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朝着自主驾驶的鸟眼观察空间中有效的3D对象检测：仅卷积的方法
摘要 - 鸟眼视图中的3D对象检测（BEV）空间最近已成为自主驾驶领域的一种普遍方法。与透视图方法相比，尽管准确性和速度估计的改善有所提高，但现实世界自动驾驶汽车中基于BEV的技术的部署仍然具有挑战性。这主要是由于它们依赖基于视觉转化器（VIT）的架构，该体系结构引入了相对于输入分辨率的二次复杂性。为了解决这个问题，我们提出了一个有效的基于BEV的3D检测框架，称为Bevenet，该框架利用了仅卷积的架构建筑设计来规避VIT模型的局限性，同时保持基于BEV的方法的有效性。我们的例子表明，在Nuscenes挑战中，Bevenet比现代的最新方法（SOTA）快速（SOTA）方法，达到0.456的平均平均精度（MAP）为0.456，NUSCENES检测分数（NDS）的平均精度（MAP）为0.555在Nuscenes验证验证数据上，均为0.555，并使用persenter firames perference Speets perspersy Specters perspersy perspersy perspersy prement perspersy prement per per per 47。据我们所知，这项研究是第一个实现基于BEV的方法的重大效率提高的研究，强调了它们对现实世界自动驾驶应用程序的可行性的增强。
氢动力卡车与电池电动卡车的比较
用于区域配送和长途运输工作的样本车是典型的欧盟型式认可的牵引拖车。其总车辆重量 (GCVW) 为 40 吨，车辆整备重量为 14 吨，最大有效载荷为 26 吨。燃料电池电动车 (FCEV) 和电池电动车 (BEV) 均采用电动传动系统，综合额定功率输出为 350 kW。FCEV 配备燃料电池堆、压缩氢储罐和较小的车载电池组，以缓冲发动机峰值负荷。BEV 有一个大型车载电池组，其可用容量上限为 80%，以确保长期耐用性。确定 FCEV 和 BEV 车载能量存储的主要标准是相应车辆达到所需的运行范围，而无需中途加油或充电。
在加利福尼亚州公用事业委员会之前
在D.21-11-017 1中，加利福尼亚公共事业委员会（CPUC）命令太平洋天然气和电气（PG＆E）提供可选的日间，每小时的每小时实时率，向已入学的客户，或者有资格在2024年2月28日（Dahrtp bev）到2月28日（DAHRTP BEV）。此外，在D.22-10-024中，CPUC采用了一个无争议的和解协议，为PG＆E的某些客户提供了在Dahrtp Bev上的某些客户提供的非NET能源计量（NEM）出口薪酬规则，该规则最初也针对于2024年2月28日。PG＆E由于对PG＆E的多年计费系统升级的部署而无法满足这些目标发布日期。一旦知道了计费系统升级延迟对DAHRTP BEV的影响，PG＆e就通知了各方，并开始探索BEV客户参与RTP费率的替代途径，考虑到各种程序化元素，包括客户体验，时间表，成本，成本，成本，以及法规的合规性。pg＆e在2024年2月20日根据规则16.6提出了延长时间（扩展请求）的请求，以遵守D.21-11-017要求启动可选日用，每小时为商务电动汽车客户的每小时实时率，以及为D.22-10-10-10-22-10-1024 2要求提供某些客户的薪酬。PG＆E的扩展请求在2024年2月28日部分批准，其其他要求如下：
使用联合电池电力汽车使用联合电池的隐私感知能源消耗
摘要 - 电池电动汽车（BEV）在现代城市越来越重要，因为它们有可能减少空气污染。对他们的精确和实时估计，对于有效的行程规划和选择性的车辆系统至关重要，这可以减轻驾驶范围焦虑并降低能源成本。随着公众对数据隐私的认识的提高，采用了在BEV能源消耗建模背景下保护数据隐私的方法至关重要。联合学习（FL）是一种有希望的解决方案，可以通过允许本地数据保留在设备上，而仅与中央服务器共享模型更新，从而减轻向第三方传播敏感信息的风险。我们的工作研究了使用FLED方法（例如FedAvg和Fedper）的潜力，以改善BEV能源消耗预测，同时保持用户隐私。，我们使用模拟现实世界驱动条件下的10个BEV的数据进行了实验。我们的结果表明，FedAvg-LSTM模型在预测结果的MAE值中降低了高达67.84％。此外，我们探索了各种现实世界情景，并讨论了在这种情况下如何采用FL方法。我们的发现表明，FL方法可以有效地改善BEV能源消耗预测的性能，同时保持用户隐私。索引术语 - 填充学习，电动汽车，能源消耗建模，边缘云计算，数字双胞胎，隐私意识
采用三级充电站的光伏到汽车、光伏到电网、汽车到电网和电网到汽车微电网系统
