4. 技术与伦理分析 一、自动驾驶问题 根据之前出过的类似事件推测，此次事故发生可能是因为自动驾驶。根据数据显示，在10个月时间内，美国共发生三百多起关于自动驾驶的交通事故，其中有70%都来自特斯拉。但特斯拉官方至今没有给出有效处理方案，总裁马斯克甚至还放话，特斯拉的自动驾驶是全世界最安全的。 环境感知问题：这个问题是最基本的问题，未来感知环境，汽车上必须按照多个传感器，传感器包括了各种雷达、摄像头等采集周边信息的设备，汽车必须不短感知周围的环境才能基于环境去做决策。 智能决策问题：，这里的决策主要是车辆的状态控制信息，包括车辆停止，前进，后退，转弯，加速，减速等指令。这个决策速度将决定汽车的行驶速度可以有多快，这个过程需要大量的计算能力，需要利用强大的计算机与智能软件算法去实现。如果决策速度慢，车辆行驶速度就慢，如果决策失误，就会导致安全事故的发生。 车辆控制问题：这部分技术比较成熟，可以借助传统的车辆控制系统去适配和改造。 二、锂电池隐患问题 那么新能源的锂电池真的这么容易起火吗？一位专业的电动汽车电池员工解释道，新能源汽车如果受到撞击，在相同条件下，确实比燃油汽车更容易起火。比如

神经网络模型普遍存在过拟合问题，所以采用增加3层丢弃层避免梯度消失的问题，利用adam优化器自动优化学习率。 本文使用ReLu Activation函数激活参数特征，然后连接Batch Normalization层和Dropout层，再用Flatten层对数据进行平滑处理，最后将数据输入两个堆叠的LSTM层输出预测数据。 经过多次调整超参数后，确定丢弃率为0.15。 为该单特征LSTM模型的损失变化图。由图可见，该模型损失函数的下降速度极快，在训练次数达到三百次左右时，损失已经基本维持在0附近，并逐步趋于平稳，说明该模型能够很快地收敛到一个较优的参数状态，避免了过拟合或欠拟合的问题。该模型的整体MAPE最低时达到10.69%，整体的拟合程度较高。

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今天在深圳进行《开关电源技术＆汽车电子》主题中谈到汽车电子－新能源技术的电磁兼容问题，我有分析新能源汽车电子的EMC问题，EMC的三要素已经成为了我们的行动大纲；EMC三要素：干扰源－耦合路径－敏感设备；从理论上三要素如果解决处理好任意一个因素就构不成干扰或骚扰的问题； 　　EMC＝EMI＋EMS；对于EMS的三要素：干扰源（比如外部施加EFT，ESD，SURGE）通过传递路径（耦合路径）到我们的敏感电路产生噪声干扰；功率半导体电子线路的功能及性能的问题！ 　　对于EMI的三要素：骚扰源（内部电路的du／dt（电压突变）＆di／dt（电流突变））通过传递路径到等效天线的模型被我们的EMI的

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新能源汽车整车控制器VCU学习模型，适用于初学者。 1、模型包含高压上下电，行驶模式管理，能量回馈，充电模式管理，附件管理，远程控制，诊断辅助功能。 2、软件说明书（控制策略说明书） 3、模型有部分中文注释 对初学整车控制器自动代码生成或刚接触整车控制器有很大帮助。

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