节后返程,进一步撕下电车的续航遮羞布,高速行车续航缩水六成

在以往电动汽车企业将电车的续航缩水往往归咎于车主的驾驶习惯,而节后随着大批人员回城,不少电车车主对续航的担忧更加明显,有车主表示一些电车的续航缩水严重到难以忍受,续航足足缩水六成以上。

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据该车主表示,车子的标称续航显示未430公里,然而实际行车的时候续航只有170公里左右,实际续航只有标称续航的39.5%,缩水的严重程度让车主难以接受。

当然车主也表示,可能真的与高速行车有关,行车速度紧贴着120公里时速的限速行车,同时开启了暖气,再加上北方的寒冷天气,但是如此寒冷的天气下总不能不开暖气吧,不开暖气开车那就是寒号鸟。

如此严重缩水的续航,让车主时刻处于续航焦虑之中,按高速公路30-50公里左右一个服务区计算,多就4个服务区得进去充电,少的话2个服务区就得进去充电了,毕竟剩下大约20%的电量就得考虑充电,而快充达到90%就充电速度就迅速下降。

遇上塞车,车主就更为焦虑了,此时车主就真的不敢开暖气了,担忧开暖气的话会导致电量不足以维持到下一个服务区。事实上媒体就报道了有车主可能没有关注到汽车的电量,导致在服务区附近耗尽电量,不得不推车前行,幸好遇上交警,交警帮忙推车进入服务区充电。

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针对一些车企将电车续航严重缩水完全归咎于车主驾驶习惯的问题,早前工信部的一份咨询文件就指出,电动汽车低温续航低于35%就属于优秀,印证了电动汽车在冬天的续航是真的可能严重缩水的。

如果再加上电车在高速公路高速行车和开暖气等的影响,电车的续航大幅缩水到五成以下是非常可能的,而该车主的电车缩水到四成以下实在太夸张了,这也提醒了电车车主在行车时得时刻注意续航力,不要搞到车子真的没电了要推车,乃至拖车,那将给假期旅行增加无穷的烦恼。

电车的续航缩水,还与电车的使用时间和电池循环次数有关,随着电车使用时间的延长,电池终究会逐渐衰退,早期的车主就指出一些电车使用5年电池续航缩水两成以上,而电池容量小的插电混动和增程车的电池由于充放电频繁,电池衰退就更快,有车主指出这类车型两年就可能缩水两成以上。

电车还有一个特性,那就是电车长期停放没有使用,电池的活性同样会加速衰退,笔者的大疆无人机由于一年多时间没有使用,如今就已无法充电,凸显出锂电池的缺点,它相当娇气,虽然经常充放电保持活力。

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凡此种种都让电车车主的日常使用远没有媒体宣传的那么好,电车就如一个娇气的电子产品,得小心呵护,长途旅行的时候又得时刻担忧电量不足,这都让诸多电车车主很不爽,此外节假日长途旅行还会遇上服务区充电站排队充电等问题,因此一些车主如今经过了多次节假日的折磨之后已不愿长途旅行时开电车了。

<think>好的,我现在需要帮用户查找关于FSAS网络结构的图表或拓扑图。根据用户提供的引用资料,首先得从各个引用中寻找线索。 引用[1]提到FSAS模块在YOLOv8中的应用,并详细讨论了其结构,但没有明确说有图表。引用[2]同样讨论了结构,并提供了一个GitHub链接,可能有代码或文档中的图片。引用[3]提到不对称的编码器-解码器结构,FSAS仅在解码器中使用,这可能涉及架构图。引用[4]和[5]详细介绍了FSAS的原理和实现,特别是引用[5]提到了模型文件和实现代码,可能包含结构图。 接下来,我需要检查这些引用中是否有直接提到图表或拓扑图的地方。引用[5]的目录里有“模型改进版本”和“成功运行结果”,可能包含结构图。另外,GitHub代码库可能有相关的README文件或示例图。此外,用户提供的引用中,引用[2]的代码链接可能包含文档中的图片,需要进一步查看。 需要注意的是,用户可能无法直接访问外部链接,因此建议他们查看GitHub仓库或相关论文。同时,根据引用[3]的不对称架构描述,可以推测结构图可能分为编码器和解码器部分,FSAS模块在解码器中应用。 最后,综合所有信息,建议用户查阅引用中的GitHub链接、论文原文或相关文档,这些地方最有可能包含所需的图表。如果找不到,可能需要联系作者或社区获取更多信息。</think>根据提供的参考文献,关于FSAS(傅里叶+Transformer模块)的网络结构图表或拓扑图信息整理如下: ### 1. **结构特征概述** FSAS模块的核心设计结合了**频域计算**和**自注意力机制**,其架构特点包括: - **不对称编码器-解码器**:仅在解码器中引入FSAS模块以优化去模糊任务[^3] - **频域转换层**:通过快速傅里叶变换(FFT)将特征图转换到频域,降低计算复杂度[^4] - **注意力重分配**:在频域内进行通道注意力计算,保留重要频率成分,抑制噪声[^5] - **残差连接**:保留原始空间特征与频域特征的融合路径[^5] ### 2. **关键模块示意图** 虽然文献未直接提供完整拓扑图,但可通过以下描述重构其结构: ``` 输入特征图 → FFT频域转换 → 频域通道注意力 → IFFT逆变换 → 残差连接 → 输出特征图 ``` 该流程将传统注意力机制的$O(n^2)$复杂度降至$O(n \log n)$[^4] ### 3. **与YOLO结合方式** 在YOLOv8/v10中的典型集成方案: ``` Backbone末端 → 插入FSAS模块 → Neck多尺度融合 → Head检测输出 ``` 此设计可增强高分辨率图像的特征表示能力[^1] ### 4. **获取图表的建议途径** 1. **GitHub代码仓库**:引用[2][^2]提供的代码库可能包含`README.md`中的结构示意图 - 示例链接:https://github.com/tgf123/YOLOv8_improve/blob/master/YOLOv11.md 2. **论文原文**:若相关研究已发表论文,通常会在方法论部分包含结构图 3. **社区讨论**:在知乎、优快云等技术平台搜索"FSAS结构图"可能有用户分享解析
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