XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System检查方法
神经肿瘤学中的胶质母细胞瘤术后成像
摘要 目的 MRI 仍然是治疗胶质母细胞瘤的首选影像学检查方法。在随访期间及时恰当的神经影像学检查对于制定治疗决策至关重要。目前，英国、欧洲和国际指南中关于初始神经外科治疗后最佳神经影像学检查时机和类型的证据信息很少。本研究评估了英国神经肿瘤中心目前的影像学实践，从而提供基线数据并为未来实践提供参考。方法 英国每个神经肿瘤中心的首席神经肿瘤学家、神经放射学家和神经外科医生均受邀完成一份在线调查。调查对象被问及初始治疗后的当前和理想的影像学实践。结果 所有 31 个神经肿瘤中心的 92 名参与者完成了调查（回复率为 100%）。大多数中心常规进行术后早期 MRI（87%，27/31），而只有三分之一的中心进行放疗前 MRI（32%，10/31）。辅助 TMZ 治疗期间常规进行的扫描次数和时间在各个中心之间存在很大差异。在辅助治疗结束时，大多数中心进行了 MRI（71%，22/31），随后每 3 个月进行一次监测扫描（81%，25/31）。在大多数中心（71%，22/31）中，在可能出现假进展的情况下进行了额外的短间隔成像。高级成像的常规使用并不常见；然而，添加高级序列是理想成像实践中最受欢迎的建议，其次是改变 EPMRI 的时间。结论英国境内胶质母细胞瘤初始治疗后，神经影像学实践存在差异。需要进行多中心、纵向、前瞻性试验来确定最佳的成像评估时间表。要点 • 英国境内胶质母细胞瘤初始治疗后，在频率、时间和间隔神经影像学类型方面，成像实践存在差异。 • 需要进行大规模、多中心、纵向、前瞻性试验来确定最佳的成像评估方案。
alPHa 联络人工智能与公共卫生报告 #1
报告#1 人工智能（AI）领域是一门充满活力的学科，具有影响和彻底改变公共卫生的巨大潜力。像聊天 GPT 这样的大型语言模型（LLM）和其他应用的进步需要在公共卫生学科内进行全面和持续的研究和仔细的审议，以评估与其未来实施相关的机遇和风险。因此，至关重要的是优先为公共卫生系统及其组织做好准备，以应对即将到来的数据和系统转型，从而有效利用人工智能在未来应用中的力量。人工智能可以简洁地定义为系统正确解释外部数据、从这些数据中学习以及利用这些学习通过灵活适应实现特定目标和任务的能力 1 。目前使用的两种类型的人工智能包括人工智能（例如智能扬声器）和人工智能（例如聊天 GPT）。通用人工智能（以下简称 AI）的发展及其数据解读能力为公共卫生领域提供了一种强有力的工具，可以（正在）彻底改变疾病监测 2 、健康促进、健康保护、服务提供和决策过程。通过利用先进的算法和数据分析技术（包括社交网络 3 ），AI 有可能提高公共卫生干预的效率、准确性和有效性。近年来，在计算能力、数据可用性和算法创新的推动下，AI 得到了长足的发展。AI 领域涵盖了各种子领域，包括机器学习、深度学习、自然语言处理和机器人技术。这些进步使 AI 系统能够处理和解释复杂数据、从经验中学习并做出决策。一些公共卫生组织正在将 AI 用于公共卫生实践中。例如，芝加哥公共卫生局正在利用 AI 为公共卫生干预措施提供信息，包括应用机器学习预测儿童铅暴露 4 和为基于风险的食品安全检查方法 5 提供信息。此外，世界卫生组织还采用了 Florence 2.0，它提供了有关压力管理、戒烟/戒尼古丁和健康生活的建议。从消费者的角度来看，许多专注于使用人工智能进行健康干预和改善的应用程序都可以提供基于个人的评估和分析，这些评估和分析建立在广泛的健康促进活动的基础上，因为这些应用程序是为用户量身定制的，以达到他们想要的健康结果。专注于人工智能和公共卫生应用的研究 6 正在发展，并为未来的应用提供了考虑，同时概述了使用 LLM 7 的风险和机遇。除非 LLM 能够以限制错误结果和分析的方式处理数据，否则公共卫生应用的潜力就无法实现。这需要一个数据转换“路线图”，从而形成一种公共卫生方法，其中数据是开放的（因此 LLM 可以访问）、准确和公平的。该路线图要求省级公共卫生机构更好地了解各种数据平台的现状，并与研究最佳实践 8 进行比较，以制定 AI 实施战略。这进一步要求访问和
