Unduh dan jalankan Dr.EV di PC

Dr.EV adalah aplikasi Otomotif & Kendaraan yang dikembangkan oleh Battermachine dan dapat dijalankan di perangkat mobile, tetapi dengan menggunakan emulator Android terbaik - LDPlayer, Anda dapat mengunduh Dr.EV dan menjalankannya di komputer Anda.

Dengan menjalankan Dr.EV di komputer, Anda dapat menjelajah dengan jelas di layar yang lebih besar, serta mengendalikan aplikasi dengan menggunakan mouse dan keyboard jauh lebih cepat daripada menyentuh layar, dan Anda tidak perlu khawatir tentang kekuatan perangkat Anda.

Berkat fitur multi-instance dan sinkronisasi, Anda juga dapat menjalankan aplikasi dan akun ganda di komputer Anda.

Fungsi transfer file antara emulator dan komputer juga memudahkan berbagi foto, video, dan file.

Unduh Dr.EV dan jalankan di komputer Anda sekarang dan nikmati layar besar dan kualitas gambar yang tajam untuk versi PC!

Dr.EV ialah teman pintar anda untuk mengoptimumkan prestasi dan jangka hayat bateri kenderaan elektrik (EV) anda. Aplikasi inovatif kami direka bentuk untuk memastikan anda sentiasa dimaklumkan dan mengawal kesihatan bateri EV anda, tabiat pemanduan, serta kecekapan pengecasan.

Dengan menggunakan kuasa AI canggih, Dr.EV memberikan analisis bateri masa nyata dan laporan kesihatan terperinci dengan metrik mudah difahami seperti Keadaan Caj (SoC), Jangkaan Julat Pemanduan dan Peratus Kesihatan Bateri Keseluruhan. Alat diagnostik lanjutan kami dapat mengesan anomali, meramal Keadaan Kesihatan (SoH), dan menawarkan cadangan praktikal untuk meningkatkan kecekapan serta jangka hayat bateri.

Dengan Dr.EV, anda tidak perlu risau lagi tentang pengurusan bateri. Sistem pintar kami akan membimbing anda dengan strategi pemanduan dan pengecasan yang optimum bagi memastikan prestasi dan ketahanan maksimum—supaya anda boleh fokus pada pemanduan, manakala kami menjaga bateri anda.

Dikuasakan oleh Inovasi: Dr.EV dibina menggunakan algoritma AI tersendiri dan teknologi analitik bateri yang telah dipatenkan. Penyelidikan kami telah diterbitkan dalam jurnal saintifik dan persidangan industri terkemuka.

Ketahui lebih lanjut mengenai teknologi kami →
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666546823000915


Ciri-Ciri Utama Dr.EV

Ramalan Kesihatan Bateri – Menilai dan meramal keadaan kesihatan (SoH) bateri EV anda dengan tepat untuk prestasi terbaik.

Skor Pengurusan Bateri – Dapatkan skor peribadi berdasarkan tabiat pemanduan dan pengecasan anda. Kenal pasti tingkah laku yang boleh mempercepatkan degradasi bateri dan dapatkan cadangan penambahbaikan.

Ramalan Julat Pemanduan – Terima ramalan peribadi tentang sejauh mana anda boleh memandu di bawah keadaan tertentu.

Analisis Kemerosotan Bateri – Pantau kehausan bateri dari semasa ke semasa dan terima panduan untuk memanjangkan jangka hayatnya.

Kecekapan Tenaga Pemanduan – Fahami corak pemanduan anda dan optimumkan penggunaan tenaga untuk kecekapan maksimum.

Analisis Pengurangan CO₂ – Jejaki sumbangan anda dalam mengurangkan pelepasan karbon dan menyokong kelestarian.

Analisis Kecekapan Pengecasan – Nilai kecekapan pengecas dan corak pengecasan berbeza untuk meningkatkan ketahanan bateri.


Alami masa depan penjagaan EV dengan Dr.EV – Pintar, Mudah dan Efisien.


[Patent Domestik]
Kaedah dan peranti untuk pengecasan pantas dan nyahcas maksimum dengan mengurangkan degradasi bateri dalam kenderaan elektrik (10-1998069-00-00)
Sistem pemantauan dan perlindungan bateri (10-1912615-00-00)
Peranti dan kaedah untuk mencegah kebakaran dalam sesuatu peranti (10-1648749-00-00)
Kaedah dan peranti untuk menyekat kuasa sedia operasi dan komunikasi dalam peranti (10-1648746-00-00)

[Permohonan Antarabangsa (PCT)]
Kaedah pelabelan data latihan untuk model rangkaian neural dalam menganggar keadaan bateri dan kaedah pembelajaran yang berkaitan (PCT/KR2024/018582)
Kaedah pelabelan data latihan untuk model neural dalam menganggar hayat baki bateri (PCT/KR2024/018588)
Kaedah dan peranti untuk menghasilkan model DNN selamat untuk anggaran keadaan bateri (PTC/KR2024/018879)
Kaedah membina model DNN untuk anggaran bateri dengan input berbilang variabel (PCT/KR2024/018938)
Kaedah pembelajaran bersyarat untuk model anggaran bateri (PCT/KR2024/018929)
Kaedah menggunakan DNN berbeza mengikut kitar hayat bateri dalam model pembelajaran anggaran bateri (PCT/KR2024/018956)
Kaedah untuk menganggar SoH semasa nyahcas bateri dengan data terhad (PCT/KR2024/019086)
(Sebahagian paten tidak ditunjukkan kerana kekangan ruang.)