自动驾驶中的ehr介绍

时间: 2024-06-11 18:05:07 浏览: 9
在自动驾驶中,EHR是指电子健康记录,用于记录车辆的健康状况和维护历史。它可以帮助车辆监测和分析各种参数,如电池状态、轮胎压力、发动机温度等。通过分析这些数据,车辆可以自动诊断问题并提供相应的解决方案。此外,EHR还可以帮助车辆进行预防性维护,提高车辆的可靠性和安全性。对于自动驾驶技术而言,EHR是非常重要的一部分,它可以帮助车辆实现更高的自主性和智能化。
相关问题

EHR人力资源管理系统

EHR人力资源管理系统是一种用于企业人力资源管理的信息系统。它可以帮助企业有效控制雇用、培训、工资等成本,减少管理成本和开支。通过使用EHR系统,企业可以实现信息化管理,让人力资源管理延伸到每一位员工,从而有效控制人力成本。\[1\] 在EHR人力资源管理系统的实施过程中,常见的问题包括实施时间较长、需求调研和分析的复杂性、数据导入的困难等。实施过程中需要进行前期准备、需求调研、需求分析、客户化、数据导入、系统使用培训等多个环节,如果不注意,可能会导致系统上线失败。据业内人士称,EHR系统的实施失败率高达60%。\[2\] 另外,EHR人力资源管理系统投入使用后,员工和企业管理层可能会对系统抵触,认为使用麻烦。这是因为需要适应新的工作习惯。为了解决这个问题,实施EHR系统前,应该向企业全员强调业务流程重塑的重要性,并鼓励大家适应新系统。从高层开始对EHR系统的优势有肯定的认识,可以影响底层员工的态度,减少抵触情绪。\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* [eHR人力资源管理信息系统如何助力企业发展?](https://blog.csdn.net/eHR__/article/details/119252499)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [eHR人力资源管理系统实施过程中的常见问题有哪些?](https://blog.csdn.net/weixin_42393526/article/details/119689922)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

宏景ehr 任意文件上传

宏景ehr存在任意文件上传漏洞。任意文件上传是指攻击者可以通过该漏洞将任意文件上传至服务器中,可能导致安全风险,例如恶意文件的传播或执行,以及系统的受损。 宏景ehr系统中的任意文件上传漏洞可以由以下原因引起:缺乏对上传文件的有效限制和过滤,或是存在未授权的文件上传接口。 攻击者可以通过利用该漏洞上传恶意文件,例如木马、恶意脚本或病毒,来实施攻击。这些恶意文件可以被用于进一步攻击服务器或窃取用户信息。例如,攻击者可以上传受感染的文件并通过执行该文件来获取系统权限,从而访问或篡改敏感数据。 为了预防宏景ehr的任意文件上传漏洞,以下措施可以提高系统的安全性: 1. 实施文件类型的检查与限制:仅允许上传可信的文件类型,例如只允许上传文档、图像或压缩文件,而不允许上传可执行文件等危险文件类型。 2. 文件内容的过滤与验证:对上传的文件进行内容检查与验证,确保其不包含任何恶意代码或脚本。 3. 对上传文件进行病毒扫描:通过病毒扫描软件对上传的文件进行检查,防止上传恶意软件。 4. 限制上传的文件大小:通过限制上传文件的大小,避免攻击者利用大文件来耗尽服务器资源或导致系统崩溃。 5. 强化身份验证与访问控制:考虑使用强密码策略、多因素身份验证以及适当的权限管理机制,确保只有授权用户可以上传文件。 6. 定期更新与维护系统:及时应用安全补丁和更新,以修复可能存在的漏洞。 综上所述,为了避免宏景ehr系统的任意文件上传漏洞带来的安全风险,需要实施有效的文件上传限制与过滤措施,并保持系统的安全性更新。

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帮我解读下这个代码:import csv import os import numpy as np import pandas as pd import pymysql from pymysql import connect # %% # drug_table = pd.read_excel('./data/drug.xlsx') drug_table_an = pd.read_excel('./data/mimiciv_feature_info.xlsx', sheet_name='antibiotic') drug_table_sa = pd.read_excel('./data/mimiciv_feature_info.xlsx', sheet_name='sedatives_and_analgesics') drug_table_co = pd.read_excel('./data/mimiciv_feature_info.xlsx', sheet_name='anticoagulant') prescriptions = pd.read_csv('/data/check_in/EHR_data/MIMIC_III/CSV/PRESCRIPTIONS.csv') item = pd.read_csv('/data/check_in/EHR_data/MIMIC_III/CSV/D_ITEMS.csv') labitem = pd.read_csv('/data/check_in/EHR_data/MIMIC_III/CSV/D_LABITEMS.csv') columns_pre = prescriptions.columns.tolist() columns_item = item.columns.tolist() columns_labitem = labitem.columns.tolist() # drugs = (drug_table['anticoagulant'].to_list()+drug_table['antiplatelet'].to_list())[:-4] drugs = ['barbital' ,'zepam' ,'zolam' ,'zolpidem' ,'propofol' ,'dexmedetomidine' ,'pentobarbital' ,'clonazepam' ,'alprazolam' ,'estazolam' ,'Zolpidem Tartrate'] drug_test_tsv = open('drug_patients_sedative.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') drug_test = csv.writer(drug_test_tsv, delimiter=',') drug_test.writerow(columns_pre) item_test_tsv = open('item_patients_sedative.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') item_test = csv.writer(item_test_tsv, delimiter=',') item_test.writerow(columns_item) labitem_test_tsv = open('labitem_patients_sedative.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') labitem_test = csv.writer(labitem_test_tsv, delimiter=',') labitem_test.writerow(columns_labitem) # import pdb;pdb.set_trace() for drug in drugs: # print(type(drug)) sql = "select * FROM PRESCRIPTIONS where drug like '%"+ drug + "%' or drug_name_poe like '%"+ drug + "%' or drug_name_generic like '%"+ drug + "%'" print(sql) conn = connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='root', db='mimiciii') cursor = conn.cursor() cursor.execute(sql) data_tmp = cursor.fetchall() # print(data_tmp is None) if len(data_tmp) != 0: for data_cur in data_tmp: print(data_cur[1], data_cur[2], data_cur[3], data_cur[7], data_cur[8], data_cur[9]) drug_test.writerow(list(data_cur)) # import pdb;pdb.set_trace() for drug in drugs: # print(type(drug)) sql = "select * FROM D_ITEMS where label like '%{}%'" .format(drug) print(sql) conn1 = connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='root', db='mimiciii') cursor1 = conn1.cursor() cursor1.execute(sql) data_tmp = cursor1.fetchall() if len(data_tmp) != 0: for data_cur in data_tmp: print(data_cur[1], data_cur[2]) item_test.writerow(list(data_cur)) # import pdb;pdb.set_trace() for drug in drugs: # print(type(drug)) sql = "select * FROM D_LABITEMS where label like '%{}%'" .format(drug) print(sql) conn1 = connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='root', db='mimiciii') cursor1 = conn1.cursor() cursor1.execute(sql) data_tmp = cursor1.fetchall() if len(data_tmp) != 0: for data_cur in data_tmp: print(data_cur[1], data_cur[2]) labitem_test.writerow(list(data_cur)) # import pdb;pdb.set_trace() # %% import pandas as pd drug = pd.read_csv('drug_patients_sedative.csv') print(drug.DRUG.unique()) # %% print(drug.DRUG_NAME_POE.unique()) # %% print(drug.DRUG_NAME_GENERIC.unique()) # %%

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