走在汽車革命的路上論文書籍站
國立臺灣大學 機械工程學研究所 鄭榮和所指導 李成之的 增程式複合動力機車之能量管理策略研究與HiL驗證及二氧化碳排放評估 （2020），提出suzuki機車評價2020關鍵因素是什麼，來自於複合動力機車、節能控制策略、複合動力控制單元、模型迴路模擬、硬體迴路測試、WtW二氧化碳排放。
而第二篇論文國立中山大學 機械與機電工程學系研究所 光灼華、黃永茂所指導 林苑婷的 變比例機車連動煞車系統之設計與分析 （2020），提出因為有 機車、煞車系統、連動煞車系統、變比例連動煞車系統、適應性控制、凸輪外型設計、機器學習的重點而找出了 suzuki機車評價2020的解答。
suzuki機車評價2020進入發燒排行的影片
我認為區間測速不該存在的主要原因
而這原因，就是
隱私
前幾天看到邱委員的這篇，我實在不是很認同
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首先，不得不說邱委員是所有現任立委中最關注交通議題的
但我認為區間測速不單單是交通議題而已
雖然不合理的設置跟跟荒妙的速限都是事實
雖然不合理的設置跟跟荒妙的速限都是事實
雖然不合理的設置跟跟荒妙的速限都是事實
（很重要所以講三次，不然又有一堆奇怪的鄉民眼殘說我在亂噴lol，但本篇沒有要講這部分）
這些也是大家最幹的幹點，但我一直在提倡，也最反對區間測速的點恰恰與委員相反
沒錯，這個有資安疑慮的隱私權問題其實才是最重要的。
我們來看看老早在2018年就生效的歐盟一般資料保護規範法（簡稱GDPR）在維基百科上的部分內容
資料來源：https://reurl.cc/DvoVOQ
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原則
個人資料的收集應存在適當的限制，進而以合法且公平的方式取得，並且透過適當的方法知會資料來源或者主體，再進一步取得同意。
（不要跟我說區間有掛牌，等看到那牌子最好來得及迴轉離開齁）
保護範圍
個人身份: 電話號碼、地址、車牌等
生物特徵: 歷資料、指紋、臉部辨識、視網膜掃描、相片等
電子紀錄: Cookie、IP 位置、行動裝置 ID、社群網站活動紀錄
（以上幾點內容，就是為什麼最近的網站都會因為Cookie問使用者一堆問題，Ｊ點很重要請記得）
法規基礎
被遺忘權 (Right to be forgotten)：可以要求控制資料的一方，刪除所有個人資料的任何連結、副本或複製品。
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以外，我們還要求資料收集方提供我們被收集的資料COPY，這也讓我去年(2020/06) 車子在保養廠整理，結果車牌被拔去開的事情留下了證據，不過這又是另一個故事了，有『需要』的話我再來跟大家分享
圖：https://imgur.com/a/E2v7ZQY
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接著簡單解釋一下區間測速的原理
區間測速就是用攝影機『監控』所有經過的車輛，利用固定的道路長度，由車輛進入與離開的『時間點』推算出車輛通過的『平均時速』
沒錯，區間測速就是在用路人『未經同意』之下就收集個人資料
他們利用影像辨識，收集了我的車牌，我的行蹤，而且根本不管我有沒有違法！
這也是我最反對的原因！如果我住在坪林，每天不爽給遠通賺錢跑北宜來回，不就等於是每天都告訴政府我幾點回家？幾點上班？
我根本沒有同意這樣的事情啊！
嗯嗯，講到這有些人就會說『啊你不超速就沒事啦』，對啊，不超素就沒事了，但等政府要弄你的時候就出事啦！這樣搞跟強國的人臉辨識，社會信用評價有什麼兩樣？繼續放任這種東西下去就真的兩岸一家親啦
參考：
中國臉部辨識違規闖紅燈系統認錯人，格力電器女總裁中招
https://reurl.cc/e9draR
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講了那麼多，一定還是有很多人覺得
『啊我又沒做壞事，幹嘛怕這些』
我改變不了這樣的想法，但我想說的是，至少給我們選擇的權利吧！etc雖然做了車牌辨識並記錄，但是在使用者『簽名』同意收集資料前
使用者同意前
使用者同意前
使用者同意前
（這個真的很重要所以要講三次）
ETC連儲值功能都無法開通，甚至連『本人』也無法透過線上系統查詢詳細通行紀錄，只能拿著帳單一筆一筆去超商或其他管道繳費！
比歐盟落後就算了，好歹跟上自家人的etc吧？
雖然etc這樣還是未經同意就收集個人資料（行蹤），但好歹高速公路是完全封閉的系統，我們可以不上高速公路，用海線往返南北，但住在北宜公路上的人們呢？這些人有選擇嗎？
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所以，請任何一個單位在收集大家的個人資料前，至少先過問，不要弄的大家連選擇的權利都沒了。
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請___簽署這份文件，因為您認為高速/快速公路太危險，而且在不合法的情況下騎上去就沒有素質。
倘若將來，高速公路開放紅黃牌摩托車行駛，與快速道路開放白牌摩托車行駛，本人___同意絕對不在上敘道路上使用摩托車（如：紅黃牌行駛高速公路，白牌行駛快速公路），若違反的話，願意上傳一支自爆菊花影片到社群網站上，表示個人素質與爆菊花決心。
