争优势。定性数据是通过从Internet和先前的研究中获取辅助数据来使用的。结果是特斯拉公司（Tesla Inc.）专注于激进的创新和生产优质电动汽车，以提供负担得起的电动汽车。但是，Rivian LLC的目标是越野“冒险”车辆和底盘技术，名为“滑板”。从这项研究中学到的经验预计将对想要通过分析全球市场中两家公司的全球战略在电动汽车区开发业务的公司的经理有用。关键词电动汽车，比较分析，全球业务策略
使用超高场 7 特斯拉静息态功能磁共振成像评估核心静息态网络中自发脑活动和功能连接的重测稳定性
注意：除第一个受试者（潜在异常受试者）的 CEN 中的 fALFF 外，所有相关系数均显著。缩写：ALFF，低频波动幅度；CEN，中央执行网络；DC，度中心性；DMN，默认模式网络；fALFF，低频波动分数幅度；ReHo，区域同质性；SN，显著性网络。a 标记的受试者被视为潜在异常值；因此，对所有原始数据和原始出版物中提到的所有技术问题进行了交叉检查。交叉检查未发现该受试者的任何特殊性（部分信号丢失或移动）。但是，当进行没有这个受试者的额外分析时，这个样本量（15 名参与者）的结果与整个样本（16 名参与者）的结果并没有明显差异，如图 S1 和 S2 所示。
人工智能技术在特斯拉的应用
背景/目的：人工智能算法就像人类一样，重复执行一项任务，每次都稍作改变以最大化结果。神经网络由几个允许学习的深层组成。金融服务、ICT、生命科学、石油和天然气、零售、汽车、工业医疗保健、化学品和制造业等行业都采用这些算法。电动机是一个新概念，汽车行业目前正在进行深入研究，以确定它是否可行且具有经济可行性。已经有一些先行者，例如特斯拉，他们已经成功建立了自己的模型并正在向前迈进。特斯拉正在迫使汽车行业迅速适应。特斯拉为其 Model S 车型引入了自动驾驶功能。特斯拉自动驾驶仪是一套先进的驾驶辅助技术，包括交通调整、拥堵道路导航系统、自动驾驶停车场、计算机控制的道路规则、主要道路上的半自动路线规划以及将车辆从指定停车场召唤出来的能力。本文对特斯拉公司和自动驾驶汽车的创新进行了全面的分析。目标：本案例研究报告介绍了特斯拉公司在自动驾驶汽车领域的发展。设计/方法/方法：本特斯拉案例研究的知识来自各种学术文章、在线文章和 SWOT 框架。发现/结果：基于研究，本文讨论了技术历史、自动驾驶功能、安全问题、财务计划、市场挑战、不同模型，以及特斯拉公司如何在多项举措中加速世界运动，例如全球经济体系的贡献、人工智能和机器学习领域的研究。原创性/价值：本文研究根据收集到的各种数据，简要概述了特斯拉公司，并提供了有关特斯拉自动驾驶汽车使用人工智能创新创业型汽车的信息。论文类型：研究案例研究论文 - 重点关注人工智能在特斯拉自动驾驶汽车中的应用以及特斯拉公司的成长与历程。关键词：人工智能、神经网络、机器学习、自动驾驶仪、无人驾驶、深度学习、电子汽车。
大脑-7T：7 Tesla MR体积的快速而完全容量的脑部分割
图10图灵测试的结果。（a）这三个子图显示了在调查过程中提出的三个比较（手动与小脑-7T，手动与IGT，IGT，IGT与小脑7T），因为在夫妻中介绍了分割掩码。IGT投票以蓝色，大脑-7T为橙色显示，而跳过的响应（s），这意味着参与者无法在两种分段之间进行选择，以灰色显示。条的高度表示跨主题的平均值（即进行了多少次选择，最大是3卷8区= 24）;每个标记X都是参与者。（b）结果是每个感兴趣面积的结果：早期视觉皮层（EVC），高级视觉区域（HVC），运动皮层（MCX），小脑（CER），Hippocampus（HIP），早期听觉皮层（EAC），脑干（EAC），脑干（BST）和BAGA（BGA）（BGA）
3tesla验化后MRI量化解剖学脑结构
定量验尸磁共振成像（PMMR）允许测量脑组织的T1和T2松弛时间和质子密度（PD）。定量PMMR值可用于验证后神经成像诊断，例如计算机辅助诊断。到目前为止，常规解剖学脑结构的定量T1，T1和PD验尸值在3 Tesla PMMR应用中尚不清楚。这项基础研究的目的是评估有关各种尸体温度的3 t验尸后磁共振的验证后脑结构的定量值。在50例法医情况下，在尸检之前应用了定量的PMMR脑序列。Measurements of T1 (in ms), T2 (in ms), and PD (in %) values of cerebrum (Group 1: frontal grey matter, frontal white matter, thalamus, caudate nucleus, globus pallidus, putamen, internal capsule) brainstem and cerebellum (Group 2: cerebral peduncle, substantia nigra, red nucleus, pons, middle cerebellar花梗，小脑半球，髓质长圆形）在合成计算的轴向PMMR脑图像中进行。评估的定量值校正了尸体温度。温度依赖性主要是针对T1值的。ANOVA测试导致两组研究的解剖脑结构之间的定量值显着差异。可以得出结论，温度校正了3个TESLA PMMR T1，T2和PD值对于定期解剖学脑结构的表征和歧视是可行的。©2021由Elsevier B.V.这可能为未来的法医脑病变和病理学的先进诊断提供了基础。