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。
1美国德克萨斯大学医学硕士安德森癌症中心,美国德克萨斯州休斯顿,美国2号,美国2克鲁肯贝格癌症中心,哈雷大学医院,哈雷,德国33790,德国3伊卡尼山上10029年伊卡恩医学院美国纳什维尔37232,美国7弗雷德·哈钦森癌症研究中心,西雅图,西雅图,西雅图98109,美国8血液学系,奥波尔大学,奥波尔大学,45-040,波兰9,波兰9,血液学,肿瘤学,血液质学和干细胞肿瘤学和干细胞植入术(医学院)维多利亚大学医院,M´Alaga,29010,西班牙11 Josa Andr´as教学医院,纽约雷吉,4400,匈牙利12 Kartos Therapeutics,Inc.,Redwood City,CA 94065,美国13 Saint-Louis Hospital&Universit'e Paris´e,Paris”,Paris,75010101010101010101010101010101010年作者 *:+1 713 745 3429; sverstov@mdanderson.org