柴油車 高速的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

彎道制勝：誰將主導汽車產業的未來

為了解決柴油車 高速的問題，作者（德）費迪南德·杜登霍夫 這樣論述：

討論傳統汽車製造商和零配件供應商的商業模式、思維及戰略將朝著哪個方向轉變，以避免被新的互聯網產業的供應商及實力雄厚和高速發展的企業，如蘋果、阿里巴巴、百度、谷歌、特斯拉或優步所趕超。他們應當如何做才能在汽車產業的時代轉折點加入王者的陣營？這不僅對於企業，對國家也亦是如此。 斐迪南·杜登霍夫（Ferdinand Dudenhoffer）博士，杜伊斯堡—埃森大學汽車研究中心主任，企業管理學與汽車經濟學專業終身教授，德國著名汽車專家。 前言 1 車型、市場、競爭者：汽車產業現狀／／001 個人移動出行：為何銷售汽車／／002 新興工業化國家：現在和未來

汽車將銷往何處／／005 情感、SUV熱潮和更強的動力：如何銷售汽車／／008 多樣性、靈活性與尺寸規格：成功的汽車銷售還需要哪些決定性因素 ／／013 2 現有商業模式中的風險／／019 達契亞革命／／020 致命的召回與企業文化／／023 汽車銷售體系的改造之路／／032 進退維穀的柴油車技術／／041 3 驅動智能：零排放汽車／／047 內燃機終結的開始／／049 更嚴格的油耗法規：歐洲的覺醒／／052 燃料電池汽車：質高則價昂／／055 插電式混合動力的歧途／／057 算術平均的謬論／／060 特斯拉原則的勝出／／063 4 汽車智能：自動駕駛汽車／／068 改變硬體論英雄的徹底變革者

／／069 人工智慧的客戶價值／／071 零事故願景和“人”這個問題／／075 從被動安全到人工智慧／／078 激進變革：穀歌汽車／／083 電腦自主駕駛會很快實現嗎／／086 5 集群智能：使用汽車而非擁有／／088 共用經濟：使用是新的擁有／／090 同駕同乘：不同的共用模式／／095 汽車共用的未來：自動駕駛計程車／／100 6 移動出行新時代的社會價值／／104 機器人汽車與倫理道德／／104 機器人汽車的法律框架／／107 “老大哥”在為你開車嗎／／110 駭客與互聯網犯罪：數據新時代的陰暗面／／114 有效防範駭客攻擊：七項認知／／118 汽車銷售店、維修廠、保險機構———面臨被淘

汰的舊時代遺物／／124 不該是“測試版”的“自動駕駛儀”／／126 7 大眾集團的時代轉折／／129 困於鄉土的世界級企業／／130 集團中的禁忌／／134 僧多粥少／／137 步入歧途／／140 等級森嚴與試錯文化／／143 大眾還能轉向嗎／／145 8 打破規則的特斯拉／／149 “人生苦短，無暇享受假期”／／149 埃隆·馬斯克想用特斯拉做什麼／／153 快速行動者特斯拉的問題／／154 特斯拉模式———不同於百年來的行銷體系／／157 特斯拉與全自動駕駛／／162 9 革命者與失敗者／／167 穀歌汽車：詭計多端的穀歌泡泡車／／167 特斯拉和“泰坦計畫”／／171 輪子上的商廈：汽

車作為多功能平臺／／174 舊時代的贏家與輸家／／176 10 德國還會保持汽車王國的地位嗎／／182 德國2030———時代轉折的失敗者／／182 現實的一幕／／185 德國必須加速／／188 新移動時代的巨大潛力／／195 德國2030———時代轉折的冠軍／／197