埃格林空军基地 F35A AIB Report_Signed.pdf - 空军 JAG 军团
执行摘要 F-35A，T/N 12-005053 佛罗里达州埃格林空军基地 2020 年 5 月 19 日 2020 年 5 月 19 日晚 2126L，事故飞机（MA），一架尾号为 (T/N) 12-005053 的 F-35A 飞机在佛罗里达州 (FL) 埃格林空军基地 (AFB) 的 30 号跑道上坠毁。这架 MA 由第 58 战斗机中队 (FS)、第 33 作战大队 (OG) 操作，隶属于第 33 战斗机联队。事故飞行员 (MP) 安全弹射，但受伤没有生命危险。这架价值 175,983,949 美元的 MA 翻滚、起火并被彻底摧毁。在进近和着陆过程中，MP 设定并保持 202 节校准空速 (KCAS)。飞机以大约 50 KCAS 的速度快速着陆，比着陆要求的倾斜度浅约 8 度，迎角为 5.2 度。飞机着陆持续了大约五秒钟，之后 MP 弹射。飞机机头以高速下降，前起落架在主起落架之后立即接触跑道。接下来，MA 经历了一次明显的机头高弹跳。在最初的弹跳之后，MP 进行了操纵杆输入，试图恢复并设定着陆姿态。然而，MP 的操纵杆输入很快就与飞机俯仰振荡和飞机控制周期不同步。接地两秒后，MP 设定并保持后操纵杆，这通常会使飞机机头抬高。在指挥后操纵杆约一秒钟后，飞行员还指挥油门全开加力燃烧器。这两个动作都与试图建立一种姿态一致，这种姿态将允许飞机起飞并复飞以进行另一次着陆尝试。尽管飞行员保持后操纵杆三秒钟，水平稳定器仍保持完全向下偏转，这会使飞机机头向下。在多次且逐渐恶化的弹跳后试图复飞失败后，MP 松开操纵杆进行弹射。AIB 主席根据大量证据发现，事故首先是由 MA 以 202 KCAS 速度着陆引起的，其次是由 MA 飞行控制面（即飞机尾部）在着陆时与 MP 输入相冲突引起的，导致 MP 无法从飞机振荡中恢复。AIB 主席还根据大量证据发现，另外四个因素是导致事故的重要因素。根据美国法典第 10 章主要影响因素包括：MP 在着陆时开启了速度保持功能并使用了备选交叉检查方法，MP 头盔显示器未对准导致 MP 在飞行的关键阶段分心，MP 因疲劳导致认知能力下降，并且 MP 缺乏飞行控制逻辑的系统知识。§ 2254(d) 事故调查员在事故调查报告中对事故原因或促成事故的因素的意见（如果有）不得被视为因事故引起的任何民事或刑事诉讼的证据，此类信息也不得被视为美国或这些结论或声明中提及的任何人承认承担责任。
使用 3-D 深度学习模型进行大规模脑功能网络整合以辨别自闭症
目前，自闭症谱系障碍的诊断主要依靠临床医生的症状和行为来判断。但这些方法要求医生具备很高的专业知识，且诊断结果容易受到医生的主观性影响。为了寻找更客观的生物标志物来识别自闭症谱系障碍，许多研究者致力于从遗传学、表观遗传学、身体代谢和神经影像学等角度寻找有效的生物标志物（ Goldani et al., 2014 ）。神经影像学被认为是一种很有前途的非侵入性技术，可以揭示人脑的潜在模式。利用结构磁共振成像（sMRI）、功能磁共振成像（fMRI）和正电子发射断层扫描（PET）等技术，可以将人脑建模为一个复杂的系统，各个区域执行不同的结构和功能。先前的神经影像学研究表明，在神经或精神疾病人群中，大脑的结构和功能连接都会发生交替（ Mueller et al., 2013 ）。在各类检查方法中，fMRI，尤其是记录血氧水平依赖性 (BOLD) 信号变化的静息状态 fMRI (rs- fMRI)，已广泛用于研究阿尔茨海默病 (Qureshi et al., 2019b)、精神分裂症 (Yan et al., 2019) 和 ASD (Abraham et al., 2017) 等精神疾病。功能性磁共振成像数据以高维 (∼ 100 万) 的 4 维矩阵格式组织，包含空间和时间信息。这使得直接利用原始数据作为分类算法的输入成为一项艰巨的任务。