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World File Search System博世
印度负责任的人工智能开发者手册
该剧本极大地受益于以下利益相关者和主题专家的见解和反馈：Abhik Chaudhuri，塔塔咨询服务公司数字化转型治理专家 • Abhijnan Chakraborty 博士，印度理工学院 Kharagpur 分校计算机科学与工程系助理教授 • Abilash Soundararajan，PrivaSapien 创始人兼首席执行官 • Abhishek Upperwal，Socket Labs 创始人兼首席执行官 • Ajit Ashok，飞利浦创新园区数据与人工智能卓越负责人 • Akbar Mohammed，Fractal 分形维度负责人 • Amrita Sengupta，互联网与社会中心研究与项目负责人 • Amritendu Mukherjee 博士，NeuroPixel.AI Labs 联合创始人兼首席技术官 • Anand Venkatanaryanan，DeepStrat 首席技术官 • Andeed Ma，新加坡风险与保险管理协会会长兼理事会主席 • Anwesha Sen ，Takshashila 机构助理项目经理 • Arti Khanijo，United We Care 产品主管 • Ashutosh Kumar，Corrosion Intel 工程总监兼主管 • Atul Gandre，塔塔咨询服务公司 AI.Cloud Microsoft Practice 技术主管 • Avik Sarkar 博士，印度商学院莫哈里分校高级研究员兼客座教授 • Avinash Babu M.，Samasti Health Technologies 首席执行官 • Axel Beelen，数据保护和人工智能法律顾问 • Ayushi Agarwal，United We Care 数据科学与分析主管 • Bhavana Mittal，Bert Labs 联合创始人、执行董事兼首席增长官 • Bishakha Bhattacharya，AWS 印度和南亚公共政策主管 • Devesh Raj，富达投资人工智能和数据科学总监 • Errol Finkelstein，ChipX Limited 联合创始人兼首席运营官 • Jeyandran Venugopal，首席产品和Flipkart 的技术官 • Jyothi VK，Aditya Birla Fashion and Retail 总法律顾问兼高级副总裁 • Karen Silverman，The Cantellus Group 创始人兼首席执行官 • Karthik Rao Bappanad，Deep- Strat 网络安全和公共政策顾问 • Krity Kansara，博世全球软件技术公司负责任 AI 产品经理 • M. Chockalingam，nasscom ai 技术总监 • Markus Krebsz，联合国欧洲经济委员会 AI 和其他数字嵌入式技术项目负责人 • Merve Hickok，AIethicist.org 创始人 • Michael Borelli，AI & Partners 总监 • Nehaa Chaudhari，Ikigai Law 合伙人 • Nita Khare，塔塔咨询服务公司 AI.Cloud Microsoft Practice 技术冠军 • Pavan M. Laxmeshwar，博世全球软件技术公司 AI 项目经理 • Preethika Pilinja，Zensar Technologies 高级经理（法律） • Prinkan Pal，LEGOAI Technologies 联合创始人兼首席执行官 • Ravi Vijaya Raghavan，Flipkart 首席数据与分析官兼高级副总裁 • Rohit Kochar，Bert Labs 创始人、执行主席兼首席执行官 • Rubal Chib，qZense Labs 联合创始人兼首席执行官 • Ryan Carrier，ForHumanity 执行董事 • Sachin Baliga 博士，Fortis Healthcare 顾问精神病医生 • Saikat Saha 博士，nasscom ai 技术总监 • Sameep Mehta 博士，IBM Research 杰出工程师 • Satish Grampurohit，Cogniquest Technologies 联合创始人兼首席执行官 • Saurabh Singh，AWS 印度和南亚技术政策负责人 • Sendil Kumar，礼来公司高级分析和数据科学高级总监 • Shweta Gupta，微软工程高级总监 • Sivaramakrishnan R. Guruvayur 博士，aaquarian.ai 首席 AI 科学家，
计算机学院 M.TECH 人工智能
人工智能硕士课程是为那些希望在数据密集型计算领域开始职业生涯的学生而设计的。该课程是一个研究生学位，旨在培养人工智能各种范式所需的技能和知识，例如机器学习、大数据分析和深度学习。该学位适合拥有计算机相关领域学士学位的学生，以及希望在其他领域获得学位的同时展示计算机科学专业知识的学生。课程设计旨在让学生为行业中的高产职业做好准备。一些工作概况包括：应用分析师、数据科学家、数据分析师、数据库管理员、信息系统经理、IT 顾问、多媒体分析师。人工智能彻底改变了现代世界。我们现在习以为常的技术——互联网、手机、医疗技术，本身就具有各种人工智能范式。该硕士课程提供综合学习课程，涵盖人工智能系统的理论、实施和设计，核心重点是机器学习和深度学习系统。该课程在计算机视觉、物联网和高性能计算方面有专门的课程，重点是研究。作为学习期间课程的一部分，学生有机会在领先的公司和研发实验室实习六个月至一年。学生有机会在国际大学（如荷兰维尔耶大学、加州大学戴维斯分校、新墨西哥大学）进行一学期或一年的交流学习或攻读双学位课程。该课程的毕业生在 Oracle、IBM、HP、Cerner、诺基亚、通用电气、博世、Intuit 和其他大型跨国公司以及印度和国外一流学术机构的研究中表现出色。毕业生有能力在工业、学术界和研究实验室担任研发职位。课程教育目标 (PEO)
2019 年获得美国专利的前 300 家组织
1 IBM 9477 4% 2 三星电子 8735 9% 3 佳能 4102 15% 4 英特尔 3680 8% 5 微软 3144 32% 6 通用电气 3110 19% 7 华为 2938 33% 8 联合技术公司 2847 31% 9 LG 电子 2810 13% 10 丰田 2705 6% 11 索尼 2675 24% 12 Alphabet 2621 0% 13 福特 2519 17% 14 苹果 2512 15% 15 亚马逊 2504 18% 16 戴尔 2482 18% 17 高通 2376 0% 18 台积电 2352 -6% 19 京东方 2190 33% 20松下 2033 8% 21 西门子 1684 18% 22 爱立信 1613 17% 23 现代 1561 1% 24 日立 1546 18% 25 东芝 1495 -11% 26 强生 1474 44% 27 AT&T 1455 14% 28 美敦力 1446 10% 29 波音 1433 14% 30 通用 1404 17% 31 富士 1375 11% 32 精工爱普生 1346 5% 33 三菱电机 1333 12% 34 Facebook 1317 78% 35 霍尼韦尔 1295 13% 36 富士通 1282 -1% 37 美光1276 37% 38 罗伯特·博世 1272 -2% 39 电装 1218 5% 40 荷兰皇家飞利浦公司 1194 -10% 41 哈里伯顿 1112 25% 42 本田 1104 15% 43 京瓷 1085 2% 44 思科 1049 21% 45 NEC 1011 22% 46 理光 994 -6% 47 惠普公司 959 31% 48 村田制作所 933 25% 49 诺基亚 905 1% 50 德州仪器 902 13%
