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國立雲林科技大學 電子工程系 蘇慶龍所指導 陳松榆的 夜晚主動式調整頭燈系統設計與實現 （2019），提出2017 mazda 3規格關鍵因素是什麼，來自於智慧頭燈、夜晚車輛偵測、頭燈控制。
而第二篇論文國立臺北科技大學 車輛工程系 吳浴沂所指導 呂倬宇的 節能車用內燃機標竿分析之研究 （2017），提出因為有 標竿分析、引擎節能技術、熱效率、汽油缸內直噴的重點而找出了 2017 mazda 3規格的解答。
2017 mazda 3規格進入發燒排行的影片
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－－－－－－－－－－ Skoda Octavia開出79.9萬的入門價來台，讓許多人的眼睛都為之一亮！超殺的價格，加上給到滿、給到好的配備，讓想要入手百萬以下中型房車的車主們，不得不回頭一顧！到底這次它強在哪裡？
影片很長，你可以跳著看、比較省時間...但如果你確定是要買百萬級中型房車了，這支影片應該可以給點建議！還有，假如你有關於這部車的購車菜單，也歡迎在下面留言，給有興趣入手的人參考參考。
⚫更正：39:49~43:19 介紹Focus車型時，汽油版時尚經典型的價錢有錯誤，應該是75.9萬、不是87.9萬，兩者相差12萬之多。所以要選這台的話，只能考慮加價到79.9萬的Octavia接單入門版。
（我原本寫的87.9萬原來是Focus五門柴油時尚型的價錢，我當時一定是眼瞎了。👀）
影片裡面競品分析共有以下9台：
【首要競品分析】
１．Mazda 3
２．Ford Focus
３．Nissan Sentra
４．Hyundai Elantra
５．Mitsubishi Lancer
６．Toyota Altis
７．Luxgen S5
【次要競品分析】
1．Nissan Teana
2．Toyota Camry
而關於「後勤分析、妥善率、舒適度、空間機能、操控...」之類的；有些內容我沒有答案，有些內容屬於買車的人自己得去現場做功課的，所以我大致上就只能跳過。😓
還有一點也很重要，就是有些車依照規格資料分析後，看起來勢均力敵，這時候的取捨就得自己去展間看實車，坐一坐、摸一摸、聞一聞、試開一下、比比價，應該就能找出答案了！
（別期待我能給你什麼答案！因為買車跟口袋深度、個性，都有很大的關係。）
「但安全配備明顯不足的車型，是真的不用給車商什麼機會去賞車啦！」
最後，以下是影片目錄，大家可以撿自己喜歡的來看：
外觀：https://youtu.be/JmbF80QuiK8?t=1m32s
內裝：https://youtu.be/JmbF80QuiK8?t=6m27s
試駕：https://youtu.be/JmbF80QuiK8?t=10m01s
規格配備：https://youtu.be/JmbF80QuiK8?t=14m43s
最佳選擇：https://youtu.be/JmbF80QuiK8?t=27m17s
首要競品分析：https://youtu.be/JmbF80QuiK8?t=34m36s
次要競品分析：https://youtu.be/JmbF80QuiK8?t=54m32s
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主講人/剪輯後製/企劃：廖剛
註：不會有字幕(我手邊沒有人力)(但你有興趣也可以幫我上字幕)、不要用粗話罵人～
夜晚主動式調整頭燈系統設計與實現
為了解決2017 mazda 3規格 的問題，作者陳松榆 這樣論述：
經統計，交通事故約有60%[1]發生於夜間環境，其中以視野不佳引發的交通事故為主，因此各大車廠也紛紛投入夜晚照明輔助系統的研發，例如:自適應式智慧頭燈系統(Adaptive Driving Beam,ADB)及主動式轉向照明系統(Adaptive Front Lighting System,AFS)，目前基於影像式的夜晚照明輔助系統主要分為傳統電腦視覺影像處理[2][3]與機器學習分類器[4]兩種。傳統影像處理是透過夜晚車輛的車燈亮度與背景有很強的對比特徵，過濾出車燈資訊後，再以車燈的動態對稱性特性判斷是否為車輛，但僅根據車尾燈特徵搜尋車輛，無考慮車燈在時間與空間域中的連續性等其他特徵屬性，
當對向來車，或頭燈照射影響，容易導致追蹤的車燈特徵消失，造成誤判。機器學習分類器(Support Vector Machines,SVM)是透過訓練器輸入不同車輛的樣本，輸入畫面進行比對，偵測畫面中的車輛，而此種做法必須考量到訓練時的樣本，當樣本數過少時，容易導致誤判，同時蒐集樣本須包含到不同環境下以及不同種類的車輛，才有辦法實際應用於道路上，分類器以目前的技術環境下，運算量龐大難以實現於車規嵌入式平台。而本論文所設計的夜晚主動式調整頭燈系統，是結合預先校正的參數與多種夜晚車輛空間幾何特徵與時間連續性特徵，以追蹤演算法降低演算法運算量，可以在夜間透過控制LED頭燈矩陣，自動開啟大燈得到最佳視野
，同時大燈照射範圍自動避開前方車輛，實作於車規嵌入式平台，執行速度介於23~25fps，達到實車測試之標準，於夜晚多車道偵測率可達90%，前方車道偵測可達95%，且使用單一攝影機為感測器，降低系統開發與後續系統維護成本。
節能車用內燃機標竿分析之研究
為了解決2017 mazda 3規格 的問題，作者呂倬宇 這樣論述：
近年來的能源短缺與溫室效應是國際重大議題，促使各國規範更加嚴格的車輛排放標準，尤其歐盟已規定於2020 年新車的二氧化碳的平均排放量必須降到每公里95克。而在電動車普及化之前，內燃機仍是市售車輛的主流動力單元，因此各車廠均積極研發內燃機的節能技術上，包括汽油缸內直接噴射(Gasoline Direct Injection, GDI)、阿特金森循環(Atkinson Cycle)、油電混合動力車(Hybrid Electric Vehicles, HEV)等。 我國內燃機技術發展較晚起步，為了有效評估國內自主研發之引擎在國際上的競爭力，本論文首先蒐集國內外文獻及相關資料，建立性能及油耗的
各項標竿，再對一具1.5升汽油缸內直噴渦輪增壓引擎原型機進行測試實驗，將各項數據與標竿值比對，分析目標引擎的優劣。 根據測試結果，目標引擎之性能輸出在標竿值的一個標準差之內，但制動耗油率(Brake Specific Fuel Consumption, BSFC)明顯高於標竿平均值，制動熱效率也低於標竿平均值，代表目標引擎的節能表現仍有改良的空間。而目標引擎將來可能應用於純汽油車、HEV或者PHEV車款，因此本研究也蒐集市售GDI引擎車款之燃油經濟性，作為後續整車量產的參考依據。另外本論文也針對引擎節能關鍵技術，透過蒐集之文獻深入探討並考量成本效益，根據目標引擎的定位提出改良為長膨脹衝程
引擎設計為目標引擎改善熱效率的理想方針。