问界M9五座版要“封神”,这五大升级绝了!

文 | AUTO芯球

作者 | 雷慢

华为这次估计又要在车圈掀起一场卷配置的腥风血雨。

上些天我刚去试驾了问界M9刚刚推出的五座版,

又让我叫涨见识了。

王炸功能实在太多了。

先说重点,这车升级了华为ADS3.0智能驾驶,

这个不需要多说,享界S9上面已经实现,

一句话,它可以直接从你公司地库的车位,自动驾驶到你住的小区的地库车位,

咱再说点背后你不知道的,就是它升级了感知神经网络和决策神经网络,

智能驾驶的平顺性提升50%,重刹率降低15%,

变道成功率提升 30%,

大白话说吧,它越来越像一个老司机的水准了。

华为车系的其他车主别着急,

升级马上就来了。

接着带你们体验一个看片神器:大灯投影,

来看,这左右两个灯组,在晚上可以照出高1.2米、宽4米的投影,

当然,前提是你得找个白墙,或支个幕布,

它可以看电影、打游戏,K歌,

而且它音响在车内,还能不扰民。

别以为这只是整虚活啊,

其实它真正的用车是人和车的交互,什么意思啊,

举个例子,你在停车位启动时,大灯打出右转箭头在地面,

行人或旁边的车就知道你要去的方向,可以提前预判。

这功能迈巴赫S级也有,但那可是147万起售啊,

老问界车主不用羡慕啊,你们马上也会有,

因为这个灯组和之前的六座版是一样的,

只是软件升级了。这意味着什么?

就是所有的问界M9车主都可以升级这个功能,

另外它还升级了最大可以调节到75英寸的HUD抬头显示,

我之前实测我老板的问界M9顶配时,

就已经能实现HUD观影了,不过那还是很小一块,

现在相比来说它已经是巨幕了。

最后再说两个硬件上的硬菜,

华为这次推出了一个X Turn的原地掉头功能,

就是转弯时,车的外后轮会锁止不动,内后轮会反转,

可以大幅度减小转弯半径。

是不是有点坦克掉头那功能的意思了?

还有个叫无感刹车,

所谓无感刹车就是刹车不点头,

我在很多电车上发现这种点头的现象,不管你怎么缓慢的刹车,

刹停那一刻都会有明显的点头和前倾,

但我试了M9这个新的5座版后,发现确实点头现象缓解了很多,

它是怎么实现的呢,

这套系统叫为 DriveONE 智能电驱系统,

就是在你日常刹车时,电机会介入,抑制整车的惯性。

余承东说过,华为要做好开不晕车的车,

这个就是了。

不得不说,我就喜欢华为这变着花样的给车主们整活的样子,

好了,买车听我说,不做冤大头。


 

【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
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