柴油車 高速進入發燒排行的影片

以人工神經網路方法推估車輛污染排放之系統構建

為了解決柴油車 高速的問題，作者蔡承都 這樣論述：

台灣現行的汽油車輛污染排放檢測大多仍是以定容採樣系統檢測車輛於底盤動力計上隨著固定行車型態行駛的污染排放，而以此檢測方法不僅會限制於只能在標準實驗室內進行，採樣所需的成本也較高，甚至沒有辦法正確的表達出車輛在真實路徑上的污染排放。儘管隨著全球調和輕型車輛測試程序WLTP被提出，但仍會因為各國各地區的道路差異造成排放檢測結果與真實結果有差異。在本研究中首先以機車行駛於台中市區中進行了三條路徑的速度採樣，包括短程市區路徑、標準市區路徑、郊區路徑。透過速度分析便可明顯的看出三條路徑與台灣法規標準行車型態NEDC皆有明顯差異，而我們亦將車輛架設於底盤動力計上重新模擬出此三條真實路徑並進行污染排放的採

樣，發現三條路徑排放的HC、CO、NO及油耗彼此皆有差異。而透過連續瞬時污染排放圖，我們發現HC、CO在加減速的時候有明顯的大幅上升，在等速行駛時會略高於怠速時的排放濃度，而NOx則會隨著速度上升而增加。由此可看出在不同的道路環境下，不管是道路上的速限、紅綠燈數量、駕駛本身的行駛習慣等因素都會影響車輛的污染排放，因此以移動式車輛污染檢測系統(Portable Emission Measurement System, PEMS)對車輛做真實路徑上的瞬時檢測是量測正確車輛污染排放的必要方法。 在柴油車輛的正式認證程序上，以PEMS進行污染量測已經成為程序中的一環，但此系統較為昂貴、並且具有一

定體積，必須占用車輛部分空間，因此仍無法普及做為大量使用的監測設備。本研究以Horiba-584L廢氣分析儀配合熱線式進氣流量計及熱電耦溫度計做採樣，將三樣設備的瞬時數據整合與筆記型電腦裡做瞬時監測與統計，建立了一套成本較低的隨車污染檢測系統，可以對車輛在真實路徑上行駛時採樣連續的O2、CO、CO2、THC、NO排放。 透過蒐集的數據可以探討出各種污染物對車輛、行駛特性、駕駛習慣等等之關係，但關係性並不到相當明確，很難以單純的計算做出正確的污染物排放推估，而隨著人工智慧的發展，AI方式便可解決此問題，以相關性高的參數當作輸入，以多次演算的數學方式找出輸入參數與真實結果的關係便可推估出相對

接近的預期結果。本研究透過PEMS數據推估出對各種污染物排放影響較高的參數為速度、流量、加速度、受力，並以這幾項參數當作輸入，透過人工神經網路模型進行演算與學習，成功的推估出與真實排放相近的預期排放。本研究在CO、CO2上的預測結果相當優異，而在NO上的預測結果仍有提升空間，證明透過人工神經網路對車輛污染排放進行推估是可行的。

圖解台灣鐵道世紀

為了解決柴油車 高速的問題，作者李欽賢 這樣論述：

走吧！乘坐台灣銀河鐵道，來趟時空打卡環島之旅 　　從劉銘傳時期鐵路接軌日治時期縱貫鐵路後，台灣現代化的巨輪已轟隆隆的向前滾動，不論貨物、人員的運輸，甚至旅遊大時代的形成，鐵道扮演著前所未見、改變生活的時空工具，城市發展隨鐵道擴張，市民作息隨鐵道時刻改變，鐵道在台灣初始，不僅僅只是交通工具，也是照見未來的文明先鋒。 　　本書從台灣全島環狀鐵道開始說起，旁述各種影響台灣產業至鉅的支線，以及最先進的高速鐵路，帶領讀者一站串接一站，以圖解編排方式，地毯式呈現台灣最重要的車站及其發展情形，閱讀之間猶如享受乘坐慢車，翻閱台灣鐵道風景線，到達的每一座車站都可以放緩腳步後再出發，走過的每一條鐵道路線都能夠

