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國立臺北科技大學 車輛工程系 蕭耀榮所指導 黃品皓的 基於深度學習之高污染柴油車即時判別輔助系統 （2020），提出柴油車 耐用關鍵因素是什麼，來自於人工智慧、深度學習、物體偵測、柴油車輛污染檢測、高污染排放監測系統。
而第二篇論文國立高雄第一科技大學 環境與安全衛生工程研究所 陳勝一所指導 林永煜的 柴油引擎負載條件對排氣污染影響變異之研究 （2015），提出因為有 負載條件、黑煙、排氣污染、柴油引擎的重點而找出了 柴油車 耐用的解答。
柴油車 耐用進入發燒排行的影片
挪威試駕遲來的Mercedes Benz EQC 平治首部量產電動車 豪華車廂超靜仲好爆得
相對於全球其他汽車生產商，平治製造電動車的步伐明顯較緩慢，事關平治始終認為，要徹底解決電動車的安全、耐用性及續航距離等問題，都是急不來的事情。幸好，廠方首部電動車EQC雖然姍姍來遲，但製作還是極具誠意。
廠方選擇於挪威奧斯陸（Oslo）舉行EQC全球試車活動，原因是這地方有Capital of e-mobility之稱，是全歐洲電動車佔有率最高的城市，除了周邊配套極為完善外，電動車買家還可享用的稅務優惠及養車費用，都比傳統汽油或柴油車低廉很多。在2025年後，挪威決意全面電動車化。
作為平治首部量產電動車，EQC選擇用時下最流行的SUV身份推出絕對是明智之舉，廠方表明日後將會有更多EQ型號，就連旗艦級別的EQS，都會於不久將來面世。
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基於深度學習之高污染柴油車即時判別輔助系統
為了解決柴油車 耐用 的問題，作者黃品皓 這樣論述：
近年來台灣空氣污染排放總量統計顯示，以都會區內占污染最高比例為移動污染源，移動污染源種類相當多元，其中以車輛排放的廢氣為主要污染源。柴油引擎優勢在於燃燒效率高、低轉速引擎扭力大、相較於汽油內燃機燃料使用量相對少，耐用程度高，所以負載量大的客運車輛、貨運車輛均使用柴油內燃機做為車輛動力來源，促進人們便捷交通與經濟的繁榮。依據交通部最新統計目前台灣柴油大客貨車數量約十九萬輛，柴油小客貨車約三十三萬輛左右，而根據環保署採樣統計柴油車輛所產生的污染物以 PM，硫化物與氮氧化物是高出其他交通工具總和。世界衛生組織亦在2012 年時將柴油廢氣列為與石棉、芥子氣同級致癌物，此級為確認對人類致癌物質。現今環
保署稽查與路邊拍照檢測舉發需耗費大量人力，稽查效率不高，加上使用於稽查移動檢測之設備多需人工操作，降低檢測效率，故發展應用於判別柴油高污染車輛之智慧全自動化系統顯得更加迫切需求。本文研究在發展高汙染判別系統基於使用 One Stage 架構環境，搭建出 YOLOV4 神經網路模組來延伸應用，並將各車輛即時影像資料輸入後透過資料擴增、演算法最佳化、影像增強等相關方法進行最佳化整合，而如何使判別系統能從複雜的即時車流影像中辨識出道路上的高污染車輛，並抓取相關車輛資訊，在資料庫建置初期嘗試透過各項影像前處理，如影像對比提升、套用各種濾鏡、資料篩選等方式將資料庫多元性提升，使判別系統對於整體環境適應力
能具備最佳適應性，並在資料擴增上能有效採用多元圖像資料庫逐步提升判別系統準確性，最後透過本研究所建立之深度學習架構判別出高汙染車輛。模擬結果顯示，系統對於偵測高污染柴油車輛可精準辨識，在系統辨識精確率可達 91%以上。
柴油引擎負載條件對排氣污染影響變異之研究
為了解決柴油車 耐用 的問題，作者林永煜 這樣論述：
柴油引擎由於兼具效率高、扭力大、較省油與耐用，所以行走里程較長的公共汽車、貨車與卡車均使用柴油引擎做動力來源。柴油車所排放之黑煙民眾感受最直接、反應最激烈。環保署訂定新車排放標準，逐漸加強新車出廠管制污染標準值，以及對於使用中車輛加強稽查，以抑制其排放值外，並積極推動檢驗站檢測工作；本研究主要是探討柴油引擎負載條件對排氣污染之影響。依本研究檢測1,757輛次柴油車引擎結果之統計資料，檢測平均污染度為無負載15.6%、100%全負載12.5%、60%全負載11.2%、40%全負載13.6%。不合格車輛以營業大貨車輛較高、排氣量>14,000cc較高、車齡以18-21年車齡較高。不管在全負載10
0%、60%、40%條件下，檢測排氣量與粒狀污染物線性相關性均低(r2