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电动汽车中的高级电池管理系统技术：Rushikesh Rahane 1，*，Rahul Bibave 2，D。B. Pardeshi 3
摘要，因为它们是有效的，并且在使用时没有排放，因此电动汽车是现代世界可持续运输的关键组成部分。电池的性能对电动汽车的驾驶范围有很大影响。选择电池，技术及其有效使用对此至关重要。就电池技术而言，锂离子电池是电源存储系统的首选选项，因为它们的质量出色，包括大容量，高能量密度，稳定的功率输出和有效的充电/放电性能。在日常生活中，我们正在朝着无污染的车辆迈进，因此，作为一种可持续，无污染和环保的运输解决方案，对电动汽车的需求正在迅速增加。这些电动汽车的主要部分是电池管理系统。也称为电动汽车的核。在电动汽车的主要部分中，电池管理系统，关键组件，控制和优化具有高容量的锂离子电池。本文首先要全面概述电动汽车核的基本功能，包括充电状态，健康状况和温度监测状态。本评论论文探讨了电池管理系统在电池的性能，安全性和寿命中的重要作用。本文强调了数据采集，处理，电池状态和电池管理系统中所有控制算法的重要性。简介本文讨论了锂离子电池电池监测系统的高级技术，电池管理系统中遇到的问题及其大致解决方案。关键字：电动汽车，电池管理系统（EV），锂离子电池，安全性，充电，放电。
自动驾驶汽车中实时对象检测的深度学习
近年来，自动驾驶汽车的发展迅速发展，这是由于人工智能和深度学习的进步所推动。这些技术正在彻底改变车辆如何感知和与周围环境相互作用，从而为更安全，更有效的运输系统奠定了基础。自动驾驶汽车依靠传感器，相机和计算模型的复杂相互作用来实时解释其环境。在这些组件中，对象检测起着关键作用，充当车辆的“眼睛”，以识别和应对障碍，交通状况和道路信号。这些系统的安全性和效率的关键组成部分是实时对象检测，它可以准确地识别和定位必需物体，例如行人，车辆，车辆，车辆，交通范围，以及动态驾驶的环境，以及动态的环境，以及一个动态驾驶。但是，挑战在于在高度动态和不可预测的道路条件下达到速度和准确性。传统的计算机视觉技术通常很难满足实时处理的需求，从而导致延迟或错过的检测，这可能会危及乘客安全性。这项研究通过引入基于Yolov8的深度学习模型来解决这些问题，专门针对对象检测的速度和准确性进行了优化。Yolov8代表“您只看一次”（Yolo）系列的下一代，该系列以其效率和实时性能而闻名。在各种城市和农村场景中进行的广泛模拟表明，Yolov8的表现优于Alexnet，Densenet，Vggnet，Igcnet和Resnet等建筑。具体来说，它的精度为81.98％（至少比其他模型高1.94％），同时还显示了更快的处理时间。这项研究强调了YOLOV8提供的检测效率和可靠性的实质性提高，增强了其适合于增强自动驾驶汽车系统安全性和可靠性的可靠性。通过解决实时对象检测中的关键挑战，这项研究促进了使自动驾驶汽车成为更安全，更实用的替代方案的更广泛目标。
悉尼火车中央天桥轨道排水审查环境因素
•噪音和振动 - 该项目包括悉尼火车在铁路走廊内进行的典型维护和改进活动的作品。虽然这些作品将在大约五年的时间内进行，但这些活动中的大多数仅出于安全原因而发生在铁路财产期间（大约在三个周末的财产中每年约六天）。使用建筑工厂和机械的使用显然是相邻住宅和非住宅接收器的。一些距离作品最近的住宅接收器会受到高度噪音，并且在夜间工作中可能会遇到睡眠障碍。但是，仅在总施工时间的相对较短的时间内需要嘈杂的作品（即每年三个周末左右）。在此参考中提出了缓解措施，以最大程度地减少这些影响。
是对汽车中的AI功能的是，但额外费用
▪MHP的活动性研究“ AI作为游戏规则：汽车行业的新驱动力”显示了AI在汽车和行业中的使用，对4,700名参与者的国际调查▪对AI和用户行为的期望，研究了对欧洲的79％的回应者，但对AI支持的汽车付费23％，但付费23％的策略▪通过在汽车中使用人工智能以及在路德维斯堡公司中 - AI革命在哪里和多少改变汽车行业？MHP Management及其IT咨询公司的国际移动性研究提供了现有的事实和数字，并为决策者提供了建议。这项名为“ AI作为游戏规则的人：汽车行业的新驱动力”的研究表明，全球使用AI解决方案是汽车和汽车制造业开发的下一个开发阶段。但是，在投资AI计算能力，团队和预算方面，汽车行业比其他部门更加谨慎。显然，许多利益相关者仍然不确定和不确定。研究分析并评估了从开发到生产到车辆应用的整个价值链中使用AI的潜力和附加值。
自动驾驶汽车中机器学习的出现