看見島嶼世紀風華，走吧！現在就隨台灣鐵道出發打卡。 　　◎台灣環島鐵路站站相連全紀錄，有最精彩的鐵道文化、車站名勝與旅情。 　　◎台灣從清領時期開闢，經日治時期縱貫線完備，到戰後形成環島路線，以至台灣高鐵的興築，綜觀鐵道開拓史料及史蹟興衰，勾勒台灣鐵道百年歷史。 　　◎以嶄新的視覺概念，一站一站呈現台灣鐵道文化的動態軌跡及靜態史蹟之間的特殊性，閱讀當中可隨風景轉換知性與感性。 本書特色 　　1.以台灣鐵道為行旅定點，串接起一個個在地鐵道文化與相關風景，以寫景的視覺、慢旅的速度，閱讀台灣鐵道百年來的歷史與各車站風華。 　　2.以行旅和身心結合，五感體驗鐵道文化與文物，不管是產業、建築與美景

，讓旅行不再是只為了趕行程而匆忙，讓身心全然的投入，實際的動手DIY參與，留下身與心最深刻的記憶連結，啟發個人獨特的旅行境界。 　　3.以大量圖解方式供鐵道迷回顧台灣百年鐵道歷史與文物的新型態鐵道書。 作者簡介 李欽賢 　　現任：台北市立美術館審議委員、基隆市政府公共藝術審議委員、基隆市文化基金會董事、真理大學人文與資訊系兼任副教授、台北市政府市政顧問 　　經歷： 　　一九四五年生，歷史痴、火車迷，日文藏書豐富，讀書領域富國際觀，不僅是一位勤於筆耕的美術史學者，也是勤跑田野遍歷鐵道的畫家。 　　擅以土地與風景的觀點，詮釋藝術史；踏遍全台各地，默默探索時代烙印的足跡。 　　近著： 　

　《台灣人文風景100點》(時報出版)、《台灣城市記憶》、《車站四季》 　　《台灣古老火車站》、《台灣火車知性之旅》(以上玉山社) 　　《台灣古地圖(日本時代) 》、《台灣風景繪葉書》(以上遠足文化) 　　《日本美術史話》、《日本美術的近代光譜》、《台灣美術之旅》 　　《大地˙牧歌˙黃土水》(以上雄獅美術)，以及童書繪本等，共五十餘冊 [自序] 台灣鐵道美學再發掘    李欽賢 [一覽就懂] 台灣環島鐵道形勝圖與豆知識 【導言】chapter 00 台灣鐵道百年 ‧劉銘傳鐵路改線 ‧鐵道技師長──長谷川謹介 ‧第一家新式糖廠 ‧縱貫鐵道通車式典[閑院宮載仁親王] ‧台灣古

老火車站 【縱貫鐵路】chapter 01 點與線連結的台灣新地圖 ‧ 近代最精確的台灣地圖 ‧ 跨過橫向河川一直線 ‧ 貨運主流背景下‧ 點的存在 起造南來北往大動脈[九號車的來歷] 基隆─七堵─台北─南樹林─山佳─桃園─新竹─香山─造橋─苗栗─豐原─台中─彰化─二水─斗南─大林─嘉義─南靖─林鳳營─台南─橋頭─高雄 [典藏七堵車站][木造宿舍][功維敘][鐵道文物苗栗展示館] [豐原車站的「時代遠近法」][台中驛的木製廊柱][蒸氣火車守望鐵道][候車室大長椅] [嘉義站場天橋即景][木造驛雙璧][台南大事記][三塊厝][高雄港之推移與高雄港驛] 築海線解決滯貨 [木造老站寶庫──談文、大

山、新埔、日南、追分] 1935年中部大地震 【東部幹線鐵路】chapter 02 前進東台灣 ── 台東線與宜蘭線 ‧ 新總督重點政策 ‧ 暫擱「台東線」，移師宜蘭線 花東縱谷往台東──台東線 花蓮站古今談─移民村豐田車站─山巒皺褶起伏在大富─東線唯一老站關山 丟丟銅仔「磅空」──宜蘭線 八堵─暖暖─四腳亭─侯硐─三貂嶺─石城─大里─大溪─龜山─外澳─頭城─宜蘭─二結 [四腳亭舊線跡][連續隧道群][數字火車站密集區][大里車站原風景] [望海的車站] [宜蘭線的蒸氣火車] 【支線風情】chapter 03 深入海邊及內山的支線 舊淡水線[北白川宮能久親王] 台北後車站─新北投車站原形─