MET 外显子 14 跳跃型肺癌的一线免疫治疗及 TP53 突变的相关性
a 海德堡大学医院胸腔肿瘤科、国家肿瘤疾病中心 (NCT)、海德堡国家肿瘤中心 (NCT Heidelberg)，由 DKFZ 和德国海德堡大学医院合作成立 b 海德堡转化肺研究中心 (TLRC)，德国肺研究中心 (DZL) 成员，德国海德堡 c 洛文斯坦肺科诊所、德国洛文斯坦胸部肿瘤科 d 德国柏林福音肺科诊所呼吸医学科 e 德国柏林埃米尔冯贝林赫利奥斯医院肺病学科 f 德国慕尼黑大学医院第五医学科 g 柏林夏洛特医学大学传染病和呼吸医学科，柏林自由大学和洪堡大学的企业成员h 德国海德堡大学医院病理研究所，海德堡，德国 i 德国斯图加特罗伯特博世肿瘤诊断中心 (RBCT) j 德国奥格斯堡大学医学中心血液学/肿瘤学系，作为 BZKF（巴伐利亚癌症研究中心）的一部分，以及德国弗莱堡大学医学中心医学 I 系，弗莱堡大学医学院 k 德国奥格斯堡大学医学院病理学系，奥格斯堡，德国，巴伐利亚癌症研究中心 (BZKF) 的一部分 l 德国埃斯林根医院心脏、血管和肺病学诊所 m 德国格罗 ß 汉斯多夫肺根诊所肺病学系，格罗 ß 汉斯多夫，德国（DZL），德国大汉斯多夫 o 慕尼黑综合肺病学中心（CPC-M），德国肺脏研究中心（DZL）成员，德国慕尼黑
2017 年 IRPS 会议论文集 - Squarespace
• 基本 FEOL 可靠性：栅极电介质中缺陷的产生会导致电介质击穿和器件性能下降 - Kenji Okada，TowerJazz 松下半导体 • 复合半导体可靠性 101 - Bill Roesch，Qorvo • 互连可靠性基础知识 - Zsolt Tokei，IMEC • VLSI 设计方法和可靠性设计验证 - Michael Zaslavsky 和 Tim Turner，可靠性模拟组 • 电迁移 101 - Cathy Christiansen，Global Foundries • NAND 闪存可靠性 - Hanmant Belgal 和 Ivan Kalastirsky，英特尔 • 芯片封装相互作用 (CPI) 及其对可靠性的影响 - CS Premachandran，Global Foundries • 故障分析的挑战 - 汽车和超越摩尔定律 - Ulrike Ganesh，博世 • 1. HKMG p-MOSFET 中 NBTI 的最新进展以及 2.现代 FINFET、ETSOI 和全栅极环绕 III-V 晶体管中自热的新挑战：从晶体管到平板电脑的视角 - Souvik Mahapatra（印度理工学院，孟买）和 Muhammad Ashraf Alam（普渡大学）• 汽车转型 - 从应用到半导体技术的成本、上市时间、可靠性和安全性驱动的设计优化 - Andreas Aal，大众汽车集团 • AlGaN/GaN 功率器件可靠性 - Peter Moens，安森美半导体 • 可靠性工程的系统遥测 - Rob Kwasnick，英特尔 • 高级 MOL 和 BEOL 可靠性 - Shou Chung Lee，台积电 • 汽车功能安全简介 - 历史、趋势和与可靠性的关系 - Karl Greb，NVIDIA • 相变存储器：从基础技术到系统方面和新应用 - Haris Pozidis，IBM • 系统可靠性 - Geny Gao，博士 • 先进封装和 3D 可靠性 - C. Raman Kothandaraman，IBM • 兼顾基于知识和基于标准的资格 - Bob Knoell，汽车电子委员会和 NXP • 自旋转矩 MRAM - Daniel C. Worledge，IBM • 现场容错、自我修复、检测和恢复技术的考虑因素 - Arijit Biswas，英特尔
2017 IRPS 会议论文集 - Squarespace
