探索智能网联汽车中生态驾驶的应用

伴随着社会的迅速发展、时代的不断进步,科学技术有了显著的进步与提升,实现了生态驾驶这一先进的驾驶手段。生态驾驶的出现,使得汽车能够减少能耗与排放。与此同时,智能网联汽车驾驶技术的出现使得汽车驾驶有了更新一步的改变,使驾驶用户在驾驶途中获得更舒适的体验,将生态驾驶应用在智能网联汽车中,使得智能网联汽车以及生态驾驶实现更好的发展。本文主要分析了生态驾驶在智能网联中的应用。     

探索智能网联汽车的数据安全问题与对策

随着智能网联汽车行业的进一步发展,辅助驾驶、无人驾驶等技术和人们的生活联系越发密切。但是,很可能会由于一些因素的影响引发数据安全问题,需要相关人员明确较为常见的数据安全问题,并制定适宜的措施进行改进。本篇文章简要介绍了智能网联汽车,分析了数据安全问题,希望可以提高智能网联汽车数据安全程度,为智能网联汽车行业后续发展提供支持。     

基于充电健康因子优化和数据驱动的锂电池剩余使用寿命预测

针对因选取的健康因子不理想导致锂电池剩余使用寿命（RUL）预测精度不高的问题,提出了一种基于充电健康因子优化和数据驱动的电池RUL预测方法,首先提取电池充电过程中的各种健康因子,再使用两步最大信息系数法优化特征子集得到优化的健康因子,最后使用带有注意力机制的时间卷积神经网络（ATCN）预测电池的剩余使用寿命,通过对美国国家航空航天局（NASA）锂电池老化数据的研究,验证了所提出的锂电池RUL预测框架,并与简单循环神经网络（SimpleRNN）、长短期记忆（LSTM）神经网络和门控循环单元（GRU）神经网络等建模方法进行比较,结果表明,所提出的方法在各数据集上均取得了最优的预测结果。