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汽车车载网络技术论文下载_新能源汽车论文3000字免费(2024年11月最新版)

内容来源：安定传媒所属栏目：新闻更新日期：2024-11-29

汽车车载网络技术论文

𐟎“高职高考学子看过来！广技师大学等你来！广东技术师范大学为高职高考的同学们提供了两个本科专业：环境设计和车辆工程。 𐟌Ÿ环境设计专业：主要课程：建筑学基础、室内设计程序、室内空间设计、室内外设计效果图表现技法、AUTOCAD制图、3DMAX电脑设计、室内制图、建筑模型制作与工艺、材料与构造、景观设计学基础等。实践环节：课程实训、综合实训、专业实习、创业创新实训、毕业设计、毕业论文。学制：四年授予学位：艺术学学士 𐟚—车辆工程专业：主干课程：英语、高等数学、普通物理、汽车构造、汽车设计、汽车理论、工程制图及CAD、汽车检测与诊断技术、智能汽车系统、新能源汽车技术、汽车能源控制及优化技术、汽车电子控制技术及应用、汽车安全、车载网络技术与智能汽车、智能控制算法、汽车专业英语、有限元分析及应用、汽车CAD技术和毕业设计(论文)等。主要实践环节：金工实习、电工电子实训、机械零部件测绘实训、单片机原理与应用综合实训、汽车构造拆装实训、汽车检测与维修实训、汽车电器实训、汽车电子控制技术实训、汽车职业技能鉴定实训、毕业专业实习、毕业设计(论文)等。并要求取得汽车维修中级以上技能证书。授予学位：工学学士学位附上2022-2024年的录取分数线（仅供参考）。

电子信息工程专业选题指南：找到你的方向！嘿，电子信息工程的小伙伴们！最近是不是在为论文选题发愁？别担心，我来给你们分享一些超棒的选题方向，希望能帮到你们。𐟘‰ 嵌入式系统 𐟧 选题思路：嵌入式系统在咱们生活中简直是无处不在，医疗、车载、可穿戴设备等等。你可以考虑设计一款专门用于特殊场景的嵌入式设备，比如用于医疗监护的便携式传感器。 𐟓Œ 研究方法：先确定你目标应用场景的需求，然后选择合适的芯片和开发板，进行硬件设计和软件编程。别忘了注重系统的稳定性和低功耗设计哦！物联网 𐟧 选题思路：物联网现在可是热门趋势，特别是在交通、物流、古建筑保护等领域。你可以考虑如何通过传感器采集数据，通过网络传输到云平台，然后运用数据分析算法进行处理和决策。 𐟓Œ 研究方法：结合实际场景进行系统设计和优化，让物联网技术在这些领域发挥更大的作用。通信技术 𐟧 选题思路：6G、量子通信、可见光通信这些前沿技术都是不错的选择。你可以研究这些技术在不同场景的应用潜力，比如6G在无人驾驶车中的应用。 𐟓Œ 研究方法：建立理论模型，进行信道仿真和实验验证，对比不同方案的性能。人工智能与机器学习 𐟧 选题思路：结合电子信息工程领域的问题，比如电路故障诊断、电网控制等，利用智能算法来解决。 𐟓Œ 研究方法：收集大量数据，选择合适的机器学习算法，训练模型并评估优化。电路设计 𐟧 选题思路：针对新能源汽车、5G基站等对电路有特殊要求的领域开展设计。 𐟓Œ 研究方法：运用电路设计软件进行原理图绘制和仿真，优化电路参数和布局。信号处理 𐟧 选题思路：雷达、语音、地震等信号处理都有很大研究空间。 𐟓Œ 研究方法：采用信号处理算法，如傅里叶变换、小波变换等，进行模拟和实际信号测试。虚拟现实与增强现实 𐟧 选题思路：从VR/AR设备的交互、显示等技术方面选题。 𐟓Œ 研究方法：利用相关开发工具，进行软件和硬件的联合开发与测试。大数据与云计算 𐟧 选题思路：关注电子信息领域数据隐私、资源调度等问题。 𐟓Œ 研究方法：搭建大数据和云计算平台，进行算法和模型实验。软件无线电 𐟧 选题思路：针对军事、应急通信等场景的软件无线电应用研究。 𐟓Œ 研究方法：通过软件编程实现无线电功能，测试不同场景下的性能。电子材料与器件 𐟧 选题思路：探索新型材料在电子器件中的应用改进。 𐟓Œ 研究方法：材料制备、性能测试和器件组装实验。希望这些选题方向能给你们一些灵感！祝大家都能顺利找到适合自己的研究方向哦！𐟘Š