• 基本 FEOL 可靠性：栅极电介质中缺陷的产生会导致电介质击穿和器件性能下降 - Kenji Okada，TowerJazz 松下半导体 • 复合半导体可靠性 101 - Bill Roesch，Qorvo • 互连可靠性基础知识 - Zsolt Tokei，IMEC • VLSI 设计方法和可靠性设计验证 - Michael Zaslavsky 和 Tim Turner，可靠性模拟组 • 电迁移 101 - Cathy Christiansen，Global Foundries • NAND 闪存可靠性 - Hanmant Belgal 和 Ivan Kalastirsky，英特尔 • 芯片封装相互作用 (CPI) 及其对可靠性的影响 - CS Premachandran，Global Foundries • 故障分析的挑战 - 汽车和超越摩尔定律 - Ulrike Ganesh，博世 • 1.NBTI 在半导体领域的最新进展HKMG p-MOSFET 和 2。现代 FINFET、ETSOI 和全栅极 III-V 晶体管中自热的新兴挑战：从晶体管到平板电脑的视角 - Souvik Mahapatra（孟买印度理工学院）和 Muhammad Ashraf Alam（普渡大学） • 汽车转型 - 从应用到半导体技术的成本、上市时间、可靠性和安全性驱动的设计优化 - Andreas Aal，大众汽车公司 • AlGaN /GaN 功率器件可靠性 - Peter Moens，安森美半导体 • 可靠性工程的系统遥测 - Rob Kwasnick，英特尔 • 高级 MOL 和 BEOL 可靠性 - Shou Chung Lee，台积电 • 汽车功能安全简介 - 历史、趋势和与可靠性的关系 - Karl Greb，NVIDIA • 相变存储器：从基础技术到系统方面和新应用 - Haris Pozidis，IBM • 系统可靠性 - Geny Gao，博士 • 先进封装和 3D 可靠性 - C. Raman Kothandaraman，IBM • 兼顾基于知识和基于标准的资格 - Bob Knoell，汽车电子委员会和 NXP • 自旋转矩 MRAM - Daniel C. Worledge，IBM • 现场容错、自我修复、检测和恢复技术的考虑因素 - Arijit Biswas，英特尔
当选研究员将于 2023 年 11 月 1 日起生效 工程科
当选院士将于 2023 年 11 月 1 日起生效 工程科 -I（土木工程） 1. TG Sitharam 教授，全印度技术教育委员会 (AICTE) 主席，新德里。 2. Indumathi M Nambi 教授，印度理工学院马德拉斯分校土木工程系环境工程教授，钦奈。 3. Deepankar Choudhury 教授，印度理工学院孟买分校土木工程系主任、T. Kant 教授讲座教授 (HAG)，工程科 -II（计算机工程和信息技术） 4. Balaraman Ravindran 教授，计算机科学与工程系教授兼罗伯特博世数据科学与人工智能中心主任；印度理工学院马德拉斯分校，钦奈。 5. Utpal Garain 教授，印度统计研究所教授，加尔各答。 6. Sudeshna Sarkar 教授，印度理工学院 Kharagpur 分校计算机科学与工程系兼人工智能卓越中心教授。7. Madhava Krishna Krishnan 教授，海得拉巴国际信息技术学院机器人研究中心教授兼主任。8. Sreenivas Subramoney 先生，英特尔院士、英特尔公司处理器架构总监，班加罗尔。9. Ajai Chowdhry 先生，HCL 创始人、EPIC 基金会主席。10. Rajendra Singh Pawar 先生，NIIT 集团董事长兼联合创始人。11. Satya Narayana Nadella 先生，微软董事长兼首席执行官。工程部分 -III（机械工程） 12. Dilip Kumar Pratihar 教授，印度理工学院 Kharagpur 分校机械工程系学院院长教授 13. Kanakasabapathi Subramanian 博士，钦奈 Ashok Leyland Ltd. 产品开发高级副总裁。 14. Jaiteerth Raghavendra Joshi 博士，海得拉巴国防研究与发展实验室 (DRDL) 杰出科学家兼 LRSAM 项目主任 15. Nagahanumaiah 博士，班加罗尔中央制造技术学院主任。