机器学习的出现显着改变了自动化的景观，预示着效率，精度和创新的新时代。本文献综述探讨了机器学习在推进各个行业自动化方面的关键作用。通过检查机器学习算法的演变及其在自动化系统中的集成，该论文突出了关键的发展和突破，使机器能够通过最少的人类干预执行复杂的任务。评论从制造，医疗保健，金融和无驾驶员车辆中研究了案例研究，以说明机器学习驱动的自动化如何提高了生产率，增强的决策和降低运营成本。此外，本文讨论了与机器学习的广泛采用相关的挑战和道德考虑
自动驾驶汽车中的图像分析
摘要：使用人工智能（AI）进行高级图像分析的集成是自动驾驶汽车（AVS）进化的关键。本文对AVS图像分析中使用的最重要的数据集和最新的AI解决方案进行了详尽的审查。数据集，例如CityScapes，Nuscenes，Carla和Talk2CAR，构成了培训和评估不同AI模型的基准，具有符合自动驾驶各个方面的独特特征。关键AI方法，包括卷积神经网络（CNN），变压器模型，生成对抗网络（GAN）和视觉语言模型（VLMS）。本文还对现实世界中各种AI技术进行了比较分析，重点是语义图像细分，3D对象检测，虚拟环境中的车辆控制以及使用自然语言的车辆交互。同时突出了多个数据集和仿真平台（如Airsim，Torcs和Summit）在丰富AV的训练数据和测试环境中的作用。通过综合数据集，AI解决方案和比较性能评估的信息，本文为研究人员，开发人员和行业利益相关者提供了至关重要的资源，可清楚地了解自动驾驶汽车图像分析技术的当前景观和未来方向。
利用车载浏览器：自动驾驶汽车中的新型攻击载体
Android Automotive是直接在车载硬件上运行的操作系统和平台。这是一个全栈，开源，高度可定制的平台，为信息娱乐体验提供动力。Android Automotive支持为Android构建的应用以及为Android Auto
使用自动驾驶汽车中的人工智能检测对象检测
*交叉派对作者：bader_najep@yahoo.com摘要：本研究论文着重于对象检测，例如在Carla环境中自动驾驶系统的框架内自行车，摩托车，人员，交通信号灯，交通信号灯，贩运者招牌和车辆。目前，自动驾驶中的对象检测主要依赖于实际的自动驾驶汽车，这些车辆面临着诸如高成本和实时实施困难之类的挑战。开放源Carla系统可以进行精确且具有成本效益的实验。在本文中，使用了深度学习模型Yolov5，在培训和验证数据集中产生了良好的结果。在训练过程中总共使用了1560个不同的图像，分为1120张图像进行训练，160张用于测试的图像和320张图像进行验证。训练结果显示精度（P）为0.898，召回（R）为0.827，MAP@50 of 0.900和MAP@50-95 of 0.583。在验证结果中，精度（P）为0.891，召回（R）为0.801，MAP@50为0.880，MAP@50-95为0.542。这些结果表明该模型能够有效地检测和检索对象。关键字：（对象检测，人工智能，自动驾驶汽车，卡拉，平均平均值
在乘员发射车中使用自主飞行终止软件的注意事项
自主飞行终止系统（AFTS）正在逐步发射车辆上逐步使用，以替换在发生异常时终止飞行或破坏所需的地面人员和基础设施。此自动化使用板载实时数据和编码逻辑来确定飞行是否应自终止。对于未驾驶的发射车，需要FTS系统来保护公众并由美国太空部队（USSF）支配。对于机组人员任务，NASA必须根据人类评级标准来增强机组人员安全范围的要求，并根据人类评级标准对每次飞行进行认证，从而增加了针对最初用于未拖欠任务的软件的独特要求。本公告总结了与AFT有关的新信息，以提高人们对关键区别的认识，总结考虑因素，并概述将AFT纳入人等级系统的最佳实践。
使用嵌入式机器学习在电动汽车中优化电池动力学：在电动汽车子系统中实施实时电压建模
本文探讨了机器学习在电池电动汽车中建模电池动力学的应用。主要目的是开发和实施基于机器学习的模型，该模型可以准确估计锂离子电池电池的终端电压，并能够实时推断电池电动汽车中的嵌入式系统。常规方法（例如等效电路模型）在处理电池电动汽车中遇到的复杂和动态环境时具有局限性。本论文旨在通过利用嵌入式设置的机器学习能力来改进这些方法。这项研究是与Scania CV AB合作进行的，利用了其电池实验室和电动卡车的数据。该研究涉及数据上的预处理和功能工程，然后培训各种机器学习模型，包括前馈神经网络和长期短期记忆网络。这些模型基于其在解释实验室环境中进行的电池测试的数据时进行了培训和评估。然后，对训练有素的机器学习模型进行了调整以在电动卡车内的嵌入式系统上运行，同时考虑了有限的计算能力和内存资源。在驾驶，充电和空转场景期间，在现实世界中的电动卡车中对两种型号进行了评估。长期短期内存网络在驾驶和闲置时表现出更好的性能，在充电方案中，前馈神经网络的表现更好。这些发现非常有价值，因为它们证明机器学习模型对于电池电动汽车中的实时应用是可行的。它还突出了进一步研究的有希望的领域，特别是对于不容易由等效电路模型建模的电池化学，为电动汽车中更智能，安全和效率的电池管理解决方案铺平了道路。