共有144节锂离子电池,包含三种不同的SOC(0%SOC,50%SOC和100%SOC),在4种不同的温度(-40℃,-5℃,25℃,50℃)下进行了电池寿命测试。 1.-40℃,-5℃,25℃,50℃每种温度下分别有 12个电池。 2.每个温度的12个电池中,0%SOC,50%SOC和100%SOC,每种容量分别有4个。 3.144节电池分为三组,每组48个。48个电池每三周进行一次容量测试和阻抗测试;48个电池每三个月进行一次容量测试和阻抗测试;48个电池每6个月进行一次容量测试。 例如:电池PLN_51以C/2的CCCV充电速率进行初始容量测试。当当前电流降到C/100的速率以下时就会以C/2的速率放电以累计达到最大可适用容量。然后,在阻抗测试之后以相同的CCCV曲线对电池充满电。在下一步中,通过将累积容量计算到最大容量的一半,将电池放电至50%SOC。然后将电池存储在温度室中3周。三周后,取出电池进行容量和阻抗测试。
2024-06-08 18:05:28 249.48MB 数据集 Deeplearning
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上市公司高管薪酬粘性数据+Stata代码 2009-2022 五年滚动计算
2024-06-08 14:59:01 906KB
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大数据面试题V3.0完成了。共523道题,679页,46w+字,来源于牛客870+篇面经。 主要分为以下几部分: Hadoop面试题:100道 Zookeeper面试题:21道 Hive面试题:47道 Flume面试题:11道 Kafka面试题:59到 HBase面试题:36道 Spark面试题:97道 Flink面试题:40道 数仓面试题:25道 综合面试题:43道 数据库(MySQL)面试题:44道 面试题总结是一个长期工作,面试不停,这份面试题总结就不会停。以后会慢慢把Java相关的面试题、计算机网络等都加进来,其实这不仅仅是一份面试题,更是一份面试参考,让你熟悉面试题各种提问情况,当然,项目部分,就只能看自己了,毕竟每个人简历、实习、项目等都不一样。面试题总结是一个长期工作,面试不停,这份面试题总结就不会停。以后会慢慢把Java相关的面试题、计算机网络等都加进来,其实这不仅仅是一份面试题,更是一份面试参考,让你熟悉面试题各种提问情况,当然,项目部分,就只能看自己了,毕竟每个人简历、实习、项目等都不一样。面试题总结是一个长期工作,面试不停,这份面试题总结就不会停。
2024-06-08 02:54:55 23.39MB 面试题
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国泰安国债收益率数据,时间频率为季度
2024-06-07 22:45:12 69KB excel
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ATSHA204A数据手册及硬件参考设计+stm32f103单片机软件例程(i2c+swi接口)DEMO源代码: int main(void) { uint8_t sha204_lib_return = SHA204_SUCCESS; uint8_t serial_number[9] = {0}; uint8_t secret_key_id = KEY_ID_0; uint8_t secret_key[32] = {0x11,0x77,0x16,0x20,0x82,0xde,0xad,0x8c,0xe9,0x14,0x21,0x87,0xf5,0x94,0x6e,0xcd,0x0c,0x75,0x5c,0xd5,0x57,0x3c,0x3a,0x40,0x9a,0xdf,0xdb,0x83,0x55,0x1b,0xd0,0xd1}; uint8_t num_in[32] = {0}; uint8_t challenge[32] = {0}; uint8_t wakeup_response_buffer[4] = {0}; uint16_t random_number
2024-06-07 17:42:04 10.84MB 加密解密
使用getdata.py下载数据,或者使用自己的数据源,将数据放在stock_daily目录下 使用data_preprocess.py预处理数据,生成pkl文件,放在pkl_handle目录下(可选) 调整train.py和init.py中的参数,先使用predict..py训练模型,生成模型文件,再使用predict.py进行预测,生成预测结果或测试比照图 本项目使用机器学习方法解决了股票市场预测的问题。项目采用开源股票数据中心的上证000001号,中国平安股票(编号SZ_000001),使用更加适合进行长时间序列预测的LSTM(长短期记忆神经网络)进行训练,通过对训练集序列的训练,在测试集上预测开盘价,最终得到准确率为96%的LSTM股票预测模型,较为精准地实现解决了股票市场预测的问题
2024-06-07 15:00:05 4.9MB 神经网络 lstm 数据集
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(更新至2022)经济制度距离、文化距离、政治距离,两种方法,整理好的面板数据, excel或stata 经济制度距离是指两个国家或地区在经济制度方面的差异。这种 差异可以包括多种方面,例如产权保护、市场自由度、ZF干预程度、贸易政策等等。经济 制度距离对于国际经济交往和投资具有重要意义,因为它影响着市场运作、资源配置和经济 效益等方面。 经济制度距离还可能影响不同国家之间的贸易和投资活动。如果两个国家的 经济制度距离较大,那么它们之间的贸易壁垒和投资障碍可能会增加,这会导致贸易成本的 增加和投资风险的加大。 因此,对于企业和投资者来说,了解目标国家或地区的经济制度 以及与本国经济制度的距离是非常重要的。这有助于他们预测市场趋势、评估投资风险和制 定合适的商业策略。同时,ZF也可以通过减少经济制度距离来促进国际贸易和投资活动, 推动全球经济的繁荣和发展。 需要指出的是,经济制度距离不是一个固定的概念,而是随 着时间和情境的变化而变化的。随着全球化的深入发展,各国之间的经济制度也在相互影响 和融合,经济制度距离也在逐步缩小。因此,我们需要以动态和开放的视角来看待和理解经 济制度距离。 我
2024-06-07 12:07:11 513B
这是本人写的Vue+Echarts 数据可视化代码,可以直接复制到项目中新建的vue页面中。 样例示例图网页(CSDN博客) https://blog.csdn.net/SKMIT/article/details/120601404
2024-06-07 10:40:18 16KB vue.js echarts
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基于weka的数据分类和聚类分析实验报告.doc
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利用数据存储的SharedPreferences开发技术,实现了一个简易的登录界面,可以记住登录密码等。
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