快来围观!有人要现场拆车,还一下子拆四台!

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2025年2月21-24日,我们将在中国国际新能源汽车技术、零部件及服务展览会现场拆解四台车,深度揭秘国产车的崛起之路。

近年来中国新能源车市场迅速扩张,国内厂商都把重心转向新能源汽车。新推出的国产新能源车无论价格、性能都是领先的。同时,供应链企业也紧跟时代,快速发展中。

根据中国设备管理协会新能源产业发展促进中心(简称中设协)发布的数据显示:

截至2023年,企业总量已经超过25000家,行业企业每年仍在以20%的速度增长。

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日本人

又双叒拆了一辆中国车

前阵子日本又从国内买了一辆极氪007,并运到了日本进行拆解研究。日本技术人员表示:我们能否在控制成本下实现如此先进技术?

为何日本要大费周章拆解中国电动车?答案是:他们在通过逆向工程剖析并获取中国电动车行业技术。

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现场拆解四台车

看看什么是国产化?

新能源汽车市场品牌众多,消费者选择难,且维修难养护难等问题凸显。

为深入展示国产新能源车实力,我们决定拆解4款代表性车型,全面检验和展示技术创新,让观众近距离测量、分析和评估。

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造车供应链出圈活动

精彩看点概览!

拆新车、比品质、看实力

2025 年2月21日至24日

北京·中国国际展览中心(顺义新国展二期)

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1. 现拆现装四辆热销新车

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影响电车性能的关键零部件同台比较

2.供应商产品大PK

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新车拆装供应链产品、同类参展供应链产品

供应链上中下游同台竞技

3. 25个核心零部件现拆现装

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华为智能驾驶全面升级,释放“无图智驾”全新潜力

现在,我们向热爱探究的你发出邀请:

你最想拆解哪一款车?

欢迎在评论区留言告诉我们45b54741c6e29373b74a9395cac696ce.png

现场把车拆解得明明白白,快来报名!

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同时,招商正火热进行中,欢迎咨询!

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AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统(如 GitHub 和 GitLab)的 Webhook,利用大型语言模型(LLM)对代码变更进行分析,并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外,它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变更,调用 AI 分析代码,并将审查意见自动评论到 PR/MR,同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook,监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变更文件进行分析,旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式(例如,定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析和建议)逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果,系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变更文件进行整体性分析,并为每个文件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见(详细模式下为多条,通用模式下为每个文件一条)发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后,自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题,也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务,快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化:一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 (Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模与线性化方法,重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器的状态空间平均模型的建模策略。该方法通过数学建模手段对直流微电网系统进行精确的状态空间描述,并对其进行线性化处理,以便于系统稳定性分析与控制器设计。文中结合Matlab代码实现,展示了建模与仿真过程,有助于研究人员理解和复现相关技术,推动直流微电网系统的动态性能研究与工程应用。; 适合人群:具备电力电子、电力系统或自动化等相关背景,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事新能源、微电网或智能电网研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握直流微电网的动态建模方法;②学习DC-DC变换器在耦合条件下的状态空间平均建模技巧;③实现系统的线性化分析并支持后续控制器设计(如电压稳定控制、功率分配等);④为科研论文撰写、项目仿真验证提供技术支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步实践建模流程,重点关注状态变量选取、平均化处理和线性化推导过程,同时可扩展应用于更复杂的直流微电网拓扑结构中,提升系统分析与设计能力。
内容概要:本文介绍了基于物PINN驱动的三维声波波动方程求解(Matlab代码实现)理信息神经网络(PINN)求解三维声波波动方程的Matlab代码实现方法,展示了如何利用PINN技术在无需大量标注数据的情况下,结合物理定律约束进行偏微分方程的数值求解。该方法将神经网络与物理方程深度融合,适用于复杂波动问题的建模与仿真,并提供了完整的Matlab实现方案,便于科研人员理解和复现。此外,文档还列举了多个相关科研方向和技术服务内容,涵盖智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域,突出其在科研仿真中的广泛应用价值。; 适合人群:具备一定数学建模基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事计算物理、声学仿真、偏微分方程数值解等相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习并掌握PINN在求解三维声波波动方程中的应用原理与实现方式;②拓展至其他物理系统的建模与仿真,如电磁场、热传导、流体力学等问题;③为科研项目提供可复用的代码框架和技术支持参考; 阅读建议:建议读者结合文中提供的网盘资源下载完整代码,按照目录顺序逐步学习,重点关注PINN网络结构设计、损失函数构建及物理边界条件的嵌入方法,同时可借鉴其他案例提升综合仿真能力。
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