为了解决数据的高维性，已经提出了许多降维技术 (Abdi and Williams, 2010; Suk et al., 2015; Soussia and Rekik, 2018)。一些人没有使用原始 fMRI 数据，而是提出了脑功能网络分析来描述感兴趣区域 (ROI) 之间的“关系”。基于脑血流会刷新脑各区域的神经活动这一事实，对功能连接 (FC) 进行建模有助于理解精神障碍的神经基础 (Lindquist, 2008)。最常用的 FC 模型是 Pearson 相关性，可以使用两个脑区之间的 BOLD 信号来计算。脑功能网络 (BFN) 是根据图谱预先定义的所有位置的 FC 强度构建的。BFN 构建方法明确将维数从 4 维降低为 1 维向量。许多机器学习 (ML) 方法已成功用于与 ASD 相关的改变的 BFN 的自动分类 (Uddin 等人，2013；Abraham 等人，2017)。一些方法采用稀疏方法，通过在损失函数中添加额外的稀疏正则化项（例如，Lasso（Tibshirani，1996）或Elastic Net（Zou and Hastie，2005））来实现隐式降维。然而，常用来描述 ROI 之间 FC 的相关性仅捕捉线性关系，不适合表征高阶或非线性特征（Shojaee et al., 2019）。此外，将数据折叠成特征向量（向量化）会丢弃脑区的空间信息（Kong et al., 2019）。此外，传统的分类算法，如支持向量机（SVM）（Cortes and Vapnik, 1995）、随机森林（Liaw and Wiener, 2002）和朴素贝叶斯（Rish, 2001）属于浅层分类
艺术报告的状态：经过验证的计算
尽管我们描述了图1，可以在几轮互动中提供证明。能够验证的计算问题补充了程序验证问题（PVP）。验证依赖于有用的冗余。我们需要对同一事物的两个描述，然后将一个描述与另一件事进行比较。程序验证确定我们已经正确地表达了一个给定的计算。我们通过将其与更高级别的规范进行比较来做出判断。在能够验证的计算问题中，给出了计算f。我们没有针对特定验证f。相反，我们想知道供者执行的执行是否与f的表达相一致。本最先进的报告中调查的文献提出了概率证明的理论。该领域的中心结果是概率可检查的证明定理（PCPT）。PCP有必要的结果。对于任何有效的数学断言，可以编码该断言的证明。PCP表明，我们可以使用此编码来检查断言的有效性，通过仅检查其他地方执行的证据中的恒定点。PCP的实际后果是在图中的协议中应用。1。考虑计算F，输入X和假定的输出y。有一种证明和随机检查方法可以保证以下内容。如果y = f（x）正确，则verifier将接受证明。图如果y̸= f（x），则Verifier几乎总是拒绝证明。证明可能需要在供供者和verifier之间进行相互作用。verifier拒绝此类证据的事实几乎总是编码绑定的错误。这意味着，在分析中有一定概率的情况下，Verifier将错误地将错误的答案视为正确的答案。1不会明确检查结果y。它的工作要少。如果要检查结果y = f（x），则需要重新进行计算。与问题陈述相矛盾，不是意图。因此，PCP允许随机验证者访问所谓的证明，以通过仅查询几个证明位来验证表单y = f（x）的输入语句。零知识PCP（ZK-PCP）增强了标准PCP。在零知识证明（ZK）中，一个方可以向另一方证明给定的语句是正确的。它可以做到这一点，同时避免提供任何其他信息，除了该陈述确实是正确的事实。有大量的文献专门用于概率可检查的证明协议。PCP理论的原始幼稚实现非常慢。从那时起，性能就已经有所改善。早期工具使用了计算的低级代表。这些低级协议实体的高级语言中的新工具编译程序。一些出版物报告了可能解决现实世界问题的有效验证者。对其他论文和书籍进行了调查，但被省略了。，但看来这些系统仅限于较小的执行，这主要是由于供款的费用。我们的最初印象是这些系统仅限于特殊用途的应用。本最先进的报告从文献中调查了128篇论文，其中包含4,000多页。所调查的论文绝大多数是数学上的。我们总结了构成可验证计算基础的主要概念。该报告包含两个主要部分。首先，较大的部分涵盖了理论基础，可用于可检查和零知识证明。第二部分包含对当前实践的描述，