摘要 — 本文利用同时连接到光伏电池 (PV) 和电网的电动汽车 (EV)。在微电网中，电动汽车 (EV) 的电池用作电源，在电力需求高峰时为电网供电。电动汽车可以通过储存多余的太阳能并在高需求时段将其返回电网来帮助调节电网。本文提出了一种新的微电网架构，使用屋顶太阳能系统、电池电动汽车 (BEV)、电网连接逆变器、升压转换器、双向半桥转换器、输出滤波器（包括 L、LC 或 LCL）和变压器。本文说明了并建模了该微电网的主要部分，并对其运行进行了模拟。此外，模拟结果探讨了 BEV 的充电和放电场景。关键词——光伏到汽车，光伏到电网，电网到汽车，汽车到电网，微电网，需求侧管理I. 引言毋庸置疑，世界人口每年都会持续增长，从而导致地球上的汽车数量增加。问题是石油和天然气无法满足需求，因此唯一的选择就是电力和各种类型的电动汽车 [1]。此外，电动汽车 (EV) 可以通过降低空气污染水平造福环境 [2]。电池电动汽车 (BEV)、插电式混合动力电动汽车 (PHEV) 和混合动力电动汽车 (HEV) 是市场上的三种电动汽车类型 [3]。BEV 和 PHEV 都由电网供电，并且 BEV 和 PHEV 中的电池数量有所增加。典型的 BEV 电池容量从 40 到 80 kWh 不等，而现在有些电池容量高达 200 kWh [4]。使用可再生能源为电动汽车充电是减少汽车排放并提供清洁电力供应的绝佳方式。电动汽车作为分散式储能系统
61 21 006卸下并安装48V电池
由于高压系统停用不足而损坏了高压电池，然后通过BEV和PHEV车辆断开车辆电池的连接。损坏高压系统！在通过在BEV和PHEV车辆上断开车辆电池连接之前，必须停用高压系统。高压系统上的所有工作只能由经过特殊培训的技术经验丰富的人员进行。有关其他信息，请参见：有关其他信息，请参见：
可持续发展之路 • 电动汽车与氢动力汽车的比较
目前，欧洲的可再生能源发电量接近 40% 9 ，因此可以说，目前 BEV 所需的所有能源中平均有 40% 来自可再生能源。因此，与氢能相比，BEV 目前使用的能源更环保 100 倍。虽然 40% 距离 100% 还有很长的路要走，但 BEV 相对于 FCEV 的优势在于，它们将自动利用欧盟设定的可再生能源目标。欧盟的目标是到 2030 年，至少 55% 的能源来自可再生能源，这似乎很快就会实现。乌克兰战争和随后的 2022 年能源危机预计将加速可再生能源的采用，因为它使能源独立成为欧洲议会最关心的问题 10 。
预测消费者采用电池电动汽车的意图：扩展计划行为的理论
摘要：全世界的社会面临减少碳足迹，战斗空气污染和解决气候变化的压力。电池电动汽车（BEV）代表了减轻环境问题的可持续运输解决方案。尽管消费者需求不断增长，但BEV采用率仍然相对较低。这项研究扩展了计划行为的理论，以分析影响西班牙BEV的消费者采用意图的因素。该研究结合了构造态度，感知的行为控制，主观规范，道德规范，环境问题以及独特的消费者“概况”维度，包括经验，教育和性别，以及“价格敏感性”的调节变量。这项研究包括通过在线调查收集的1816个响应，并利用了部分最小二乘结构方程模型。经验发现表明，态度，感知的行为控制，主观规范和道德规范会显着影响消费者采用意图。态度是最强的影响者，强调了个人信仰的重要性。环境问题表明，由于积极的态度，环境意识的消费者可能会倾向于采用BEV。“配置文件”的尺寸不会影响采用意图的关系。价格敏感性调节了这些关系，表明定价策略和激励措施可能会严重影响BEV采用决策。这些发现为面对全球环境挑战的政府和制造商提供了实用的指导和制造商。
基于中国政治背景
结果：共有 143 名符合条件的患者被分配到 Cet 组（n = 79）或 Bev 组（n = 64）。在 Cet 组中，所有患者均为 KRAS 野生型。两组的基线特征非常均衡，但 Cet 组中左侧原发性肿瘤患者的比例高于 Bev 组（86.1 vs. 62.5%，P < 0.0001）。Cet 组和 Bev 组的中位 PFS 无显著差异：5.9 个月（95% CI 2.30–9.50）vs. 7.0 个月（95% CI 3.69–10.31）（HR 1.17，95% CI 0.77–1.79，P = 0.45）。 Cet组维持治疗中位时间短于Bev组：4.0个月（95% CI 1.94～5.99）vs. 4.8个月（95% CI 2.68～6.98）（HR 0.90，95% CI 0.61～1.33；P=0.59）。亚组分析显示，第一次维持治疗和第二次维持治疗的中位PFS分别为3.2个月（95% CI 1.69～4.78）和5.2个月（95% CI 1.58～8.83）（HR 0.89，95% CI 0.44～1.81；P=0.75）。
欧洲 - 车辆市场 - Q1-23.pdf
欧洲的新车注册在2023年的第一季度上涨了17％，而2022年则售出了2,680,000多辆汽车。在此期间，最大的制造商和游泳池显示出两位数的增长。Tesla-Honda-Jlr池继续迅速增长，第一季度的新注册增长了61％。在新注册总额的13％处，本季度电池电动汽车（BEV）的平均份额从去年第四季度的18％下降。除了特斯拉·洪达·吉尔（Tesla-Honda-Jlr）和沃尔沃（Volvo）外，分别上升了11个和4个百分点，而与2022年相比，新的BEV注册在2023年的新BEV注册中有所下降。插电式混合动力汽车（PHEV）的份额也低于2022年，平均降至7％，而2022年为10％。马自达 - 苏鲁 - 铃木池池的BEV份额最低，仅占总注册的2％，其次是福特，占3％。大众汽车以外的目标差距为+2 g/km，所有制造商都在努力达到2023年的特定CO 2目标，平均过度符合度约为10 g/km。