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Karthikeyan Palanichamy 1*，Jatin Soni 2 1*产品所有者，Karthikeyanpalanicham@yahoo.com 2软件开发人员，jatinsonii@yahoo.com引用：ka
文章信息摘要互联车辆的开发开发以及人工智能，机器学习和深度学习计算机制在车载电子设备中有助于现代综合且复杂的车辆环境，其中越来越多的车辆组件需要电动电力供应以执行其特定作用和功能。电力需求需求的增长在瓦特中加权，即使简单的灯泡不再仅仅是灯，而是车辆的电子部分。电子车辆零件的这种增加导致对电池/石墨功率电池的需求增加，并担心会减少环境足迹，还关注着创新的制造工艺，以支持电池数量的指数增加。尽管如此，热/电气市场现实对电池施加了一些限制，尤其是在需要高度重复和/或适应非常特定的热需求的使用情况下，电池的热功能始终是提高效率，有效性和相关性能指数的关键点。电池热开关在冷却和加热电池时会对电池热舒适度和长期健康产生重大影响。智能充电可以有助于暴露和增强电池性能结果，并依赖于电池加热和冷却的不同计算。同时控制电池中能量热重排的能力，在充电和/或放电期间提高功率性能，变得越来越重要。带有车载电池的小型和大型系统都可以从这种知识和管理中受益，从而导致额外的能源节省，并为能源和功率效率的范式做出贡献。通过智能电池充电范围融合计算体系结构，并最好地揭示功能管理和功能保护注意事项。关键字：有效电池电源管理的AI解决方案，行业4.0，物联网（IoT），人工智能（AI），机器学习（ML），智能制造（SM），计算机科学，数据科学，车辆，车辆，车辆可靠性
软键合 Cu-Se 中声学和光学声子的相互作用
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征集有关长时储能 (LDES) 市场采购选项的证据
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2023 年度创新报告
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