支持车牌的实时识别，支持蓝色、黄色、绿色新能源等车牌，识别耗时比较短，大概单个车牌是180ms，识别率比较高

新能源汽车技术培训-控制系统

【新能源微电网】新能源微电网是由分布式电源、储能设备、能量转换装置等组成的微型发配电系统，能够在独立或并网状态下运行，具有自我控制、保护和管理能力。
它结合了新能源发电，如太阳能和风能，以提高能源利用率，尤其在偏远地区提供电力供应。
然而，新能源的不稳定性给微电网的运行带来了挑战，如发电量预测和电网管理的困难。
【人工智能神经网络】人工神经网络是人工智能的核心组成部分，模拟生物神经网络结构，用于解决复杂问题，如信息处理和学习。
在新能源微电网领域，神经网络主要用于处理非线性和复杂的预测任务，如风力发电量和电力负荷的预测。
主要的神经网络分词法有：神经网络专家系统分词法和神经网络分词法，前者结合了神经网络的自学特性与专家系统的知识，后者通过神经网络的内在权重来实现正确分词。
【RBF神经网络】径向基函数（RBF）神经网络是神经网络的一种，常用于预测任务。
它由输入层、隐藏层和输出层组成，其中隐藏层使用RBF作为激活函数，实现输入数据的非线性变换，从而适应复杂的数据模式。
在微电网中，RBF神经网络用于短期负荷预测，能有效处理非线性关系，降低外部因素对预测的干扰。
【微电网短期负荷预测】短期负荷预测对于微电网的能量管理和运行优化至关重要。
通过构建RBF神经网络模型，可以预测未来一定时间内的负荷变化。
预测模型的建立通常需要选择与负荷密切相关的输入数据，如时间、气温、风速等，并进行数据预处理。
MATLAB等工具可用于进行网络训练和仿真，以生成预测结果。
【风力发电预测】RBF神经网络同样适用于风力发电量的预测。
通过对风速、气压等相关因素的预测，可以估算微电网系统的风力发电潜力，帮助维持系统的稳定运行，减少风电波动对微电网的影响。
总结来说，人工智能神经网络，尤其是RBF神经网络，为解决新能源微电网中的挑战提供了有效工具。
通过精确预测新能源发电量和电力负荷，可以优化微电网的运行效率，确保其稳定性和自给自足的能力。
此外，这种技术还能促进可再生能源的有效利用，有助于推动能源行业的可持续发展。

低压小功率逆变电源已经被广泛应用于工业和民用领域。
特别是新能源的开发利用,例如太阳能电池的普遍使用,需要一个逆变系统将太阳能电池输出的直流电压变换为220V、50Hz交流电压,以便于使用。
本文给出了一种用单片机控制的正弦波输出逆变电源的设计,它以12V直流电源作为输入,输出220V、50Hz、0~150W的正弦波交流电,以满足大部分常规小电器的供电需求。
该电源采用推挽升压和全桥逆变两级变换,前后级之间完全隔离。
在控制电路上,前级推挽升压电路采用SG3525芯片控制,采样变压器绕组电压做闭环反馈;逆变部分采用单片机数字化SPWM控制方式,采样直流母线电压做电压前馈控制,同时采样电流做反馈控制;在保护上,具有输入过、欠压保护,输出过载、短路保护,过热保护等多重保护功能电路,增强了该电源的可靠性和安全性。

新能源纯电汽车和混合动力汽车P档和档位功能策略

可再生新能源利用的关键技术是将其转化为可并入电网的电能必须满足电网的电压和频率的要求。
介绍了采用下垂控制对直流微电源并网控制的分析研究，经电压控制器电流控制器对并网逆变器进行双环控制，使得到电压和频率满足并网的要求，还对系统负荷突变、电压跌落、三相短路等3种情况进行了仿真分析，仿真结果表明在这3种故障情况下，含直流微电源的并网系统仍能稳定运行，并能跟踪系统的动态输出。
关键词:直流微电源;并网逆变器;下垂控制;双环控制;解耦

该PPT介绍了目前的一种无线电池管理系统。
将该无线系统与传统的有线电池管理系统进行对比，介绍了该无线系统的优点

节能与新能源汽车技术发展路线图2.0.pdf

新能源电动汽车整车控制器开发应用，电动大巴车，电动物流车整车控制器，整车控制策略，通讯协议，CAN总线开发

新能源和智能网联汽车电子控制

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。