使用光子芯片-Munin
应将对应关系发给BSA（balpreet.singh.ahluwalia@uit.no）结构化照明显微镜（SIM），可在高速下对亚细胞结构进行实时细胞超分辨率成像。目前，Linear Sim使用自由空间光学器件以所需的光图形来照亮样品，但是这种布置容易错过一致性，并为显微镜增加了成本和复杂性。在这里，我们提出了一种基于光子芯片的替代2D SIM方法，其中显微镜中的常规玻璃样品载玻片被平面光子芯片所取代，该平面光子芯片既可以固定并照亮样品。光子芯片将SIM的光照明路径的足迹降低到约4x4 cm 2。芯片上的一系列光学波导以不同的角度创建了站立的干扰模式，从而通过evanevanevanecent磁场照亮了样品。高折射率氮化硅波导允许在成像空间分辨率中增强2.3倍，超过了SIM的通常2x极限。总而言之，CSIM提供了一种简单，稳定且负担得起的方法，用于在大型视野上执行2D超分辨率成像。光学显微镜的空间分辨率通过衍射有效地限制了可实现的分辨率横向约250 nm，而轴向为500 nm的1,2。超级分辨率荧光显微镜的出现（通常称为纳米镜检查）证明了欺骗衍射极限的能力，将显微镜的横向分辨率向下延伸到只有几个纳米3。因此，超分辨率成像的下一个飞跃可以通过增加纳米镜方法的吞吐量来实现。在现有的光学纳米镜检查方法4-8中，结构化照明显微镜（SIM）9,10对于大多数明亮的荧光团作品。，而不是在SIM中照亮样品，而是在SIM中照亮了正弦激发模式，可以照亮样品，并在摄像机上捕获荧光发射。通常使用样品平面上的两个或三个梁的干扰来生成正弦激发光。通过乘法在频率空间中代表卷积，混合了两个函数的空间频率，在样品平面上结合了照明和对象函数。以这种方式，由于频率下转换与所得荧光发射为Moiré边缘模式，因此在物镜的通过频带的通过频带下方可以提供高频，未解决的内容。要从Moiré模式中提取高频含量，需要三到五个相移的结构化照明才能改善沿一个轴的分辨率。对于各向同性分辨率，必须重复该过程的激发模式的3个方向（角度），对于2D（3D）SIM重构，总共有9（15）个图像。由于SIM只需要9（15 for 3d）图像即可在广泛的视野上创建一个超分辨率图像，因此此方法本质上是快速的，这使其成为实时细胞光学纳米镜检查的最流行方法之一。，尽管STED和SMLM方法在单个单元格的水平上提供了出色的图像，但是当需要许多细胞的高速图像以建立统计影响时，这些技术会遭受低吞吐量。在常规模拟中，照明和开发高分辨率方法，例如刺激激发耗竭（STED）显微镜技术4,5和单分子定位显微镜（SMLM）6-8，从而使分辨率降低到几十纳米量，在生命科学中发现了新的发现可能性。在现有的超分辨率显微镜技术中，SIM提供了最快的时间分辨率，并且与标准标签和低光毒性的兼容性SIM方法指向实际高通量纳米镜检查方向。为了充分利用快速SIM成像技术的实用性，可实现的空间分辨率，方法的吞吐量和SIM的系统复杂性需要改进。
哮喘第 VIII 部分第 2 分部
美国机械工程师学会 (ASME) 已更新其在 asme.org 上的数字交付方式，影响之前购买的规范和标准 PDF。用户需要通过“我的帐户”中数字下载页面上的新链接重新下载在 2024 年 4 月 15 日之前购买的文档。要随时了解更新，用户可以注册电子邮件通知。ASME 第 VIII 部分第 2 部分对于设计和制造压力容器至关重要。它是美国机械工程师学会锅炉和压力容器规范的一部分，为制造压力容器提供指导。ASME VIII 第 1 部分和第 2 部分是 ASME 锅炉和压力容器规范的两个部分，每个部分都为设计和建造压力容器提供指导。主要区别在于设计裕度和材料允许应力的方法。第 2 部分采用了较低的设计裕度，因此与第 1 部分相比，材料允许应力更高。ASME 第 VIII 卷第 1 部分和第 2 部分之间的主要区别包括： - **范围**：涵盖压力容器的设计、制造、检验、测试和认证（第 1 部分），而第 2 部分则涵盖压力容器设计和建造的替代规则。 - **设计方法**：基于规则设计方法（第 1 部分），而第 2 部分则强调分析设计方法。 - **安全系数**：使用固定安全系数（第 1 部分），而第 2 部分则允许使用基于风险的安全系数，从而可能降低材料成本（第 2 部分）。与第 2 部分相比，ASME 第 VIII 卷第 1 部分涵盖更为保守的材料要求和规定的测试要求，从而允许使用更先进的材料并考虑断裂力学。下表总结了 ASME 第 VIII 卷第 1 部分和第 2 部分之间的主要区别：| 特点 | ASME 第 VIII 卷第 1 部分 | ASME 第 VIII 卷第 2 部分 | | --- | --- | --- | | 范围 | 涵盖压力容器的设计、制造、检查、测试和认证。| 压力容器设计和建造的替代规则。允许在设计方法上更灵活。| | 设计方法 | 基于规则设计方法。| 强调分析设计方法。| | 设计公式 | 为各种组件规定的公式和规则。| 允许使用更先进的分析方法和设计计算的灵活性。| | 安全系数 | 使用固定安全系数。| 允许使用基于风险的安全系数，从而可能降低材料成本。| | 材料要求 | 更保守的材料要求。| 允许使用更先进的材料并考虑断裂力学。| | 接头效率 | 固定接头效率值。| 根据接头类型和检查方法考虑接头效率。 | | 测试要求 | 规定的测试要求。| 提供基于风险分析和检查结果的测试灵活性。| | 疲劳分析 | 简化的疲劳分析。| 更详细的疲劳分析方法。| | 抗震设计 | 有限的抗震设计规定。| 抗震设计的具体规定。| | 风和外部载荷 | 规定的风和外部载荷公式。| 允许使用更先进的分析方法和设计计算灵活性。设计外部载荷的过程涉及考虑各种因素，包括风和外部压力。为确保安全，在某些情况下会应用更保守的安全系数。有限元分析 (FEA) 可用于更准确地评估这些力。但是，它在某些设计方法中的使用受到限制。在 ASME 第 VIII 条第 1 部分和第 2 部分之间做出选择时，必须考虑所设计压力容器的具体要求。第 1 部分提供了一种广泛使用的更直接的方法，而第 2 部分为需要精细安全系数的特殊应用提供了更大的灵活性。在 ASME 第 VIII 部分第 2 部分中，材料的允许应力是根据材料特性、设计条件和安全裕度确定的。这种方法可以根据每个容器的独特要求更精确地确定允许应力。与提供固定允许应力值的第 1 部分不同，第 2 部分可以对这些因素进行定制评估。ASME 规范中规定的最大允许应力值随温度而变化。在第 1 部分中，根据规则进行设计，安全系数为 3.5，60,000 psi 抗拉强度材料的最大允许应力值为 17,142 psi。在第 2 部分中，根据分析进行设计，安全系数较低，为 2.5，相同材料的最大允许应力变为 24,000 psi。由于要求更严格，一些公司更喜欢为其压力容器采用第 2 部分标准。其他公司可能会根据成本考虑在第 1 部分和第 2 部分之间进行选择。制造商通常为低压容器选择第 1 部分，为高压容器选择第 2 部分。在比较 ASME VIII 第 1 部分和第 2 部分的成本时，必须考虑材料和人工方面的节省是否超过工程、质量控制和管理方面的额外费用。传统上，大型和厚容器适合第 2 部分，但随着 2017 年版第 1 级容器的引入，更多场景现在可以从成本降低中受益。第 2 部分需要更少的加强垫，并允许使用更薄的喷嘴锻件，从而节省更多成本。总之，如果您是从事压力容器设计的专业人士，了解 ASME 第 VIII 部分第 2 部分至关重要。PetroSync 的培训计划为寻求压力容器设计专业知识的专业人士提供全面的学习机会，帮助他们做出明智的决策并确保安全高效的运营。通过将知识扩展到 ASME 第 VIII 部分第 2 部分之外，包括 PetroSync ASME 第 VIII 部分培训，个人可以进一步提高技能并始终站在行业发展的前沿。
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。