我扒出问界M8三大亮点,爆款预定了!

文 | AUTO芯球

作者 | 雷慢

40万的国产新能源,来了一个王者!

来看,问界M8终于申报了,

实车也亮相了,颜值爆表,

对我这种开惯了问界M9,看久了外观的人来说,

问界M8确实让我眼前一亮,

现在基本信息都曝光了,我看了一圈,

这车大概率爆款预定了,月销量1.5万量起步,

冲破2万月销量也极有可能,

不信的,我给大家说三个亮点,

一是这车尺寸居然和问界M9只有极小的差别,

问界M8车长5190mm,只比M9短40mm,

而且轴距达到了3105mm,高1795mm,

都只比问界M9短5mm,

5mm什么概念,也就现在一个手机充电口的厚度,

基本可以将M8和M9看成一个模子里造出来的,这你受得了吗?

二是,M8用上了赛力斯最新的超级增程器,

从申报信息看,新增程器功率达到118kW,

比问界M9那套功率提升了6kW,

没错,这套增程器就是赛力斯最新发布的,

1升油能发3.6度电,基本是行业最高水准之一,

而且这套增程器噪音下降了90%,

我开过问界M9增程版,坐在车里基本已经听不到增程器声响了,

新款增程器一上车,就更安静丝滑了,

第三是价格可能会有惊喜,

许多人认为,这么大的车,价格不可能低于40万,

我仍然坚持我的推测,价格会在35万-45万之间,

这个价格怎么来的呢?

既然M8大小和M9差不多,

那只有在配置和科技上动刀了,

问界M8没有了M9的百万像素大灯,

三个低配版的电池组为36度电,

比M9低配的42度减少了6度,

而且我猜M8大概率会有后驱版本,

这一系列消减下来,成本能降低不少,

价格下来也正常。

真要这价格和配置,

比宝马X5,奔驰GLE的价格更是低了不少,

BBA本就下滑的销量,更要雪上加霜了,

不是BBA不够优秀,而是新能源更能打,

国产新能源在科技豪华上,

智能驾驶、智能底盘、智能电控都已经甩电气化的油车一个时代,

别说什么油车有技术,电车没技术,

但凡有点前卫思维的都知道,

BBA挣扎了多少年,始终没学到这些简单的电车技术,

马斯克开放特斯拉的专利,难道只开放了中文版?BBA看不懂?

智驾搞了多少年了更是还没摸到边,

过去BBA是豪车油车的顶流,

现在轮到国产新能源了,

如果说问界M9是富裕家庭的天花板,

那么问界M8将注定是中产家庭的主流了。

好了,买车比价钱,你买我推荐。

*本文图片均来源于网络

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【电力系统】单机无穷电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性题。通过Simulink搭建单机无穷系统模型,模拟不同类型的短路故障(如相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最间隔的决策边,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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