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第期国际资讯美国科学家使用机器学习 [复制链接]

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Author/蟹爪朝天同一款车型,针对不同比赛类型、组别、规则会有不同的改装方案。比如在直线赛中要强调尽量大的功率输出、尽量短的换挡过程、尽量少的换挡次数、合理的重量后移。在耐力赛中需要强调车子及机油等配件的寿命、降低车手的疲劳度、减少进站次数等。那么在追求圈速的TimeAttack赛中追求的是车子动力、操控等方面的综合性能以及如何让车和车手尽快达到最佳状态。这台RSX为TimeAttack设计的,并且在2档齿轮故障的情况下打破了GTA比赛限制前驱组的记录。这台RSX的引擎和之前的SI类似,使用了CP活塞、BrianCrower的连杆及气门弹簧、KingRacing瓦、原厂曲轴、ARP螺栓等配件。在隔热罩内的是伯格纳EFR涡轮。酷乐注释高温对涡轮是有害的,但考虑到涡轮和周围部件距离很近,且在引擎之后(撞风散热效果几乎没有),为了保护周围的部件,使用了较多的隔热措施。从图中的尼龙扎带可以看出,隔热罩外部的温度并不会很高。排气管路上使用的是两个16PSI的阀门、VibrantPerformance的管子。燃油系统使用的是原厂油箱、TI燃油泵、HybridRacing燃油调压器及油轨、cc喷油嘴、赛用乙醇燃料。酷乐注释油箱处的油泵只是将燃油输送到引擎仓。为了让喷油嘴的喷油压力更加稳定,几乎所有车型(原厂及赛用)都会在引擎仓设置一个高压燃油泵。考虑到原厂节气门上的定速巡航等功能组件的局限性,使用HybridRacing的节气门(无附加功能)替代了原厂节气门,并配有隔热垫片。酷乐注释有些车型在节气门上设计了定速电机、加热水道等结构。对于改装车或赛车而言,很多时候这些结构是多余的。使用了Mishimoto散热水箱、VibrantPerformance定制中冷。酷乐注释中冷下部的三角型设计是为了让增压气流尽量均匀的流经中冷中的每个管路,提高中冷的使用效率。在Hasport机脚上使用了硬质缓冲胶块。变速箱是借用一台Civic上的,其中安装的是OSGiken差速器和75W90变速箱油。ECU电脑和拉log都是使用的HondataK-Prov4。以原厂轮速传感器作为信号源的牵引力控制功能也是在这个控制盒子中设置的。于其它一些常见改装车不同的是,这台车安装的是AEM涡轮压力、排气温度、空燃比三个仪表。开关面板上设置了牵引力控制和涡轮压力两个调节旋钮。酷乐注释驾驶过程中需要监控哪些数据,需要根据改装情况和赛事特点选择。建议常规街车及赛道车至少将机油温度、机油压力作为必备仪表。如果是涡轮引擎,最好再加上排气温度表。设备可以是单独增加的传感器,也可以直接从OBD中读取。原厂的拉线选档结构难以提供很好的手感和换挡速度。这台车改成了全套硬连杆的结构。酷乐注释图中可以看出,档把的高度和入档形成都可以调节。断电开关放置在了方向盘左侧。便于车手和车外人员及时断电。采用了左右不对称的防滚架结构。酷乐注释防滚架除了减少撞击伤害的功能外,还有引导力流分配和强化车体刚性提高操控的作用。动态过程中,防滚架导致车体变形减少后,避震和悬挂系统就承担了更多的负担。这时避震和悬挂系统可能就需要重新调校或设计了。窗网的作用是撞击时防止手臂伸出窗外车外或碎片等外物进入车内。中间隔网的作用也类似。OMP座椅头部两侧的突起可以在撞击时减少脖子的负担。酷乐注释考虑到脖子的生理结构并不是为头和头盔共同的重量和重量分布进化而来的,HANS和座椅的设计都是为了减少头部摆动量。前避震使用了2路可调的ForuneAuto、弹簧是Eibach19kg/mm的、ESMRacing的球面轴承、OE的下摆臂、原厂防倾杆、可调塔顶。技师将连接避震桶的气罐放置在了前顶吧上。后后弹簧是28kg/mm、防倾杆使用了可调式的ASR32mm产品。前刹车系统使用了ST40卡钳、DTC80皮、x28盘。酷乐注释图中刹车盘上的这种辐射状纹理说明其已经有过过热的使用历史了。如果在自己的车上看到了这些,建议更换新的或只作正常代步使用。前轮圈使用了ZEx10.5JET22、胎使用了库存4年的/30的韩泰VentusTDsemi-slick。后轮圈使用的是17x8.5J、后胎和前胎是一样的花纹的/40尺寸。这个前翼的重量是28磅。尾翼使用的是前角度可调的APRGT型号。技师将尾翼支架直接穿过后备箱盖,和车体下部相连。后扩散器及排气管都和他家的那台SI有很大不同。技师说这个扩散器的效果肯定不如SI上的那个好。侧裙使用的是带有蜂窝夹层的碳纤维板制作的。前杠的设计很直接,除了撞风口以外的地方全部平滑处理。MoreGT-RvsGT86深夜高架大战?广州“湾岸线”上演MFGHOST?

MFC《禅与标致改装艺术》复古和NSX都会改的MOMO方向盘,到底我要不要改?