材料科学工作组 - 白皮书
1 阿贡国家实验室，美国伊利诺伊州莱蒙特 60439 2 罗伯特·博世有限公司企业部门研究与先进工程，Robert-Bosch-Campus 1，D-71272 Renningen，德国 3 IBM 研究中心，里约热内卢，20031-170，RJ，巴西 4 巴西物理研究中心，里约热内卢，22290-180，RJ，巴西 5 CINECA，意大利博洛尼亚 6 美国亚利桑那州立大学 7 国家能源研究科学计算中心，劳伦斯伯克利国家实验室，美国加利福尼亚州伯克利 8 多诺斯蒂亚国际物理中心 (DIPC)，20018 多诺斯蒂亚-圣塞瓦斯蒂安，巴斯克，巴斯克科学基金会，48009，西班牙 10 延世大学物理系，首尔03722，韩国 11 芝加哥大学，美国伊利诺伊州芝加哥 12 IBM Quantum，IBM TJ Watson 研究中心，美国纽约州约克敦高地 10598 13 剑桥咨询公司，Capgemini Invent 的一部分，英国剑桥 14 欧洲核子研究中心 (CERN)，瑞士日内瓦 1211 15 弗吉尼亚理工大学，美国弗吉尼亚州布莱克斯堡 24061 16 洛斯阿拉莫斯国家实验室，美国新墨西哥州洛斯阿拉莫斯 87545 17 大阪大学，日本大阪 560-8531 18 芝加哥大学化学系，芝加哥理论化学中心，美国伊利诺伊州芝加哥 19 Fraunhofer ITWM，德国莱茵兰-普法尔茨州凯泽斯劳滕 67663 20 Infleqtion，美国伊利诺伊州芝加哥 60622 21 伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校 22密歇根大学，美国密歇根州安娜堡 48109 23 戴尔科技公司，研究办公室 24 橡树岭国家实验室，One Bethel Valley Road，橡树岭，37831，田纳西州，美国 25 日本理化学研究所计算科学中心 (R-CCS)，日本兵库县神户 650-0047 26 多伦多大学化学系化学物理理论组，加拿大安大略省多伦多 M5S 3H6
fermilab-pub-24-0001-sqms.pdf
1 阿贡国家实验室，美国伊利诺伊州莱蒙特 60439 2 罗伯特·博世有限公司企业部门研究和先进工程，Robert-Bosch-Campus 1，D-71272 Renningen，德国 3 IBM Research，里约热内卢，20031-170，RJ，巴西 4 巴西物理研究中心，里约热内卢，22290-180，RJ，巴西 5 CINECA，via Magnanelli 6/3，40033 Casalecchio di Reno，BO，意大利 6 亚利桑那州立大学，亚利桑那州坦佩，美国 7 国家能源研究科学计算中心，劳伦斯伯克利国家实验室，加利福尼亚州伯克利，美国 8 多诺斯蒂亚国际物理中心 (DIPC)，20018 多诺斯蒂亚-圣塞瓦斯蒂安，巴斯克，西班牙 9 Ikerbasque，巴斯克科学基金会， 48009 毕尔巴鄂，西班牙 10 延世大学物理系，首尔 03722，韩国 11 芝加哥大学，美国伊利诺伊州芝加哥 12 IBM Quantum，IBM TJ Watson 研究中心，纽约州约克敦高地 10598，美国 13 剑桥咨询公司，凯捷创新公司的一部分，英国剑桥 14 欧洲核子研究中心 (CERN)，瑞士日内瓦 1211 15 弗吉尼亚理工大学，弗吉尼亚州布莱克斯堡 24061，美国 16 洛斯阿拉莫斯国家实验室，新墨西哥州洛斯阿拉莫斯 