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本申请涉及模具领域，且公开了一种汽车电器接插件生产用模具，包括底座，所述底座的内侧底部固定安装有下模具，所述下模具的底部开设有圆形槽；本申请通过在下模具的内部设置顶料板，使得产品在进行出料时，通过向下按动按压板，促使连杆在固定凹形板的作用下产生杠杆原理，从而使连杆的另一端翘起而带动活动柱和顶料板向上活动，从而将冷却成型的产品快速的顶出下模具内部，大幅缩短脱模时间,提高生产效率，通过顶料板和活动柱向上运动时带动多个复位弹簧进行拉伸，在顶料结束后，松开按压板使得活动柱和顶料板在复位弹簧的作用下，能够自动复位到初始位置,为下一个注塑周期做好准备，增强装置的灵活性。

本发明涉及纯电动汽车技术领域，提供一种基于神经网络的纯电动汽车电器故障诊断训练方法包括通过检测纯电动汽车电器系统的多组状态数据，检测到的多组状态数据输入不同的机器学习模型，且模型与训练人员一一对应，训练人员选择模型输出的故障标签来对模型进行训练，而后分别输入具有映射关系的状态数据与故障标签，来验证模型的准确性，若模型输出的故障标签与输入的故障标签一致，则输出模型准确可靠；若不一致，则输出模型不准确可靠，需要训练人员继续对模型进行训练，评估人员只需要对模型进行准确性判断，即可评估训练人员是否合格，既不需要集中训练，也不需要认为的理论实践考核，效率高，评价效率客观性高，减少评估过程的偶然性。