__
近來有許多媒體盜錄影片，拿去當做新聞營利使用。要做新聞報導絕對沒問題，不用聯絡我，但，請寫清楚出處（內文包含影片原始連結或頻道連結），重新上傳之內容不要刻意蓋住片中浮水印即可，請盜錄者自重。
Cameras
► Garmin Virb XE, Samsung Gear 360 ( 2017 )
剪接軟體
► Apple Final Cut Pro X ( Mac 專用 )
#取消禁行機車 #還我高速公路 #不要低能藍藍路 #三讀已過 #認同請分享 #魯蛇 #肥宅 #宅肥 #負能量
增程式複合動力機車之能量管理策略研究與HiL驗證及二氧化碳排放評估
為了解決suzuki機車評價2020 的問題，作者李成之 這樣論述：
本研究針對應用於二輪載具(機車)之串聯式複合動力系統開發能量管理策略，並探討於二輪載具應用規格與工況之能量管理策略設計如何影響系統行為與效率； 為了測試以及驗證理論與數學模型，本研究配合產學計畫產出一終端輸出動力性能8 kW之原型系統作為研究對象，並利用數學模型在環模擬(Model-in-Loop)設計策略，接著配合自行建立於dSPACE RTI電腦的車輛模型進行Real-Time軟體與控制器在環測試(Software-in-Loop and Controller-in-Loop)，也利用dSPACE與AVL系統串聯進行聯合硬體在環(Hardware-in-Loop)測試，以車輛模型取代真實
車輛形體與環境模擬運行負載，配合實際次系統進行不同行駛路程之模擬測試，紀錄並分析系統之響應用以驗證管理策略有效性。最後，本研究為了將系統的環保效益和市售純燃油與純電車相比，利用油井到輪端(Well-to-Wheel)二氧化碳排放，計算不同系統使用能源造成的二氧化碳排放，並得到相關結論與評價。
變比例機車連動煞車系統之設計與分析
為了解決suzuki機車評價2020 的問題，作者林苑婷 這樣論述：
兩輪機車傳統上以配備前後獨立的煞車系統為主，左煞車把手產生後輪煞車，右煞車煞車把手控制前輪煞車。緊急煞車時，若正確地先煞後輪再加入前輪煞車，可以獲得足夠的煞車力並使車身穩定煞停。然而，在緊急狀態下，駕駛可反應時間不到2秒，常見的動作是單獨使用後輪煞車而未及時在碰撞前使用前煞車，使得煞車力不足而發生事故，或者單獨使用前輪煞車而摔倒。連動煞車系統(Combined brake system, CBS)是一種整合前後煞車系統的機構，讓駕駛者使用單一煞車把手即可同時產生適當配比的前後輪煞車力，因此在大多數行駛條件下，駕駛者僅操作單一煞車把手即可產生足夠高的煞車力以應付緊急狀況。CBS模組本身是一個系
統，在成本與機車狹窄的配置空間之限制下，必須滿足煞車性能、安全性、操作舒適性、操控性、模組的耐候性與對邊界條件變異的強健性等需求，因此CBS的設計開發與生產是一項艱鉅的工程。文中首先研究機車煞車動力學以及CBS的設計原理，然後從探討機車消費者的安全與舒適性需求開始，探討CBS的設計與分析方法，並建立CBS模組品質監測技術，研究工作包括下列三大部分：首先解析市場上通用的簡式CBS產品之特性、性能極限、設計準則，然後建立性能預測方法，以及系統性的參數設計方法，然後實車驗證優化設計之效果。實測結果顯示，利用分析方法預測的煞車性能與實車測試結果非常吻合，預測誤差< 1%。在整車前、後輪煞車系統均正常條
件下，實測整車減速度性能：對應把手平均入力173.86 N之最大減速度5.24 m/s2 (0.53g)。受限於簡式CBS的可調整參數不足，雖然經過參數優化後，可讓該款車輛煞車性能高於法規認證要求：當前後輪煞車系統均正常時，左煞車把手(意即連動側煞車把手)的操作力≤ 200 N時，整車減速度須達5.1 m/s2以上。但前輪煞車力的分配比例難以提高(對應後輪鎖死點之前煞車力:後煞車力= 35%:65%)，緊急煞車性能與低速煞車的舒適性都無法令人滿意。為了解決現有CBS產品之機構性能瓶頸，文中針對一種高效能的變比例CBS產品(Variable ratio combined brake system
, VRCBS)探討設計方法。VRCBS是一種適用於機車的機械式CBS系統，目的為突破傳統式CBS(又稱為簡式CBS)的性能極限，能夠同時滿足安全性、高煞車性能和駕駛舒適性的要求。文中推導了VRCBS機制的數學模型，提出一種基於自適應控制理論的參數匹配設計方法來完成其核心元件之設計。利用本文所提出的設計方法所開發的VRCBS原型，於實車道路動態煞車測試結果為：把手平均入力154.29 N時之最大減速度6.37 m/s2 (0.65 g)與後輪鎖死點之前、後煞車力分配比例(50%:50%)的表現均明顯高於簡式CBS，且VRCBS的煞車性能與體感舒適度均優於簡式CBS設計，此一結果驗證了所提出設計
方法的可行性。論文中最後提出VRCBS之自動化量產檢測技術，並且探討應用機器學習於生產線上檢測VRCBS性能的關鍵技術。研究中首先發展快速檢測系統與軟體，於取得足夠的數據後，分析快速檢測系統與實車測試數據的相關性，然後選擇與實車性能要求規範相關的特徵參數作為檢測分析的依據。將此參數經過主成分分析使其降維成為二個主成分後，再利用核函數支持向量機(Kernel support vector machine, KSVM)進行分類。驗證結果顯示，KSVM分類器對NG產品的召回率可達100%、正確率為90%、F1分數則為72.72%。