87545，美国 17 大阪大学，日本大阪 560-8531 18 芝加哥大学理论化学中心化学系，美国伊利诺伊州芝加哥 19 Fraunhofer ITWM，德国莱茵兰-普法尔茨州凯泽斯劳滕 67663 20 Infleqtion，伊利诺伊州芝加哥60622，美国 21 伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校 22 密歇根大学，密歇根州安娜堡 48109，美国 23 戴尔科技公司，研究办公室 24 橡树岭国家实验室，One Bethel Valley Road，橡树岭，田纳西州 37831，美国 25 日本理化学研究所计算科学中心 (R-CCS)，兵库县神户 650-0047，日本 26 多伦多大学化学系化学物理理论组，安大略省多伦多 M5S 3H6，加拿大
特斯拉电池组设计 pdf
特斯拉的电池技术享有盛誉，2013 年特斯拉 Model S 被 Motor Trend 评为“年度最佳汽车”。这一成就可以归因于其更长的续航里程、更快的加速和令人眼花缭乱的速度，所有这些都是由其电力电子设备和电池系统实现的。在本文中，我们将深入探讨特斯拉汽车中使用的电池系统的细节。具体来说，我们将重点介绍电池组，并涉及其他重要主题，例如机械或热规格、电气特性和特征、电池模块效率和保护功能。电动汽车 (EV) 电池系统是其主要的能量存储系统，主要由电池组成。设计电动汽车的电池系统需要多个领域的知识，包括电气工程、机械工程、热工程、材料科学等。特斯拉电池组的一个关键特性是其高效率、可靠性和安全性，使其成为高度模块化的设计。每个模块可以串联以产生所需的电压输出。特斯拉 Model S 电池组的电压约为 400 伏。特斯拉电池组的一个显著例子是 Model S P85 中的电池组，其容量为 90 kWh，重量超过 530 公斤。该电池组包含 16 个模块，由 7104 个独立电池组成。中央母线在将每个电池模块连接到接触器方面起着至关重要的作用，接触器为前后电动机供电。由于每个模块约为 5.5 kWh，而 Model S P85 的电池组中有 16 个这样的模块，因此它实际上相当于一个 84kWh 模块。特斯拉在其电池组中使用锂离子电池。每个电池都有不同的尺寸、形状和内部化学性质。所用电池的具体类型取决于所制造的型号；例如，特斯拉的 Model S 和 X 变体使用松下制造的 18650 锂离子电池。这些电池的尺寸是一个关键信息，因为它表明了它们的大小和形状。每个 18650 电芯直径为 18 毫米，高为 65 毫米，其命名法可以洞悉其尺寸和内部结构。电芯以串联和并联连接的方式排列，从而形成一个模块。电池组的设计和所用电芯类型会显著影响汽车的整体性能。特斯拉 Model S 电池组：技术特性详细分析特斯拉的电池组（用于 Model S）由松下与特斯拉合作开发，专为电动汽车 (EV) 应用而设计。该电芯的主要特性如下：| 参数 | 规格 | | --- | --- | | 容量 | 3.4 Ah | | 电芯能量 | 12.4Wh | | 标称电压 | 3.66 V | | 体积能量密度 | 755 Wh/L | | 重量能量密度 | 254Wh/Kg | | 内阻 | 30m Ohm | | 电芯质量 | 49g | | 电芯体积 | 0。0165L | 特斯拉 Model S 电池组由多个称为模块的较小电池组成，每个模块采用 6S 74P 配置。这意味着六个电池串联连接，每个系列都有 74 个电池并联连接。每个模块的额定连续电流为 500A，峰值电流为 750Amps。电池组采用液体冷却来维持其温度并防止过热，过热可能导致热失控和火灾危险。冷却系统使用热交换器管道，该管道将冷却液输送到模块内部。 ### 引线键合技术的优势 特斯拉 Model S 电池组中使用的引线键合技术有几个优点： * 连接过程中不会向电池引入热量。 * 导线充当安全保险丝，在电池发生故障时提高整个系统的安全性。 * 它提高了可制造性。 ### 引线键合技术的缺点 但是，这种技术也有一些缺点： * 由于增加了导线，它增加了电阻。 * 它会在系统中产生热量，从而降低运行效率。 * 电池模块的规格如下：| 参数 | 规格 | | --- | --- | | 标称电压（电池模块） | 22.8V/模块 | | 充电截止电压（电池模块） | 25.2V/模块 | | 放电截止电压（电池模块） | 19.8/模块 | | 最大放电电流（10 秒） | 750 安培 | | 高度 | 3.1 英寸 | | 宽度 | 11.9 英寸 | | 长度 | 26.2 英寸 | | 重量 | 55 磅 | 热管理系统是一项关键的安全功能，它通过去除电池组内部的热量来确保电池组的温度保持在一定阈值内。### 图片参考本文中的一些图片取自 EV Tech Explained，这是一个提供深入解释电动汽车技术的频道。特斯拉电池组的关键在于将各个电池彼此隔离。在弯道处，Kapton 胶带可确保最佳绝缘效果。水乙二醇溶液用作冷却剂，当冷却剂流过电池组时，温度会升高。下图显示了高强度测试后电池模块内不同点的温度波动。蓝线表示冷却剂入口，红线表示出口。图中还显示了最大和最小电池温度。测试最初设置为 20°C，涉及 250 安培充电和放电循环。如图所示，模块之间存在低温偏差。保持相似的温度至关重要，因为它会影响内部电阻和整体电池组特性。冷却剂管的波浪形设计增加了表面积和封装效率。电池组本身作为结构构件，位于汽车底部。它为车辆提供刚性和强度，降低重心并改善平衡性和稳定性。每个凹槽可容纳一个电池模块，纵向构件可加强底盘的抗冲击和侧弯能力。内部构件为模块放置创建网格，同时提高基础强度和物理刚度。如果发生火灾，它们会将模块彼此隔离。下图显示了所有 16 个模块的放置位置。高压母线连接在上方，红点表示正极连接，黑色表示负极连接。母线由厚铜镀锡板制成。电池管理系统 (BMS) 对于安全、监控过充、过放、充电状态、放电状态、温度等至关重要。下图显示了基于德州仪器 bq76PL536A-Q1 3 至 6 串联锂离子电池监控器和二次保护的特斯拉 Model-S BMS。BMS 集成到每个模块中，监控电池寿命、温度和其他因素。特斯拉 Model S 的电池监控系统 (BMS) 通过充电放电循环监控电池，并使用 SPI 与其他串联 BMS 模块进行数据通信。每个模块的 BMS 都充当从属设备，通过隔离屏障与主 BMS 通信，主 BMS 控制主接触器并通过 CAN 总线与 ECU 和充电器通信。使用连接到并联连接板的电线测量电池电压。假设 BMS 图片中每个串联连接的 6 个监控 IC 来自 TI，可以菊花链连接一条通信线路，可能是由博世开发的，该系统的复杂性和工程工作量是显著的，特别是在设计模块和电池组时，它们也用于结构目的，增强了车辆的稳定性和机动性。使用的高质量电池有助于满足对二次使用的需求，由于特斯拉提供的信息在互联网上可以找到，因此很难验证它。通过隔离屏障与控制主接触器的主 BMS 进行通信，并通过 CAN 总线与 ECU 和充电器进行通信。使用连接到并联连接板的电线测量电池电压。假设 BMS 图片中每个串联连接的 6 个监控 IC 来自 TI，可以菊花链连接一条通信线路，可能是由博世开发的，该系统的复杂性和工程工作量是显著的，特别是在设计模块和电池组时，它们也用于结构目的，增强了车辆的稳定性和机动性。使用的高质量电池有助于满足对二次使用的需求，由于特斯拉提供的信息在互联网上可用，因此很难验证它。通过隔离屏障与控制主接触器的主 BMS 进行通信，并通过 CAN 总线与 ECU 和充电器进行通信。使用连接到并联连接板的电线测量电池电压。假设 BMS 图片中每个串联连接的 6 个监控 IC 来自 TI，可以菊花链连接一条通信线路，可能是由博世开发的，该系统的复杂性和工程工作量是显著的，特别是在设计模块和电池组时，它们也用于结构目的，增强了车辆的稳定性和机动性。使用的高质量电池有助于满足对二次使用的需求，由于特斯拉提供的信息在互联网上可用，因此很难验证它。