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J-GLOBAL ID：201802213594782508   整理番号：18A1905433

EV電池の健康に対する推奨の動的生成【JST・京大機械翻訳】

Dynamic Generation of Recommendations for EV Battery Health

著者 (2件)： Eider Markus (Deggendorf Institute of Technology) ,  Berl Andreas (Deggendorf Institute of Technology)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： AUTOMOTIVE  ページ： 1-6  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： リチウムイオン電池を装備した電気自動車は電池のエージングにより性能が低下する。この効果は,車両利用者によって導入された行動を通して,能動的に影響を受けることそこで,本論文では,電池寿命を延長するために動的勧告を自動的に生成するための動的推薦アーキテクチャを提案した。それらに対する要求と同様に動的推奨を提案した。推奨は,将来の特定の年代学的範囲に対する特定のユーザ挙動と,バッテリーの健康維持に対するそれらの影響に基づく重さを示唆する。さらに,要件に基づいて,模範的アーキテクチャを提示した。歴史的電気自動車運転データを用いて,それは動的推奨を自動的に引き出すことができた。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： リチウムイオン電池 ,  計算機アーキテクチャ ,  二次電池 ,  電気自動車 ,  *電池
準シソーラス用語： 運転データ ,  健康維持 ,  電池寿命 ,  *健康 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  NMR一般  (BM07041R) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： EV ,  電池 ,  推奨