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根得高新材料（浙江）有限公司
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上海复旦微电子集团股份有限公司
于2024年度，本集团持续保持了加大的研发投入，持续进行技术迭代和新品研发，不断丰富的产品类型满足更多应用领域，并加大了基于信心供方工艺的产品研发。于2024年度研发，研发费用约为人民币103,065.15万元，较上年同期增加约人民币2,005.39万元。减值损失计划提增加。于2024年度每年，本集团主要因高可靠客户的应收账款余额增加，计提信用减值损失较上年增加约为人民币3,203.73万元。 因存货中部分产品可变现净值下降，计提资产减值损失较上年增加约人民币3,524.86万元。
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人类发育中皮质微观结构的MRI特征与少突胶质细胞型表达
关键字：青春期，扩散MRI，神经发育，微结构，髓鞘，转录组学缩写：A1C，主要听觉皮层； AIC，Akaike信息标准； CSEA，细胞特异性表达分析，DLPFC，背外侧前额叶皮层； FDR，错误发现率； f细胞外，细胞外信号分数； f神经突信号分数； f soma，soma信号分数； V IC，细胞内体积分数； IPC，下顶皮层； ITC，下颞皮质； M1，一级运动皮层； MD，平均扩散率； MFC，内侧额叶皮层； MRI，磁共振成像； mRNA-SEQ，mRNA测序； NODDI，神经突导向分散和密度成像； ODI，方向分散指数； OFC，眶额皮质； OPC，少突胶质细胞前体细胞； RIN，RNA完整性数； RNA-seq，RNA测序； ROI，利益区域； rpkm，每千瓦的读数为每百万映射的读数； S1，主要感觉皮质； Sandi，Soma和神经突密度成像； STC，上等颞皮层； V1，主要视觉皮层； VLPFC，腹外侧前额叶皮层。
Agile and Dynamic Control Technologies to Enhance System Stability and Power Quality Considering Renewables and Electrical Vehicle Impact 新能源与电气化交通影响下
• Project Summary & objectives - The project will develop tools to ensure safe and reliable power supply associated with the transition towards an electric vehicle (EV) dominated transportation sector, while leveraging on renewable energy (such as solar PV) and battery storage systems to support EV charging and carbon emission reduction. It achieves social benefits through three layers: (i) System - It will enable system operators to effectively manage the power grid to host large number of EVs without blackout while enjoying capital deferral benefits; (ii) community - It provides tools for car park operators with EV charging facilities to avoid potential loss of electricity; and (iii) individuals - It provides optimal charging strategies for EV owners to save on charging while being assured of sufficient battery charge to drive. 该项目将开发工具，以确保有大量电动车出现的交通电气化过程中安全可靠的电力供应, 同时充分利用可再生能源( 比如太阳能) 和电池储能系统支持电动车充电及减少碳排放。它通过三个层面实现社会效益: (i) 系统- 使系统运营商能够有效管理电网，在不停电的情况下支持大量电动汽车，同时享受资本递延收益； (ii) 社区– 让有电动汽车充电设施停车场的物业避免潜在的停电风险； (iii) 个人- 为电动车车主提供最佳充电策略，以节省充电费用，同时确保有足够的电池电量来驾驶。
感知少，生成更多：用蒙版自动编码器进行超高效率3D传感的训练激光雷达感知
摘要 - 在这项工作中，我们提出了一种破坏性节俭的激光雷达感知数据流，该数据流产生而不是感知环境的一部分，这些部分是基于对环境的广泛培训，或者对整体预测准确性的影响有限的。因此，所提出的方法将传感能量与训练数据进行交易，以获取低功率机器人和自动导航，以便用传感器省将，从而在一次电池充电时延长了其寿命。我们提出的为此目的提出的生成预训练策略称为径向掩盖的自动编码（R-MAE），也可以在典型的激光雷达系统中很容易实施，通过选择性激活和控制在现场操作过程中随机生成的角区域的激光功率。我们的广泛评估表明，使用R-MAE进行预训练可以重点关注数据的径向段，从而比常规程序更有效地限制了空间关系和对象之间的距离。因此，所提出的方法不仅降低了传感能量，而且还提高了预测准确性。例如，我们对Waymo，Nuscenes和Kitti数据集进行了广泛的评估表明，该方法在跨数据集的检测任务的平均精度提高了5％，并且从Waymo和Nuscenes转移到Kitti的检测任务的平均精度提高了4％。在3D对象检测中，它在KITTI数据集中的中等难度水平下，在AP中最多可增强小对象检测。即使使用90％的径向掩蔽，它在Waymo数据集中所有对象类中的MAP/MAPH中都超过了基线模型。此外，我们的方法在Nuscenes数据集上分别获得了MAP和NDS的3.17％和2.31％的提高，这表明了其在单个和融合的LIDAR相机模态方面的有效性。代码可在https://github.com/sinatayebati/radial Mae上公开获取。索引项 - lidar预训练，掩盖自动编码器，超有效的3D传感，边缘自治。
利用人工智能在 CT 中自动诊断胆脂瘤和乳突腔扩展
尽管对于 AI 研究来说病例数非常少，但我们能够创建一个仅使用轴向 CT 扫描的 AI，其 AUC 为 0.837，准确度为 0.811。
在多发性硬化症的大鼠模型中，辅酶Q10＆L-肉碱对少突胶质细胞坏死和髓鞘的协同作用
摘要目的：在多发性硬化症的大鼠模型中，确定辅酶Q10＆L-肉碱对少突胶质细胞坏死和髓鞘的协同作用。研究设计：基于实验室的实验研究。研究的地点和持续时间：该研究是在2022年3月至2022年5月与NIH伊斯兰堡合作的12周期间，于2022年3月至2022年在巴基斯坦伊斯兰国际医学院拉瓦尔品第进行了研究。方法：总共五十只雄性Sprague Dawley大鼠分为五个随机组，每个组都有一个独特的治疗计划。虽然第1组接受了标准饮食，但剩下的四组被多发性硬化症诱导，并在12周的时间内给予0.2％的Cuprizone（CPZ）。四周后，将第3组的辅酶Q10/泛氨酸酮（COQ10）的150 mg/kg/天提供，第4组接受了100 mg/kg/kg/day l- carnitine（l car），而第5组则通过两者的组合进行治疗，同时仍接受CPZ。完成为期12周的方案后，牺牲了大鼠，并提取了大脑。H＆E染色，以评估少突胶质细胞坏死的任何变化，而Luxol Fast Blue（LFB）染色用于可视化髓鞘中的改变。结果：在控制少突胶质细胞坏死和控制髓磷脂的液泡方面，COQ10和L型车的组合明显好于单个药物，这是ANOVA和F-TEST的证明。因此，强烈建议同时针对患有多发性硬化症患者的两种药物开出两种药物，因为它可能为患者提供更大的优势。结论：这项研究明确地证明，与单独使用相比，将COQ10和L型车一起同时对促进髓鞘性和防止少突胶质细胞坏死具有更大的作用。