随着汽车工业的飞速发展,汽车新技术不断涌现,诸如新能源技术、混动技术、纯电动技术等,其实最为重要的是汽车动力总成的重新匹配,原来是内燃机加变速器,现在是混动加变速器
<正>今年的"3.15"再次把汽车服务行业推到了风口浪尖,在舆论的重压下,4S店似乎成了"唯利是图"的代名词,维修技师变成了不懂技术只会"忽悠"客户的助虐者。此时,有些非4S店体系
逆散射在众多领域有着广泛的应用,基于深度学习的逆散射算法更是成为研究的热点。但现有的成像方法存在复值数据利用不充分,算法模型抗噪声不高等问题。本文从两方面出发研究了基于深度学习的逆散射成像方法。一方面,从改善网络结构的角度入手,提出了基于复数卷积网络模型的成像算法和基于UnetPlus模型的成像算法。另一方面,从提高训练集质量以及结合传统逆散射方法的角度入手,提出了散射电场数据集和伪谱数据集,主要
Hue-Saturation-Intensity (HSI ) 颜色模型,一个心理上地呼吁的颜色模型,被采用设想相对预言错误在仙子城市的北京基于表层土的 pH 的空间预言的盒子代表的不确定性。一个二维
故障现象一辆2009款丰田卡罗拉1.6GL轿车,出现无法启动故障,但启动时能听到启动机正常运转的声音。