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Nyíregyháza，Sóstóiout31/b，Nyíregyháza，H-4400，H-4400，匈牙利4克拉古杰夫克大学工程学院，SestreJanjić6，SestreJanjić6，SestreJanjić6，Kragujevac 34000，Kragujevac 34000，塞尔维亚34000，serbia摘要，为越来越多的能源提供了能源，并且在越来越明显的动力上，并在范围内进行了更加清晰的工具，并在reNEWES中提供了不断的效果。运输系统的移动性。同时，机器学习在数字双技术中的应用极大地有助于车辆和系统的开发和优化，节省时间和资源以及物质资源。在电动汽车组件方面，电池代表了机器学习最昂贵的元素，可以帮助您在开发过程中优化特征并预测维护时间及其寿命。本文与未来研究的可能领域有关，这些领域通过加强数字双技术的数字化和机器学习，将影响组件的应用和处置的改善，但是在整个生命周期中，包括回收的整个生命周期中，电动汽车的完整系统。
在电动汽车维护和开发过程中应用机器学习
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