一、汽车理论知识？
汽车的理论知识包括很多方面。以前驾驶证学习都要学习理论知识。比如，汽车机械常识。构造。电子控制系统等等。还有保养常识。电器构造很多方面。
二、新能源汽车理论知识？
了解新能源汽车技术需要掌握以下知识：电池技术（种类、原理、充电方式），电动机技术（工作原理、性能指标），动力系统（驱动模式、能量管理），电子控制系统（电池管理、电驱控制），充电技术（快充、慢充、无线充），以及相关法规、标准和产业政策。此外，还需要具备基本的电气工程和机械工程基础知识。
三、汽车信息化理论知识？
汽车的网关
网关构成了整车通信的核心，汽车底层的控制器ECU等都是通过CAN、LIN、以太网进行数据通信，他们都会通过网关进行数据转发。网关是连接ICAN、DCAN、BCAN等核心器件。
2、中控大屏
汽车在电动化、智能化、网联化、共享化新四化浪潮下，功能越来越多，信息娱乐功能也越来越丰富，于是中控操作大屏也越来越智能先进。
中控大屏一般具备高性能的处理器、内存，自带操作系统（一般是android系统），支持wifi、bt、usb等外设，内置导航、车控、车设、投票、应用商店、SystemUI、状态栏、音乐、FM等应用，另外配置TBOX等，可以联网, 支持手机远程操控汽车。
3、仪器仪表
仪器仪表一般承担着功能展示、消息提示等功能，如速度、车辆状态、油箱状态、胎压状态、自动驾驶状态等，另外仪器仪表也可以跟中控大屏进行交互，如将导航的信息传输到仪表进行实时显示。
4、自动驾驶处理器
智能汽车离不开自动驾驶，所以需要有一颗强大的芯片用来处理自动驾驶相关的业务，如摄像头数据采集处理、雷达数据采集处理、超声波数据采集处理等，另外还会对数据进行融合处理并输出结果。
5、各种ECU控制器
另外还有各种先进的ECU控制器，例如HVAC是空调控制器，用于处理空调相关的功能，BCM控制器用来控制车身相关的硬件，如开关车窗、开关灯光、开关门等。
ATLS是氛围灯控制器，用于氛围灯的控制，VCU是用来控制汽车行驶相关的功能，MSM是用来处理座椅相关的功能，TPMS是用来控制胎压相关的功能，MCU是微控制器，用来控制大屏、仪表的重启，供电，数据传输等。
四、汽车维修，汽车电工的前途？
在修理厂里所谓的电工。汽车专业的维修站里很需要这样的人。但是前提你要有中级或者高级电工技能证。当然在专业的维修站里碰到的车很单一。疑难杂症基本都是靠维修站里的专用电脑。。毕业后在汽车修理厂里多实习。
五、玩具汽车怎么维修维修？
玩具汽车坏了是没有维修点的，所以只能是尽自己的能力修复了，有些零件断裂可以用胶水粘一粘，但是有些零件坏了只能更换的，那是没有办法的。
六、维修电工中级理论知识补考如果没过还有补考吗？
一般理论考试没有过的话，可以补考一次，如果补考不过，那就要重新参加培训和考试了。
七、厨师的理论知识？
关于学厨师书集非常的多，比如：《川菜》《烹饪工艺学》《烹饪制作工艺》《原料加工艺》《西式面点》《中式面点》等等许多关于学厨师的书集，不过我建议你要学厨师应该找一些厨师培训学校去就读。 因为学厨师须理论与实践相结合起来 以上都是我的见解，小弟我理解少，希望可帮到你。
八、拉伸的理论知识？
应力和应变：拉伸是指材料在外力作用下发生的弹性形变。在拉伸过程中，材料的内部会产生应力，而材料的形状和尺寸变化则称为应变。
杨氏模量：杨氏模量是衡量材料刚度的物理量，它是材料在受到拉伸时弹性形变的程度。杨氏模量越大，材料的刚度就越高，反之亦然。
极限强度：极限强度是指材料在受到拉伸时所能承受的最大应力。当外力超过材料的极限强度时，材料就会发生破坏。
屈服强度：屈服强度是指材料在受到拉伸时开始发生塑性变形的最小应力。当外力达到屈服强度时，材料开始发生塑性变形，即材料无法再恢复到原来的形态。
断裂韧性：断裂韧性是指材料在受到断裂前吸收能量的能力。当外力超过材料的极限强度时，材料会发生断裂，而断裂韧性则是衡量材料抵抗断裂的能力。
总之，拉伸理论是材料力学的重要分支之一，对于理解材料的性质和性能具有重要意义。
九、书法的理论知识？
学习书法一定要学习书法理论知识。
毛主席说过，没有革命的理论，就没有革命的运动。理论对实践具有重要的指导意义。学习书法也是一样。
如果你想当一个书法理论家和鉴赏家，你要学的东西太多了。
如果你要当一个书法家，对书法理论的学习，应该偏重于中国书法的发展简史，各种书法的形成与发展，如何正确的学习书法，比如学习书法为何必须要取法乎上，为何必须要专精一体。
最重要的是学习书法如何选帖，如何临帖，如何创作，如何临创结合。
你还应该知道如评判一件书法作品的优劣。这里面涉及到取法，章法，笔法，墨法，字法等内容。
书法理论从书法实践中来，反过来还要正确的指导书法的实践。
学习书法者，有条件的要系统的参加培训，也可以选择一个理论实践都好的老师给予指导。
十、ai的理论知识？
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一种模拟人类智能的技术，涉及到多个学科领域，包括计算机科学、数学、统计学、哲学、心理学等等。以下是一些AI的理论知识：
1. 机器学习（Machine Learning）：机器学习是AI的核心技术之一，它是一种让计算机从数据中学习的方法。机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等不同类型，每种类型都有不同的算法和应用场景。
2. 深度学习（Deep Learning）：深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，它可以自动学习复杂的非线性关系，并在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了很好的效果。
3. 自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）：NLP是一种让计算机理解和生成人类语言的技术，它可以用于文本分析、机器翻译、语音识别等领域。