“广汽HONDA全新亮相”广州本田欲以服务提升产品竞争力

刚踏入2007年，国内汽车业市场的剧烈竞争就已初见端倪。随着广州本田宣布启用其全新特约服务网络标识广汽HONDA，预示着汽车服务行业的先锋广州本田正在酝酿着新一轮的服务升级，也标志着国内各汽车厂商已从产品竞争延伸到服务比拼。     

“三线一图”勤务指挥平台的研发与应用

通过对"122"接报警系统信息(交通拥堵报警与交通事故报警信息)、交通流量监测信息、动态岗位勤务数据信息、数字电台单兵定位信息等多类警情和警力信息进行集成,经自动统计分析后,利用GIS电子地图直观展示交通警情高发点段,建立以"警力线、警情线、指挥线"和"警情热点信息图"为基础的勤务指挥调度平台,为依据警情指挥调动路面警力实时提供辅助决策信息,全面实现警力与警情的同步浮动和匹配。     

制动性能检验作业指导书——用平板式制动检验台检验

平板制动检验台是低速动态惯性式制动检验台,它的结构原理不同于滚筒反力式制动检验台,本作业指导书着重解决了以下几个问题:(1)每天使用前如何对制动台应进行零点漂移检查;(2)如何进行回零误差检查;(3)细化了四板同检、二板分检制动性能检验过程,并对几类机动车检验方法进行分类,具有很强的可操作性。     

TMIGS隧道施工多元信息预警与安全管理系统

<正>TMIGS多元信息自动采集包括频率、电压、数字信号、声音图像、三维激光扫描、人员设备定位和各种串口数据的采集;动态风险管理和分析预警包括四色风险预警、专家系统和安全保障系统;网络动态虚拟隧道施工包括勘察设计资料施工实时进度、监测实时动态和人机实时定位等内容。三部分有机结合、联动响应构成隧道施工多元信息预警与安全管理     

刍议汽车零部件电子商务模式

何为电子商务? 对于电子商务,业界比较一致的看法是:电子商务是指在全球各地广泛的商业贸易活动中,在开放的网络环境下,基于浏览器/服务器应用方式,买卖双方不谋面地进行各种商贸活动,实现网上购物、网上交易、在线电子支付等各种商务活动. 不过,在不同国家或不同领域,电子商务仍有不同的定义,但其核心确相同,那就是依靠电子设备和网络技术进行的商业模式.现在,电子商务不仅包括购物环节,还包括物流配送等附带服务.     

隧道无线健康监测系统环境敏感性分析

随着隧道运营时间的不断增加,在行车荷载、地质和水文条件变化、材料老化、周围环境施工等共同作用下,隧道结构会出现不同程度病害。隧道病害具有时间和空间随机特性。介绍采用隧道无线健康监测系统对隧道健康状况进行监测。隧道无线健康监测系统由无线传感器、中继器、基站和用户端组成,采用ZigBee技术实现监测数据无线传输。无线健康监测技术具有布置灵活、安装方便、便于维护管理等特点。对空旷场地、有遮挡场地和运营隧道等不同场地条件下的无线传感器传输距离和组网能力进行测试和研究,结果表明：中继器与无线传感器的相对位置对传输距离有显著影响,隧道内无线传感器的传输距离不低于100m;无线传感器自组网能力强,可以实现相互中继。     

全新舰指日可待

大从4代发现开始,距虎的各种小道消息就开始满天飞。各种古怪设计的3D渲染图就充斥在网络上,让人难辨真假。     

基于不同填料类型的路基压实质量快速评价方法

公路路基压实欠佳或密实性不均将引起后期路基差异变形,诱发严重的路基病害。采用便携式动态变形模量测试仪,依托甘肃不同地区的路基填料类型的高速公路新建工程,于现场进行了动态变形模量(EVD)测试,并将测试结果与灌砂法测得的压实度K值进行对比,用回归分析的方法建立了二者基于不同填料的相关关系,并进行了现场验证试验。结果显示：EVD法的相对误差较小,在现场施工过程中控制路基压实质量简便快速且较为准确可靠。EVD法作为公路路基压实的快速评价方法,可实现路基压实片区的连续检测,从而达到控制路基压实均匀性的目的。     

“流体传动与控制”双室联动教学方案的探索

为提升学生对“流体传动与控制”课程的学习质量,以重视产出式培养目标为导向,提出采用“教室+实验室”的双室联动教学方案,重视实验操作的规范性以及理论支撑的必要性,更重要的是锻炼学生将理论应用于实践、根据实践反向审视课堂理论知识的思维习惯,激发学生对本课程理论知识的学习热情,充分发挥学生的主观能动性。     

基于深度学习的时空交通流预测算法

在智能交通系统中,准确地预测交通流量对优化交通管理和提高城市整体流动性起着至关重要的作用。随着深度学习技术的广泛应用,人们对交通流时空特征提取展开了深入的研究。本文提出了一种基于图卷积网络和Transformer的交通流预测算法,利用深度学习算法的强大功能来捕获交通动态数据中固有的复杂的时空模式。首先,通过时空图卷积网络提取空间特征;其次,通过Transformer动态地提取全局时间依赖关系;最后,为了验证该算法的性能,我们在真实交通数据集上进行了大量实验,结果表明该算法的预测准确性优于对比模型。