舍与得的平衡 斯柯达昊锐2.0T

用数据说话，一直是我们深度测试的特点。每月的测试车辆，我们都是经过精心筛选，要么是极富特点，要么是近期热门车型。在我们看来，昊锐无论是车型，还是价格，都称得上今年中高级轿车的重磅炸弹。对于这样一台讲求均衡的车型，一味地注重动力与操控，显然是不公平的。     

建立满足客户需求的物流服务模式和信息技术支撑体系

现代物流业的核心内容是利用信息技术实现对物流价值链各个环节资源的有效整合,实现企业物流成本的降低和效率的提高.物流服务逐渐向全球化、多功能、信息化、战略合作的深度发展,信息和数据逐渐取代了运输工具成为占据高端价值的物流企业的核心竞争力.信息技术支撑着物流企业的市场竞争能力、客户服务水平和内部管理水平,因此,物流企业的信息化建设必须树立满足客户需求的观念.     

基于Labview的PID算法在小型水下机器人中的应用

主要讨论基于图形化编程语言（Labview）的PID控制算法在小型水下机器人中的应用。利用PID算法对小型水下机器人的航向角和深度进行控制，从而提高其稳定性。实验表明，通过PID算法对机器人运动的控制，能实现水下机器人对目标进行锁定观测。通过本文的控制方案，不但简化了控制系统，同时也大大改善了小型水下机器人的工作性能，从而使其能适应较复杂的工作环境。     

总编信箱

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混合交通流环境下基于改进强化学习的可变限速控制策略

现有的可变限速(VSL)控制策略灵活性较差，响应速度较慢，对驾驶人遵从度和交通流状态预测模型的依赖性较高，且单纯依靠可变限速标志(VMS)向驾驶人发布限速值，难以在智能网联车辆(CAVs)与人工驾驶车辆(HDVs)混行的交通环境中实现较好的控制效果。对此，结合深度强化学习无需建立交通流预测模型，能自动适应复杂环境，以及CAVs可控性的优势，提出一种混合交通流环境下基于改进竞争双深度Q网络(IPD3QN)的VSL控制策略，即IPD3QN-VSL。首先，将优先经验回放机制引入深度强化学习的竞争双深度Q网络(D3QN)框架中，提升网络的收敛速度和参数更新效率；并提出一种新的自适应ε-贪婪算法克服深度强化学习过程中探索与利用难以平衡的问题，实现探索效率和稳定性的提高。其次，以最小化路段内车辆总出行时间(TTS)为控制目标，将实时交通数据和上个控制周期内的限速值作为IPD3QN算法的输入，构造奖励函数引导算法输出VSL控制区域内执行的动态限速值。该策略通过基础设施到车辆通信(I2V)向CAVs发布限速信息，HDVs则根据VMS上公布的限速值以及周围CAVs的行为变化做出决策。最后，在不同条件下验...     

轮轨摩擦温升有限元分析

基于有限元法和移动热源法,建立了轮轨摩擦非稳态传热计算模型,分析了车轮全滑动工况下三维模型和二维模型计算结果的异同,以及轮载、摩擦系数和相对滑动速度对钢轨摩擦温升的影响.结果表明,二维模型能模拟轮轨摩擦过程中钢轨纵截面温度变化规律;三维模型不仅能模拟钢轨纵截面温度变化规律,而且能模拟摩擦热的横向分布规律.车轮滑动过程中,摩擦热在轨面上引起的热影响区宽度在接触斑横向宽度范围内;接触斑中心处热影响层最厚,越靠近横向两侧,热影响层越薄.轮重不仅影响钢轨表面最高摩擦温升,而且影响热影响区域的大小;相对滑动速度越大,热影响层深度和宽度分别变浅和变宽;摩擦系数越大,热影响区越大.     

能速能达 夫复何求 上汽大众新速派深度体验

享受速度,感受通达,有这样一款车,可以让你在城市生活中完美施展,在宜商宜居中自由切换——这就是新速派,随时唤醒千钧之力,智能守护安全无忧。引领时代节奏,能速能达。     

析影响惠州港发展的“瓶颈”及对策

1．惠州港是一个由各家企业各自建设码头、航道组成的港口。地方政府以前对港口的布局规划不够科学，造成好些优良的岸线得不到很好的利用。如东联港区西侧海域因敷设了海底管线，造成西侧岸线利用受到严重的局限性，东侧同样因敷设了海底管线，制约了惠东县的岸线开发利用。这两条管线初步设计的评审也没有充分考虑其最佳走向和合理深度。     

采空区路基路面变形规律的研究

文章把采空区-路基路面视为相互作用的整体,建立模型,针对影响采空区路基路面变形的各种因素,研究采空区和路基路面协同作用关系,具体考虑了开采厚度、开采采宽、开采深度等因素,随着开采宽度、厚度的增大,路基的沉降和水平变形值也增大;随着采深的增加,路基各种移动和变形均减小,路基移动和变形与采厚成正比,采深成反比。     

考虑低光照场景的自适应路面病害检测模型

为提升低光照环境下路面病害识别模型的精确度与鲁棒性，提出了一种考虑低光照场景的自适应路面病害检测模型。将采集的数据按照亮度分成低光照图像和正常光照图像2类，随后对低光照图像进行自适应增强，并接入路面病害检测流程。为解决现有光照增强图像失真的问题，在Zero-DCE++基准模型上引入光照约束网络，提出了光照增强模块Zero-DCE-Retinex。在此基础上，以提升路面病害检测精度为核心需求，提出了以病害识别模型为驱动的光照增强模块训练策略。具体的，在训练过程中，将病害识别模型嵌入光照增强模块，并通过损失函数来引导光照增强模块的训练。试验结果表明：当使用所提模型对低光照图像进行增强后，再经过YOLOv7模型进行检测，比直接输入低光照图像的方式，AP指标提升了7.04%,F1-score指标提升了11.22%;图像质量亦得到进一步改善，表现在图像信息熵、标准差和平均梯度的提升分别为0.62、13.24和21.61。与同类无监督光照模型相比，所提模型在目标检测任务的AP和F1-score提升方面显著优于其他模型，同时有效避免了增强结果出现色彩失真和过度曝光等问题。因此，提出的模型可广泛适用于...