项目目标
研究验证动力电池的质量和可靠性。该项目的目标是构建一个高效、准确的检测模型，实现对动力电池的自动化检测和评估，提升电池的性能和可靠性。

主要职责：
1. 系统架构设计：结合Python和TensorFlow等技术栈，参与动力电池检测系统的架构设计。通过使用Python进行数据采集、预处理和特征提取，使用TensorFlow构建深度学习模型，实现对动力电池的全面检测和评估。
2. 数据处理与特征提取：利用Pandas和NumPy等库对动力电池的大量数据进行处理和清洗。使用特征工程技术提取关键指标如电池容量、充放电效率、内阻等，并进行数据预处理。
3. 模型训练与优化：使用TensorFlow和Keras等工具进行深度学习模型的构建和训练。调整模型的结构和超参数，优化模型的性能和准确性。
4. 模型评估与性能优化：利用Scikit-learn和Matplotlib等库，对构建的模型进行评估和性能分析。