家用车马力够用吗？一文解答！马力多少才算“够用”，其实可以从两个维度来讨论：一是“勉强够用”，二是“绝对够用”。下面我们分别来聊聊。基础版的够用——“勉强够用” 𐟚— 首先说说“勉强够用”。这意思就是车子在满载状态下还能开出去。就像吃饭，别人大鱼大肉吃得饱，我五个馒头也能吃到撑，虽然不那么豪华，但也能凑合。平路行驶需要多少马力在平路上开车，车子需要克服滚动阻力和空气阻力。滚动阻力来自轮胎和地面的摩擦力，而空气阻力则与车速、迎风面积和风阻系数有关。根据《汽车技术》上的一篇论文《车辆行驶阻力测量风洞法与滑行法对比试验研究》，2吨重的车子在每小时120公里的速度下，需要大约40匹马力来克服这两种阻力。上坡需要多少马力马路不是平的，有时候还得上坡，这就得克服坡度带来的阻力。根据我国的《公路工程技术标准》（JTG B01-2014），常见的高速公路最大坡度系数不会超过4%。利用爬坡功率的计算公式（P=G*i*v），我们可以算出爬坡需要的马力大概是30匹。所以，满载的车子在高速上行驶还要开上坡，总共需要70匹马力。车载电气设备需要多少马力除了正常行驶需要的动力，车上还有各种电气设备，比如空调、仪表盘、照明灯和中控屏幕等。这些设备虽然功率不大，但也会消耗一些马力。根据之前的计算，这些设备大概会用掉5千瓦的功率，折合下来大约是7马力。总结算到这里，我们可以得出结论：车子想要载着5个人出行，动力还算够用，大约需要80匹左右的马力。不过，发动机的动力输出到轮子上会有损失，比如变速箱、传动轴等传动装置会消耗大约10%到30%的功率。所以，实际需要的马力可能会稍微多一些。总之，对于家用车来说，80匹左右的马力应该算是够用了。当然，如果你追求更高的性能和体验，那可能需要更多的马力。

𐟚—汽车工程论文选题大揭秘𐟎‰ 𐟎“毕业在即，汽车工程论文选题成了许多学生的心头大事。别担心，这里有一波超赞的选题供你参考！ 48️⃣ 乘员约束系统仿真模型建立及优化探索乘员约束系统的动态特性，提升行车安全性。 49️⃣ 模拟驾驶视景系统设计与实现打造沉浸式驾驶体验，仿佛身临其境。 50️⃣ 电动汽车差速控制设计运用无刷直流电动机技术，实现高效差速控制。 51️⃣ 车辆悬架减振系统设计研究通过变刚度设计，提升车辆行驶平稳性。 52️⃣ 驾驶疲劳检测技术针对近视驾驶者，研发疲劳检测系统，保障行车安全。 53️⃣ 电动高尔夫球车数字化驱动系统研究基于DSP技术，打造智能驱动系统，提升驾驶体验。 54️⃣ 超限治理对汽车产品影响分析探讨超限治理政策对汽车行业的影响及应对策略。 55️⃣ 平行泊车方法研究与仿真研究平行泊车技术，实现智能泊车，方便驾驶者操作。 56️⃣ 智能车定向天线跟踪系统开发利用先进技术，实现智能车定向天线自动跟踪功能。 57️⃣ 金属带式无级变速器电控单元硬件在环仿真研究探索金属带式无级变速器的电控单元设计及仿真分析。 58️⃣ 轻型电子机械制动汽车横摆与侧偏控制研究通过先进控制技术，提升轻型电子机械制动汽车的操控性能。 59️⃣ 驱动与制动工况轮胎模型研究深入探索轮胎在驱动与制动工况下的力学特性。 60️⃣ 汽车底盘集成及其控制技术研究集成底盘系统，优化控制策略，提升整车性能。 61️⃣ 智能车载红外视觉预警系统关键问题研究利用红外视觉技术，研发智能车载预警系统，保障行车安全。 62️⃣ 道路模拟试验台CMAC与PID复合控制仿真研究探索道路模拟试验台的复合控制技术，提升仿真精度。 63️⃣ 基于ARM7的双驱电动车控制系统设计运用ARM7技术，打造高效稳定的双驱电动车控制系统。 64️⃣ 基于视觉导航的智能车系统研究通过视觉导航技术，实现智能车的自主导航功能。