消失的淡水站 電力事業鐵道──集集線 重建集集車站─水里大水管─終點站車埕 礦區鐵道平溪線 十分寮─石底─菁桐坑 復活的深澳線 瑞芳─海科館站 內灣線拉出六家線 榮華─竹東─九讚頭 接駁高鐵的沙崙線 南台南站─保安 【消失的軌跡】chapter 04 開發資源的產業鐵道 ‧動力能源 ──礦業鐵道 ‧糖鄉‧ 糖香── 糖業鐵道 ‧伐木軌跡 ── 林業鐵道 羅東林鐵小火車──追蹤林鐵產業遺產 竹林─歪歪─大洲─三星─天送埤─牛鬥─濁水─終點站土場 阿里山鐵路的歷史軌跡──看見殘存的木造驛 鹿麻產─竹崎─奮起湖 【環島的接連】chapter 05 環島鐵道願景成真 ── 北迥線與南迴線 北迴鐵路

的小驚艷 南迴線的山海旅路 [屏東線] 【一日生活圈】chapter 06 台灣鐵道新紀元 ── 台灣高鐵 新竹─台中─台南─左營 【懷舊旅路】chapter 07 活化廢線跡 舊山線斷橋 草嶺隧道 后豐鐵馬道[故吉次茂七郎君之碑] 重修糖鐵火車站旗山 【環島鐵道戳戳樂】 作者序 　　 台灣鐵道美學再發掘 　　 　　立足文化觀點，用彩筆發掘「鐵道美學」，是筆者當初畫老車站與蒸汽火車的動機。從車站出發探訪當地產業和聚落源起；繪蒸汽火車要知道每一台火車的製造廠，出品年份乃至型號與身世。一頭栽進鐵道建築和動力機具的探索，至今已踰二十二年，鐵道情緣難了，以後仍會鎖定鐵道圖像做為終身學習，與繼續

深掘的繪畫主題。 　　 　　鐵道是隨科技進步不斷在變化的一種運輸工具，從早期的蒸汽機關車，中經柴油車牽引，到車廂前端附設駕駛座的氣動車，直至鐵路電氣化時代來臨。舉凡列車的速度與車種，車站的形式與建材，行車安全措施一再提升，以及解決交通瓶頸的鐵路地下化和高架化等等，鐵道風景急遽變遷，部分已埋進鐵道史斷面中的鐵道考古學材料，便成為本書的基本架構。 　　 　　原先只是為鐵道寫生而追火車，未料追出源遠流長的鐵道史觀，調查資料與田野踏查，是筆者「雙刀流」的鐵道體驗。由繪畫帶進寫作，就是不停地畫，狂熱的讀。閱覽日文鐵道月刊及鐵道書，是每天必修的功課，鐵道新知廣大深博，藉各家鐵道觀點，再去比對本地的鐵道歷程

，可以培養出對照性與宏觀度。 　　 　　摸索鐵道文化二十數載的前提利器，有些是借力筆者長年的美術史訓練。最初是研究藝術家成長、求學的足跡，專程踏上藝術家的鐵道動線，從此搭火車搭出癮來，也藉他們的鐵道車窗之見聞，求出藝術家生命史與作品論的關係。鐵道予台灣風景畫帶出無遠弗屆的視野，也是不可否認的事實。 　　 　　將鐵道視為一種文化，有政策的、經濟的、軍事的、科技的諸多背景，它帶動通學、商旅、貨運、移防、郵務的快捷，加速教育、產業、城鎮與資訊的發達。每一座車站，每一部火車都可以說故事，這本書即是要用自繪自說的方式，從輕鬆角度漫談台灣鐵道一世紀經緯。 　　 　　台灣土地面積雖小，但百年來的鐵道極富多元