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赛车头条讯振奋人心的NTCE北方房车精英赛在年8月24日又燃起了战火,当时针指向12点方向的时候,cc组的比赛正式打响,虽然这个组别是NTCE所有组别中级别最低的,但是因为门槛较低,因此很多玩家和怀揣理想的车手都积极参与,争夺也是最为激烈的,别看这个组别的车小,速度并不算快,但是参赛车手同样要有着精良的技术作为支撑,否则就真的只能算是“重在参与”了。

·cc组

在ccA组的比赛中,竞争还是非常激烈的,各种贴身肉搏战时有发生,因为车辆的排量都不大,而且车辆性能的差距也比较小,因此场面还是比较好看的。最终由GCM车队驾驶本田思域EK赛车的颜成获得了该组别的冠*,亚*同样来自GCM车队,驾驶本田思域EK的车亮,而季*则是来自13Racing车队的刘昭,他驾驶的是本田思铭。

ccB组的比赛中,短兵相接的争夺依旧进行着,不过在B组中就不是本田赛车的天下了,来自VTS车队的刘志强一马当先,从这组中不难看出,标致的优势还是相当明显的,随着时间的发展,他的领先优势也在不断的扩大,而跑在第二名位置的GCM车队的姚勇驾驶本田思域FA1赛车一直在追赶,紧随其后的是来自VTS车队的许云鹤,他驾驶着标致稳扎稳打,最终拿下了第三名的位置,不过在颁奖之后,裁判判决获得B组第一名和第二名的由于违反了赛事条例而最终取消了成绩,VTS车队的许云鹤顺势变成了B组的冠*。

·cc组别

ccB组颁奖结束之后,参加cc比赛的战车已经停到了起跑线的位置,技师正在紧张的对参赛车辆进行最后的检查,参加cc比赛的车辆也都是路面上较为常见的车型,但大多都是那种诉求性能的,例如大众尚酷、大众高尔夫GTi,丰田86,斯巴鲁BRZ等等,驱动形式都是两轮驱动,引擎动力方面有cc以内的NA引擎,也有小排量引擎外挂涡轮的,例如丰田86或斯巴鲁BRZ的FA20引擎排量为cc,外挂涡轮增压的话需要在排量系数上乘以1.5倍,所得到的最终排量数据为cc,刚好落在cc以内。

ccA组的争夺几乎是没什么悬念的,排位赛的时候,来自日亚车队的本田思域EG和大众尚酷两台车分别拿到了杆位和第二位起跑的位置,第三位是来自+车队的大众高尔夫GTi,起跑之后,三车的排名几乎没有任何变化,直道比赛前的最后一圈,驾驶大众尚酷赛车的邝灿维在超越驾驶本田思域EG赛车的谢*格的时候,两车发生了轻微碰撞,因此最终排名也变成了邝灿维冠*,谢*格亚*,+车队获得了季*。

ccB组的决赛比起A组要精彩不少,首先是改组的参赛车辆达到了前所未有的18台之多,其次便是在赛道上频频出现精彩的超车画面,各种重刹、切内线等超车动作在不停的上演,在观众大呼精彩的同时,车队人员也是为每一位车手都捏了一把汗,如果真的发生碰撞就前功尽弃了。拿到杆位发车的日亚车队林树明驾驶本田思域FA1赛车,在起跑之后的第三圈就被来自JR德瑞奥车队的许鹏所超越,当然了,斯巴鲁BRZ的实力也是不容小窥的,而这个位置也就没有在发生过改变,一直维持到了终点。不过由于许鹏在比赛期间*旗超车被罚时,最后获得第二名;日亚车队林树明则上升至第一名。而驾驶本田思铭赛车的赵勇一路过关斩将,最终拿到了第三名的好成绩。

·超跑组

年NTCE北方房车精英赛的举办让一群热爱改装、热爱赛车的人找到了归属感;通过在正规的赛道、严格的赛历、合理的改装、完善的监管和医疗服务,让赛车与“飙车”划清界限,这里才是属于改装爱好者的天堂。而经过年一年的运作,越来越多的车队开始

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目录

1、封面文章:美国科学家使用机器学习算法,完成超快速的材料科学计算

2、德国科学家发现了一种叫做液态玻璃的新物质状态

3、英国布里斯托尔大学开发出“咀嚼机器人”,可用于测试药用口香糖

4、新加坡南洋科技大学科学家发现将磁铁和皮肤结合,可用于缓慢安全的胰岛素输送

5、一个国际研究小组开发出一种使锌电池可充电的方法

6、美国罗格斯大学科学家最新研究考察了夏威夷石珊瑚对热应激的反应,旨在保护珊瑚

7、爱尔兰IT采购和服务公司Arkphire被美国Presidio公司收购一案获得了竞争主管部门的正式批准

8、加拿大医疗数据公司CanaryMedical,Inc.获得万美元风险贷款,用于一般营运资金用途

9、英国数字转型和数字服务公司Ciklum集团获得公认合作伙伴的投资,具体金额未披露

10、美国基因检测公司23andMeInc.融资万美元,将用于公司的一般用途

详细内容1、封面文章:美国科学家使用机器学习算法,完成超快速的材料科学计算

如果每样东西都移动快4万倍,你可以在播种3分钟后吃掉一个新鲜的西红柿,可以在半秒钟内从纽约飞到洛杉矶。桑迪亚国家实验室的一个研究小组成功地使用了机器学习计算机算法,通过学习数据中的模式来改进自己,完成繁琐的材料科学计算,速度比正常情况快4万倍以上。研究结果预示着光学、航空航天、储能和潜在医学等新技术的发展将大大加快,同时也为实验室节省了计算成本。研究人员利用机器学习加速了一项计算机模拟,该模拟预测了改变设计或制造工艺(比如调整合金中金属的含量)将如何影响材料。一个项目可能需要数千个模拟,可能需要数周、数月甚至数年才能运行。该机器学习框架基本上达到了与高保真模型相同的精度,但计算成本很低。研究人员将首先利用他们的算法研究下一代显示器和屏幕的超薄光学技术。(来源:techxplore.

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