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汽车能用多久?10年?15年?这个问题没有一个准信,但是可以确定的是传统的燃油车因为成熟的技术,寿命往往都超出想象。可能很多人家里都有一些十几年的老车依旧能正常工作。
所以随着技术的发展,汽车15年的报废年限也被取消,改为60万公里才报废。而2022年10月1日汽车年审制度又进行了改进,从之前的6年以内的车免审,6到15年一年一审,15年以上一年两审改为了10年以上均为一年一审。
改善了的年审制度可以说是一些老车的福利了,之后开老车再也不用被半年一审的制度困扰。而且不少人家里的老车也可以继续上路代个步什么的了。
不过虽说里程不到60万公里就不会被报废,但是上了年纪的老车多多少少还是会有些问题的。廉颇老矣,尚能饭否?这些上了年纪的老车还能跑高速吗?
毕竟高速长途和城市通勤买菜对于汽车的车况要求还是不一样的,在上高速方面对于车来说是不是有什么特别的要求或者检验才行呢?
从法律法规的角度上来说,只要能通过年检的汽车都是可以上高速的,不管是哪一年上牌的车都一样。
而从实际应用的角度来说,老车上高速的问题还是不少的,比如最常见的就是动力问题。很多老车的排量都比较小,特别是十几年前的车子大多是以1.6L、1.3L+4AT这种小排量的自吸车型为主流,当车上的载重大了之后再去跑高速,可能就会碰到动力不足的问题,超个车给油门踩到底提速都不一定上得来。
另外,虽说只要能通过年检就有上高速的资格,但是随着排放政策的越来越严格,尾气检测就成了老车通过年检最大的问题,毕竟现在汽油都国6B了,有的老车设计的还是国3甚至国2的标准。这时候为了老车通过尾气年检标准,就会去清理三元,更换空滤增加进气量保证发动机燃烧更充分,添加高标号汽油和添加剂等等方法来帮助老车通过年检。
不知道你们家里有没有一台老车陪伴你很久呢?欢迎在评论区留言分享。
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在最近热映的《流浪地球 2》中,可自适应环境、自主决策的量子计算机 550W 承担了改变人类命运的关键角色。虽然影片里那种通用的量子人工智能似乎还很遥远,但具有自适应能力的专用量子设备已在实验室中悄然诞生。近日,由中科大校友&美国亚利桑那大学博士生崔超涵担任第一作者的新论文,介绍了一种量子接收器。图 | 相关论文(来源:Light: Science & Applications)相关论文以《通过自适应学习增强的量子接收器》()为题发表在 Light: Science & Applications,通讯作者教授目前任职于美国密歇根大学电子工程和计算机科学系。图 | 崔超涵(来源:崔超涵)崔超涵表示,研究中他和所在团队探索了一种可以通过自适应学习,从而在有噪音环境中解码低光强信号的新型量子接收机的设计范式。在该工作中,他们参考了人工智能中增强学习的思路,让量子接收机能够实时实地评估设备和环境中的各种噪音,借此可以自动学习上千个参数,从而不断向着低误码率的的方向实现自我迭代。提升光量子接收机解码与抗噪能力那么,为何要做这样的一个课题?据介绍,作为一种重要的信息载体,光可以实现远距离的通信和传感。当接收到的光强很低时,受到真空散粒噪声的影响,信噪比会快速降低,以至于光场承载的信息无法被高保真地读取。随着人们对光场量子特性的深入了解,科学家于 20 世纪 70 年代发现:利用干涉和光场的粒子行为,可以极大减少散粒噪声对于二进制相位编码的影响,从而突破经典测量方案的误码率极限。由于这种解码器运用了量子光学,故被称为量子接收机。其在理想情况下能达到量子信息理论所允许的最低误码率。最近十年,学界利用量子光学实验技术实现了上述方案,并将其推广到更复杂的编码中。 目前,该技术在深空通信、单光子传感等接收光能量有限的应用中,可以带来显著的量子优势。当下,这种量子接收机的设计范式,主要基于理想模型的解析优化,缺乏对系统中各式噪音的抵抗力。因此,崔超涵的导师认为,要想在实际环境中部署量子接收机,需要一个能对噪音进行建模和自适应的框架。图 | (来源:课题组网站)而该团队的研究核心是致力于实现量子光学技术超越传统光学的优势。很多量子技术的优势都是随着系统的复杂度变得逐渐显著。于是,他们的一个细分研究方向就是将量子光学与机器学习相结合,希望能在多参数系统中探究量子优势。崔超涵说:“关于量子接收机,是我在博一学习量子信息课程时了解到的。由此,我想到利用机器学习提升量子接收机性能的方案,并在与导师和课程指导老师的讨论中获得了支持。之后我们便着手编写代码、设计实验和购买器材、以及准备量子接收器平台的搭建。”实验结果表明,经过自适应学习增强后,量子接收机的整体抗噪音能力显著提升。在此基础上,该团队还在实验中验证了这款量子接收机对于六态正交振幅编码的学习能力。相较于经典方案,最终实现的综合误码率比前者降低了 40%。这是量子接收机首次在区分超过四个非正交量子态的任务中呈现量子优势。让深空探测成为可能 将相位锁定时间从几分钟提至十几小时据介绍,曾经的量子接收机必须依赖已知且稳定的工作环境,且只能对个别编码实现量子优势。现在,拥有了自适应学习框架, 量子接收机除了获得了性能提升,还能自主寻找完成极端任务的方案,这种自主设计的能力超越了以往的量子态区分技术。在该团队的设想中,这项技术最直接的应用场景是微型的深空探测无人飞船。这种无人飞船需要长时间飞行,但是供给通讯模块的能量有限,因此可以使用这种量子接收机。此外,常见口径的望远镜的信号收集效率随着距离衰减,而深空探测器的飞行距离相当遥远。无人飞船所处的环境也可能发生较大变化,其自适应能力可以更大限度保障系统平稳运行。这几点使得此技术与上述应用场景的匹配度非常高,可以成量级地提高深空探测的通信距离。此外,在某些场景里,低能量的探测技术能够更隐秘地收集远距离的信息,同时也能探测到反射率很低、或吸收率很高的物体。事实上,在应用增强学习技术之前,实验平台的各项指标已经超越此前的里程碑。这得益于团队对各个实验细节不遗余力的优化。据悉,整个实验从开始到最后一批数据采集完毕,累计历时三年半。机器学习代码和实验部分,主要由崔超涵负责。他说:“第二年起,FPGA(Field Programmable Gate Array,现场可编程逻辑门阵列)的程序设计由新加入的学弟 William 负责。项目开始的两年里,我们在框架上尝试了多种机器学习架构,例如各种神经网络和优化算法。”在器材方面,他们搭建了实测效率达 90% 的超导纳米线单光子探测器。而要想让新的量子接收机平台达到更接近理论值的误码率,并且还能适配通信波段,那么就得把实验平台的性能做到极限,为此他们尝试了很多方案。整个实验装置历经三次较大的迭代,以便让实验设备更紧凑、辅
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