Integration of emerging technologies in next-generation electric vehicles: Evolution, advancements, and regulatory prospects
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
• Focus on electric vehicles with considering the economic and technical restrictions. • Energy transition to obtain the most usage of RESs. • Challenges in infrastructure in the development of battery technologies are considered. • Technological integration and practical contributions are investigated. In the era of shifting toward greener and zero-emission energy production and transportation, Electrical Vehicles (EVs) gained substantial attention worldwide owing to their potentiality of the least carbon footprints on the environment. Nowadays, climate change is considered as the principal side effects of using fossil fuels and using conventional transportation systems. Considering the replacement of conventional plants with Renewable Energy (RE), the electrification of energy consumption is one of the key elements of the energy transition, due to the variability of Renewable Energy Sources (RESs), and EVs are one of the main ways to increase it. Meanwhile, limited infrastructure for charging and maintenance has made us step forward in battery management, Battery Thermal Management Systems (BTMSs), and predictive maintenance for EVs to optimize energy efficiency, to have a range prediction over the distance these smart vehicles will commute. In this study, we had a comprehensive review of integrating Artificial Intelligence (AI), Digital Twins (DTs), and Metaverse into the EVs sector to anticipate the energy consumption behavior of electric machines and vital factors that affect their distance navigation. Having energy-related insights and also developing a road map for project owners to commence replacing traditional methods with cutting-edge optimizing technologies distinguishes this paper from other studies.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle