iec 62660-1:2018

时间: 2023-05-16 19:01:12 浏览: 62
IEC 62660-1:2018是一项国际标准,该标准规定了电动汽车(EV)和插电式混合动力汽车(PHEV)中的电动车充电系统的交互性和相互操作性要求。该标准旨在确保不同制造商生产的充电设备可以与不同的车辆充电接口进行交互,从而提高用户的便利性和安全性。 标准规定了电动车和充电设备之间的通信协议和数据交换格式,以确保它们可以正确地交互和操作。它还规定了车辆和充电设备之间的安全销和电气接口的要求,以确保用户或维护人员的安全。 标准还涵盖了关键的性能要求,例如充电速率、电路保护和过载保护,以确保充电系统的安全和可靠性。此外,该标准还规定了必须满足的测试要求,以确保充电系统符合标准要求并符合国家和行业标准。 总体而言,IEC 62660-1:2018标准是保证电动汽车和插电式混合动力汽车充电系统性能和安全性的重要工具。通过确保车辆和充电设备之间的互操作性,该标准有助于促进电动汽车和插电式混合动力汽车的采用和发展。
相关问题

iec 62660-2:2018

IEC 62660-2:2018是国际电工委员会(IEC)发布的标准文件,主要涉及电动车辆用高能密度动力电池模组和包装的要求和试验方法。 该标准的目的是为了确保电动车辆的高能密度动力电池模组和包装具有一致性和安全性,以满足用户的需求。这些模组和包装是电动车辆中存储和提供动力的关键组件。 IEC 62660-2:2018标准主要包括以下内容: 1. 动力电池模组和包装的分类和命名:标准对不同类型的动力电池模组和包装进行了分类和命名,以便区分不同的规格和用途。 2. 机械要求:该标准规定了动力电池模组和包装的机械要求,包括尺寸、重量、材料和结构等方面的要求,以确保其质量和性能。 3. 电气要求:标准定义了动力电池模组和包装的电气要求,包括电压、电流、容量和内阻等方面的要求,以确保其稳定性和可靠性。 4. 安全要求:IEC 62660-2:2018制定了动力电池模组和包装的安全要求,包括防火、防爆、过电流和过温等方面的要求,以确保使用过程中的安全性。 5. 试验方法:标准对动力电池模组和包装的各项性能进行了详细的试验方法规定,包括机械、电气和安全性能等方面的试验。 总之,IEC 62660-2:2018标准是为了确保电动车辆用高能密度动力电池模组和包装的质量、性能和安全性,提供了统一的分类、命名、要求和试验方法。

iso/iec 14443-3:2018

ISO/IEC 14443-3:2018是国际标准化组织(ISO)和国际电工委员会(IEC)联合发布的标准,其中规定了无线射频识别(RFID)技术中的接口标准。 该标准主要涉及与RFID标签通信的协议和规范。它定义了在高频无线射频范围内(13.56 MHz)操作的RFID标签(或称为智能卡)与读卡器之间的通信协议。这种通信协议是一种非接触式的技术,使用无线电波进行通信。 ISO/IEC 14443-3:2018标准规定了RFID标签与读卡器之间的初始化过程、命令格式、数据交换方式以及错误处理流程等细节。它还定义了数据传输速率和通信距离的规范,确保了标签和读卡器之间的可靠通信。这种协议已广泛应用于许多领域,包括公共交通票务系统、门禁系统、电子钱包和身份验证等。 ISO/IEC 14443-3:2018标准的发布和应用,对于RFID技术的发展和推广起到了积极的推动作用。它促进了无线射频通信技术的标准化和互操作性,提高了系统的稳定性和安全性。 总之,ISO/IEC 14443-3:2018是一个有关RFID技术的通信协议标准,定义了RFID标签与读卡器之间的通信规范,推动了RFID技术的发展和应用。

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def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal

好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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