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基于电池组模型和聚类算法的锂离子电池组SOC不一致估计_向兆军

限于单体的功率和能量,电池组必须由成百上千的单体串并联而成,同时依赖于有效的电池管理技术,从而保证车辆行驶的动力性和经济性。然而制造误差和使用环境的不同导致电池单体存在不一致性,这使得准确估计所有单体电池荷电状态(State of charge,SOC)变得困难,从而导致电池发生过充和过放。因此,融合电池组模型和聚类算法,提出一种新的锂离子电池组SOC不一致估计方法,在保证精度的同时极大地降低计算复杂度。基于充电数据特征利用二分k-means算法将众多单体分为不同等级,减小需要考虑的对象;建立考虑参数不一致的电池组模型,用于估计单体SOC;从仿真数据和实车数据两方面验证估计结果的精度和计算复杂度,并与现有模型对比,结果表明所提方法单体SOC估计的误差在0.03以内,计算效率提高3~6倍。

  • 2021-04-24
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中国人工智能产业发展联盟AI芯片技术选型目录2020年

当前随着人工智能理论和技术的日益成熟,应用范围不断扩大,目前已广泛应用于计算机科学、金融 贸易、医药、诊断、重工业、运输、远程通讯、在线和电话服务、法律、科学发现、玩具和游戏、音乐等 诸多方面。

  • 2021-04-17
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江苏国泰海外技术服务有限公司越南纺织染整建设项目可行性研究报告

改革开放40年来,中国纺织行业取得了举世瞩目的成就,从生产结构来看,纺织行业在繁荣市场、扩大出口、吸纳就业、增加农民收入、促进城镇化发展等方面发挥着重要作用。我国纺织产业在具备完善的产业链和先进装备等优势的同时,也面临着产品同质化严重、成本压大、产能过剩、国际竞争力降低等多重问题。近几年,由于企业的资源成本上升、国内外市场发生变化以及受资源环境约束等因素的影响,纺织企业生产发展压力逐步增大。部分纺织企业在适应全球化布局的大背景下,由单一产品出口变为资本出口,一方面在国内生产出口,另一方面将产能转移到东南亚等国家生产后再出口。为充分利用东南亚国家的成本优势、关税优惠和原材料价格优势,适应进口商采购战略的变化,诸多中国企业成功的实施了产能转移和海外布局。

  • 2021-04-15
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磷酸铁锂市场分析研究报告

由于本项目的市场定位为全球的电动汽车电池市场,目标是生产出高性价比的正极前驱体材料。因此,本报告针对锂离子在电动汽车市场进行分析。中国是一个经济正在高速发展的发展中国家,汽车已成为城市的主要污染源,也是每年要花费大量外汇进口石油的原因。油电混合式电动车(HEV)和电油混合式电动车(PHEV) 是目前国际上发展最快的两类电动车。HEV 完全靠加油站添加燃料,不需要外部充电,这种车辆排放的污染气体不到通常汽车的30%,油耗通常可降低25%~ 50%,丰田年销售几十万辆的Prius 等已在市场上获得了成功。

  • 2021-04-15
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HudionFlink在顺丰的实践应用-蔡适择

主要介绍顺丰在数据仓库的数据实时化、数据库 CDC、Hudi on Flink 上的实践应用及产品化经验。文章主要分为以下几部分: 顺丰业务介绍 Hudi on Flink 产品化支持 后续计划

  • 2021-03-26
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基于云边融合的调度运行平台边缘网关关键技术

介绍电力系统面临的新形势与挑战,提出基于云边融合的调度运行平台,分析其关键技术,分享案例经验。电力系统将向开放共享、智能互动、复杂多变的方向发展,其结构形态和系统特征将发生重大变化,对运行控制、运行管理、市场运营都提出了更高的要求

  • 2023-09-20
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特斯联人工智能城市解决方案

特斯联科技是光大控股孵化的高科技创新企业,以人工智能+物联网应用技术为核心,致力于打造中国最大的城市级智能物联网平台,为政府、企业提供城市管理、建筑能源管理、公共安全管理等多场景一站式解决方案。特斯联科技利用AIoT(智能物联网)赋能新型智慧城市,已发展成为科技赛道的独角兽企业。

  • 2021-03-20
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2020年中国AI+金融行业发展研究报告

近年来,金融业务触网程度不断加深,业务场景日趋复杂,边界逐渐淡化,在繁荣发展的同时也为金融监管带来了挑战, P2P行业暴雷后,监管部门更加坚定了监管愈严的大方向。此外,本着”堵不如疏”的原则,监管力度加大的同时,监管创新也在跟进,以"监管沙盒”的形式通过沙盒工具,在模拟场景中对人工智能、区块链等技术,以及银行API接口开放等模式,在金融业务中的应用进行弹性监管实验,降低了运营风险和技术不确定性带来的隐患,以试错的方式探寻金融科技下的监管更优解。从趋势上看,监管仍将坚持收紧和创新两手抓的方针,对金融科技公司的业务范畴、数据规范等保持严格的监督,对新技术、新模式持有审慎的态度,科技公司将脱离金融服务业务,更加聚焦于技术输出,市场与监管脱节的洪荒时代终将不复返。

  • 2021-04-15
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随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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