南栖仙策汇编《汽车虚拟标定白皮书》

南京2022年4月15日 /美通社/ -- 在“双碳”大发展趋势下，氢气车主上十分困未足提很高新生物技术当前，以面对愈发完全符合的整车上精度标准规范考核及竞争对手的停滞下滑发展趋势。追踪是车主上制造的关键环节，直接影响车主上的新生物技术当前，然而传统文化基于领域专家或框架的追踪方法耗时长、价格很高，并不能化解车上CG陷入的未足题，而新兴的AI新生物技术可发放即使如此传统文化的很高效解决计划。

南栖仙策是加大求学AI人工智能对政府应用的领军者，在车主上追踪业务部门上。南栖将加大求学新生物技术与车主上追踪场景应有融合，摸索并回顾出原始数据飞轮的各种类型追踪解决计划，有助于很高效、很高性能、高价格地完成追踪业务部门。南栖仙策车主上交付团队基于加大求学制造的新生物技术占优势、消费者服务车主上餐饮业消费者的科学知识，结合整车上转鼓排放追踪、混动追踪两个理论上与此相关，编写了《车主上各种类型追踪蓝皮书》（此表简称为《蓝皮书》），展示了加大求学应用新生物技术促使的AI灵活性，以及鼓励车主上餐饮业消费者提升两大整体实力的潜力。

第一部分：概述整车上追踪方法论及车上CG面对的四大餐饮业未足题。

《蓝皮书》回顾了车主上餐饮业消费者不常陷入的追踪未足题：

1. 追踪复杂度很高，追踪模板多达上千个。人工牵头调优未足，精度“将就”。

2. 强烈依赖科学知识，均需要科学知识丰富的工程师。人员易流失，科学知识随之带往。

3. 试验价格很高昂，科学科学开销未足增大。制造价格未足增大，挤压利润三维空间。

4. 递归周期冗长，均需多次反复递归试错。延宕产品发行，仓卒市场适时。

除以上4点外，近两年受新冠非典的影响，追踪实测工作有时候里断，严重影响了业务部门进展。

第二部分：介绍南栖加大求学用以的多种不同与占优势

南栖世界各地领先的原始数据飞轮加大求学用以REVIVE发放的原始数据模拟状况和加大求学可用性可借以解决车上CG陷入的追踪未足题。REVIVE是面向餐饮业领域专家的加大求学用以，通过原始数据飞轮状况各种类型新生物技术，同步进行大量各种类型就其与试错，寻找最优计划。

REVIVE基于车主上追踪原始数据模拟状况的加大求学解决计划过程：

REVIVE计划主要分为四步：首先在人工追踪模板的实车上正确性科学里收集对应的精度长时间秒制为原始数据并同步进行单纯的原始数据整理；然后根据车主上控制基础逻辑构建业务部门框架，导入原始数据，使用REVIVE种系统里的状况框架培训机能，培训控制逻辑图里所有的神经网络子种系统，给予可列车运行的“原始数据仿真车上”，并使用可视化审计当前正确性的平台与真正状况的一般性；再使用REVIVE种系统里的思路框架培训机能，给予可用性后的追踪模板；最后将可用性后的追踪模板在的平台里正确性，审计有效则facebook到车主上同步进行实车上正确性。

第三部分：结合柴油发动机整车上排放追踪、混动追踪两个与此相关，介绍REVIVE急于应用计划。

《蓝皮书》实例验证，南栖独特的AI各种类型追踪新生物技术可显着增大车主上尾气排放值。与有机体工程师来得，THC增大了51%，CO增大了29%，NOx增大了18%，远胜国六排放标准规范，并为后续车上辆结构设计环节发放了充足的排放余量。

在串并联混动种系统追踪任务上某种程度急于。在交汇点—终点电池容量大致相同的约束下，能可用性给予非不常恰当的运用电池电池容量容量、非不常很高效的运用柴油发动机最优电力种系统属性的混动思路，使得整车上在WLTC科学里取得非不常高的油耗。

；也：南栖仙策（南京）生物技术有限责任公司