问界m9和理想l9哪个好些不止一次被问及理想L9和问界M9的选择问题，恰好有友人新购M9，遂做此番对比。\\ ✅关于外观与尺寸：在外观设计上，我更偏爱L9的线条设计，而M9则显得较为沉稳。虽然M9的灯组配置较高，但L9的星环灯质感更佳，光照更均匀。两车车身尺寸相差无几，气势均足。 ✅谈及内饰与空间：M9的前排布局较L9多出一块液晶仪表，但M9的三联屏边框稍宽。L9的OLED屏幕画质更为出色。至于后排娱乐屏，虽M9投影尺寸更大，但在日间清晰度方面，L9表现不俗，即便尺寸较小，仍能保证清晰。两车均采用2+2+2的六座布局，空间充足，乘坐舒适。 ✅谈及车机与语音系统：我和友人一致认为L9的车机UI设计更为出色，使用更为便捷。语音系统方面，L9的“理想同学”表现极佳，支持普通话与方言连续对话。其车载大模型Mind GPT功能强大，可解答各类问题，甚至能完成写论文和AI绘画等任务。 ✅关于配置：两款车作为各自的旗舰SUV，配置自然丰富。M9的数字大灯和电动车门十分实用。但需注意，M9的低配车型选装件较多，如车漆、内饰、轮圈、零重力座椅、后排投影和大电池均需额外选装，而L9除车漆颜色外，其余均标配。 ✅关于辅助驾驶：华为的辅助驾驶技术处于行业前列。理想L9在OTA更新后也表现出色，支持无图NOA。两车在智能驾驶方面均属第一梯队，M9更偏向激进风格，而L9则更温和。 ✅关于动力与驾驶感受：两款车均采用1.5T增程版本。L9的电池容量更大（52.3度），纯电续航更长。动力方面，两车表现均流畅。虽然都配备空气悬架，但L9的双腔空气悬架带有智能魔毯系统，适应性更强。整体调校上，两车均以家用舒适为主，但L9在舒适性方面尤为出色。面对理想L9和问界M9的选择，你如何抉择？值得考虑入手的车

电源硬件工程师的职业方向与挑战最近，很多朋友都在问我关于电源硬件工程师的问题，比如“硬件岗位需要哪些专业知识”、“选择哪个方向比较好”、“刚开始做硬件很焦虑怎么办”等等。今天，我就来聊聊电源硬件相关的行业方向，希望能帮到大家。信息及通信技术 𐟓𖊊这个领域可是个大市场，涵盖了通信设备和远程应用软件。像IoT、智能手机、平板电脑、路由器、基站、卫星系统等等，都是这个领域的一部分。按照传输媒介的不同，可以分为有线和无线，比如射频和红外技术就属于后者。不同的使用场景和频段，对电源的要求也不一样。汽车电子 𐟚— 汽车电子领域也是一个非常有意思的方向。V2X（车联网组件/DSRC）、安全系统（相机/雷达/天线/行车记录仪/停车辅助/电动助力转向/车灯/胎压监测）、辅助系统（车载娱乐/空调控制器/智能进入/有线无线充电）、电源系统（BMS/变频器/车载OBC/DCDC/48V变频器/48VDCDC/无线充电）、驱动系统（发动机ECU/变速器ECU/有刷电机/无刷电机）等等，都是这个领域的重要组成部分。工业设备能源 𐟏튊这个领域涉及到智慧能源、太阳能储能、风电、变频器、UPS、测量仪器、充电桩、工业/服务机器人、航空航天、医疗保健等等。可以说，工业设备能源的应用非常广泛，对电源的要求也非常多样化。消费电子及家电 𐟓𚊊这个领域主要是便携式设备、AR/VR、游戏周边设备、家电、无人机、打印机等。这些设备虽然看起来和我们日常生活息息相关，但其实对电源的要求也非常高。电源硬件工程师的基础知识 𐟓š 对于工科类专业（自动化、电子、信息、通信、电气等），C语言、C++、电路、数电模电、信号与系统、微机、电磁场这几门课程是基础。目前电源的发展趋势已经由模拟电源向数字电源转变，但考虑到能量传输的载体以及供电，仍需要设计主功率回路以及辅助电源。一个前辈曾告诉我：“辅助电源玩明白了，行业内百分之九十的工作都可以做。”虽然有点夸张，但确实是这样。我所遇到的辅助源拓扑大多是flyback，以及少部分buck、flybuck或者forward。拓扑选择受限于功率、结构尺寸、场景以及成本。掌握数电模电电磁场等基础理论知识以及各类电源拓扑，涉及功率器件选取、电源滤波、驱动电路、反馈环路、高频磁芯变压器等，处理这类小功率辅助电源应该不是问题。对于主功率部分以及系统级需求，还需要具备软件仿真、代码读写的能力。仿真工具我推荐MATLAB/simulink、Plecs以及MAGNET，代码读写推荐VScode，编译使用的是TI的IDE软件CCS（具体看你使用的mcu/dsp/Arm），编程语言掌握C语言足够了。最后建议多去数据库找找论文学习，有计算有仿真时序。搞电源是一个日积月累的过程，虽然熬人，但也会有成就感。加油吧！𐟒ꀀ

