沃尔沃XC60

测试地点:中国·北京2022款沃尔沃XC60在各个方面都让人比较满意,如果价格优惠力度进一步增大,相信会带来更多购买者上月刚驾驶过2022款沃尔沃S60 B4,今天坐上2022款沃尔沃XC60B5四驱智雅豪华版驾驶位一踩油门踏板就感受到了动力上有了很大提升,毕竟发动机从B4提升到了B5。     

雨天山道车祸目击记

北京非典“双解”过后，酷爱户外运动的车迷都纷纷驾车向风景如画的山区驶去。刚到怀柔区中心．就见北部山区已笼罩着一大片乌云，一场暴风雨就要来临。     

奥迪R8 V10 Spyder

测试地点：英国·Gwynedd敞篷版起跑往往是破坏动力学设计的罪魁祸首,那么对于R8 V10 Spyder来说,能否逃出桎梏呢？R8 Spyder中央控制台的末端有一个小按键,位于MMI控制按键和7挡双离合变速器挡把的后部,在驻车健和顶篷升降的开关旁边,这是一个看起来很不起眼的配置,但它决定了驾驶者能否享受到来自V10发动机的震撼声效。随着食指给到这个按键一点点压力,     

斯巴鲁BRZ

测试地点：中国·北京市·潭王路它没有舒适的悬架和底盘、宽大的座椅、丰富的配置以及众多值得炫耀的炫酷黑科技。它惟一能够给你的是那纯粹与极致的驾驶乐趣,它就是斯巴鲁BRZ。如果,它碰巧还是一辆手动变速器车型的话,我敢保证驾驶乐趣会翻倍2挡、3挡、2挡……伴随着轮胎发出悦耳的叫声,一辆蓝色的斯巴鲁BRZ在弯心小心翼翼地甩着它灵活的屁股,     

上汽通用别克VELITE 5

测试地点：中国·上海国产合资插电式混合动力汽车的代表,纯电116km,总续航里程768km,彻底解决了电动车的里程焦虑问题。VELITE 5搭载的EREV增程型电驱技术,曾经连续两次获得沃德十佳发动机奖项燃油车不环保,电动车跑不远,如何解决两者的痛点,鱼和熊掌兼得？插电式混合动力是目前理想的选择,不过市场上可供选择的插电式混动汽车很少,仅有比亚迪、上汽等寥寥几家自主品牌车型。如今,一家合资品牌插电式混合动力车型强势出场了,那就是上汽通用的别克VELITE 5。别克VELITE 5纯电模式下可行驶116km,     

BMW X4

<正>测试地点:中国·上海市·松江豪华中级SUV轿跑车,BMW以X4又一次开发出一个全新的细分市场!它会取得和X6一样的成功吗?作为过去30年提升最为迅速的高端豪华汽车品牌,BMW对如何扩张产品线一直有独到见解。这个以"纯粹驾驶乐趣"为Slogan的品牌,始终坚持旗下所有产品必须能给消费者带来卓越的公路驾驶感受,而至于这款车到底是跑车、轿车、SUV还是Crossover,反倒好像并不那么重要。所以当1999年推出第一款SUV车型X 5时,B M W将其定义为运动型休旅车(SAV),以示和更注重越野性能的其他品牌     

东风风行CM7

<正>测试地点:中国·江苏·苏州驾着伟岸的大型MPV出行不再是梦想,随着风行CM7的到来,它离你的生活已经越来越近记得几年前,在北京的紫竹院公园门口看到了几辆大型豪华MPV,旁边人们纷纷议论着这几辆车的车主——影星们已经到场,其中就有葛优的座驾。走进公园一看,果不其然,大腕们正在拍摄《非诚勿扰Ⅱ》离婚一场戏。看来大门处的大型MPV则成为他们的标签。在剧组、片场、影视拍摄基地,我们经常能看到一些大型豪华MPV,那架势比豪华轿车带来的气派还要大,其实它不仅     

哈弗H2

<正>测试地点:中国·北京市·温榆河哈弗的H系列又来了新帮手!也许你还不知道,无论各路英豪如何搞出新花样,在中国SUV销量排行榜上,长城总能稳坐头把交椅,这一次H2又是来夺谁的宝座呢?如果哈弗打出时尚牌,你怎么看?请注意,这可并非简简单单外观设计上的"时尚",而是渗透到品牌骨子里的"时尚"。如果你打开哈弗网上商城,在这里,你不仅可以预定车辆,更可以随心所欲打造属于自己风格的H2。对于定制汽车,你是否还停留在那些动辄百万的豪华品牌上,或者未曾想过本土品牌能有这等服务?简单来说,哈弗H2不仅接受车身颜色自选,制动钳、轮圈、     

竖凸曲线与平曲线组合设计的新方法

借鉴了国外对曲线前必需视距（PVSD）的研究成果，针对中国的实际情况，结合竖凸曲线上的视距变化，提出了符合中国的竖凸曲线与平曲线组合设计新方法，并用交通事故为指标对新旧两种方法进行了评价。     

基于GBRBM-DBN模型的短时交通流预测方法

为提高城市道路短时交通流预测的精度和效率,提出了一种基于深度学习的短时交通流参数预测模型,结合高斯-伯努利受限波尔兹曼机、Softmax回归模型和深度置信网络,对大规模路网中地点车速进行预测.该模型在网络底层加入高斯-伯努利受限波尔兹曼机,将传统二值输入转换为连续实值输入以适应地点车速的数据特征.在网络输入、输出矩阵中加入时空特征表达,并将深度置信网络顶层接入Softmax回归模型,根据深度学习模型提取到的地点车速时空特征对多路段多时刻的地点车速进行预测.选取广州市大规模路网中60条路段60 d的实测地点车速对网络结构和参数进行调试,并分析预测结果.结果表明,GBRBM-DBN网络结构能够提取大规模路网中地点车速的时空分布特征,预测精度较高.与长短时记忆循环神经网络预测结果进行对比,具有更高的时效性;与“深层模型+小规模数据”相比,平均绝对误差减小10.13 km/h,平均相对误差减少14.5%;对输入矩阵中的训练集和测试集数据量比例作不同划分,平均绝对误差变化范围在1.64 km/h以内,平均相对误差仅增大7.3%.