化，有幹線、支線，也有林鐵、糖鐵、礦鐵或已消失的鐵道。還有晚進的北迴線與南迴線，圓一場環島鐵路的大夢。更近的就是高速鐵道，準確快速又極具時尚的輸運大動脈，縮短了台灣南北一日生活圈的距離，成為這個時代的交通新寵。 　　 　　鐵道風景日新月異，如今又昇華為豐富有趣的知性文化，這也是撰寫本書所要求的高度，期以趣味性加上欣賞性，所以才有很多筆者手繪的鐵道圖像穿插在字裡行間。降低鐵道為實用的記錄功能，將鐵道與藝術融合為一，企圖創出鐵路有情世界。 　　 　　待本書付梓之後，正在更新中的車站仍會變動，當然也盼望台灣鐵道文化因而升等，並提高品質。

運用AI模式於柴油車實際道路駕駛NOx和CO2的排放預測-以梯度提升回歸、人工神經網路和混合型模型進行特徵值重要性分析

為了解決柴油車 高速的問題，作者文宏達 這樣論述：

本研究主要是建立以人工智慧(Artificial Intelligence, AI)模型來進行柴油車輛路上實際汙染排放預測的方法，做法是以攜帶型車輛汙染量測系統(Portable Emission Measurement System, PEMS)的實測數據來建模，數據來源是來自團隊的研究發表文章。由於PEMS系統所記錄的量測數據內容多達35項參數，雖然人工智慧技術能處理大量數據，但恐需花費較高的計算成本。因此，經分析這35項參數，發現其中影響氮氧化物(NOx)排放且具有高度相關性的有9項參數特徵值，而影響二氧化碳(CO2)排放，則有8項參數特徵值具高度相關性。為了對人工智慧 AI模型進行準

確、快速的預測，輸入特徵的選擇與模型的選擇一樣重要。本文研究了輸入特徵選擇對實際道路上行駛的輕型柴油車排放模型的影響。然後使用梯度提升回歸(Gradient Boosting Regression, GBR)模型訓練和預測市區場景、郊區和高速公路上實際駕駛柴油車輛的氮氧化物(NOx)、二氧化碳 (CO2)和燃料消耗量的排放。便攜式排放測量系統(Potable Emissions Measurement System, PEMS)系統用於收集車輛和環境條件的數據。車輛在兩條路線上行駛。該模型使用第一條路線數據進行訓練，並用於預測第二條路線的排放。有10個特徵(原來9個特徵值再加上需另外計算的加速

度)與NOx模型相關，9 個特徵(原來8個特徵再加上需另外計算的加速度)與CO2模型相關。對每個特徵的重要性進行排序，並使用不同數量的特徵作為輸入來訓練模型。最佳NOx模型在每種駕駛模式（市區、郊區和高速公路）中的決定係數 (R2) 值為 0.99、0.99 和 0.99。對第二條路線的預測的R2值分別為 0.88、0.89 和 0.96。最佳CO2模型在每種駕駛模式中的R2值分別為 0.98、0.99 和 0.99。對第二條路線的預測的 R2 值分別為 0.79、0.82 和 0.83。NOx模型最重要的特徵是空氣質量流量(g/s)、排氣流量(m3/min)和 CO2 (ppm)，而CO2模

型的重要特徵是排氣流量 (m3/min)和空氣質量流量(g/s)。值得注意的是，基於前三個特徵的回歸模型就可得到非常接近測量數據的預測。本研究還提出了使用其他人工智慧方法來比較預測結果。使用人工神經網路(Artificial Neuron Networks, ANN)用於構建 NOx 模型及使用混合模型用於構建CO2模型，此二模型的輸入特徵值數量均僅採用前三與前四重要的特徵值。根據結果比較，GBR 模型性能均優於其他兩個 AI 模型。關鍵字： 氮氧化物 (NOx)、二氧化碳 (CO2)排放;柴油車輛;梯度提升回歸;特徵重要性;便攜式排放測量系統;人工神經網路