【专访鲲游光电林涛：用晶圆思路开发光学元件，已构建「晶圆级光学」通用技术平台，布局三类产品线】近日，Meta 展示了一款名为“Orion”的 AR 眼镜，能在不同深度和尺寸上叠加图像的同时保持现实世界的自然视野，其透明镜片上显示的全息图像为用户提供全新的视觉体验，增强对现实世界的感知和交互。如今，#AR技术# 正在逐渐成为改变人们日常生活和工作方式的关键力量，AR 眼镜正逐步从概念走向现实，有望在未来几年内迎来爆发式增长。 AR 眼镜其实是光电子技术的一个具体应用实例，伴随智能驾驶，云计算的发展，光电子技术将越来越多的应用于 3D 视觉、车载雷达等众多领域，推动感知升级和下一代交互革命。围绕光电子技术和产业，「问芯」采访了上海鲲游光电科技有限公司（下文简称“鲲游光电”）董事长林涛博士，访谈中他围绕公司业务布局、技术进展、在研产品，以及光电子产业的发展现状、未来趋势等多个层面进行了分享和解读。林涛本科阶段就读于#浙江大学# 光电系/竺可桢学院工高班，毕业后他作为英特尔学者获得英国剑桥大学光电子博士学位。读博期间，他在光电子领域发表 IEEE/IEE 国际论文 20 余篇。2006 年博士毕业后，林涛先后担任巴克莱资本银行衍生品操盘手、麦肯锡公司全球副董事合伙人，以及复星昆仲资本合伙人。戳链接查看详情：

阿里斑马智行NLP算法工程师面试全攻略 𐟚— 阿里斑马智行，专注于车载语音智能助手的技术研发，最近我经历了一场紧张而充实的NLP算法工程师面试。下面，我将分享一下我的面试经历，希望能给同样准备面试的小伙伴们一些参考。一面：技术面（2024/10/11）自我介绍：首先，我简单介绍了一下自己的背景和经历。大模型实习：接着，我详细介绍了一下在大模型实习中的工作内容。应用场景：面试官询问了应用场景的具体情况，以及它们在实际中的意义。 SFT数据构造：我被问到了如何构造SFT数据的细节。 Prompt模板：面试官对SFT的prompt模板进行了深入探讨。创新点：我提到了目前方案中的创新之处。改进方向：我详细介绍了一下后续的改进计划。效果评估：面试官询问了如何评估模型的效果。总结经验：我分享了自己在大模型SFT过程中的一些总结经验。过拟合判断：我被问到了如何判断SFT过程中是否过拟合。论文介绍：结合PPT，我介绍了硕士期间发表的论文。大语言模型结构：面试官对目前大语言模型都是decoder-only结构表示了兴趣。 Encoder-decoder对比：我对比了encoder-only和decoder-only结构的优劣。 Bert结构：我详细描述了一下典型的encoder-only模型如Bert的结构细节。梯度问题：我被问到了多层堆叠时如何避免梯度消失和梯度爆炸的问题。优化方法：我介绍了一些优化方法，如DPO和PPO。代码题：面试官给了一个代码题，要求我解决颜色分类的问题。二面：技术面（2024/10/17）自我介绍：再次进行自我介绍。转正情况：面试官询问了我的转正情况。大模型实习：我详细介绍了一下在大模型实习中的具体工作板块。内部LLM：我被问到了为什么没有使用公司内部的LLM。长文本与RAG：面试官对为什么选择长文本而不是RAG表示了兴趣。 GPT-4：我被问到了为什么没有选择GPT-4。 Prompt优化：我详细介绍了一下prompt优化的工作内容。方法了解：我介绍了一些其他的prompt优化方法。最优判断：我被问到了如何判断当前使用的prompt就是最优的。全量微调：我解释了为什么不进行全量微调。资源描述：我介绍了SFT过程中使用的资源情况。过拟合判断：再次被问到了如何判断是否过拟合。机器学习课程：面试官开始拷问八股，询问了我有没有系统学过机器学习课程。模型收敛判断：我从多个角度回答了如何判断一个模型是否收敛。验证集使用：我解释了判断收敛是否需要用到验证集。定量判断：我被问到了如何定量判断模型是否收敛。局部最优解：我解释了如何判断当前的收敛点是局部最优解还是全局最优解。测试集存在原因：我介绍了为什么测试集一定要存在，而不是直接把验证集和测试集合在一起。编程语言：我主要使用Python，但也系统学过C++。 C++底层实现：我被问到了C++中STL中一些容器的底层实现原理。计算图：我解释了PyTorch中的计算图原理。开源代码与论文：我介绍了一些最近看的开源代码和论文，并分享了学到的东西。预期与团队选择：我对第一份工作的预期，以及希望加入的团队进行了介绍。反问环节：最后，我进行了反问，询问了未来可能的工作方向。总结与期待这次的面试经历虽然有些紧张，但也让我收获了很多。希望我的分享能对同样准备面试的小伙伴们有所帮助！期待下周三的HR面，加油！𐟒ꀀ

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