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另外網站AUTO-ONLINE汽車線上情報誌02月號/2014 第140期也說明：... 1325 4 ТОYoТА Сamry 2.0/24/ Hybrid 1320 5 NISSAN Sentra 1.8 1283 6 ТОYОТА Yaris 1.5 1043 7 МITSUBISHI Colt Plus 1.5 638 8 НОNDД Fit 607 9 НОNDA Civic 1.

國立政治大學 應用數學系 蔡炎龍、劉宣谷所指導 林澤佑的 基於深度殘差神經網路的流形嵌入與霍奇排名的連續性之探討 （2020），提出2014 Colt Plus關鍵因素是什麼，來自於深層神經網路、深度殘差網路、移動邊界問題、流形重建、霍奇排名、組合霍奇理論、拉普拉斯矩陣、同儕互評。

而第二篇論文國立臺灣大學 機械工程學研究所 陽毅平所指導 呂冠廷的 牽引力控制於多動力電動車系統整合與實車驗證 （2020），提出因為有 輪胎力估測器、複合估測法、粒子群最佳化法、節能行車策略、車身穩定系統、力矩分配、電動車、車身穩定、節能、滑模控制的重點而找出了 2014 Colt Plus的解答。

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2014/03/17 開 COLT PLUS

基於深度殘差神經網路的流形嵌入與霍奇排名的連續性之探討

為了解決2014 Colt Plus的問題，作者林澤佑 這樣論述：

仿造人腦的功能性，深層神經網路被建立用於萃取高階訊息。從數學的觀點來看，神經網路可以視為在適當定義遇上近似任意函數的近似器。為了展示深層神經網路的威力，我們在本論文的第一部分考慮神經網路的兩種不同形式的應用。第一種應用是源於衍生性金融商品的定價模型，而另一種應用則是將基於仿射空間的流形重建演算法改寫為一殘差神經網路的學習過程，而這樣的改寫提供了深層神經網路在幾何演算法上的潛在應用。本論文的第二個部分，我們聚焦在 HodgeRank，一個基於組合霍奇理論的逐對排名演算法。我們首先會回顧組合貨奇理論的背景知識，接著，我們考慮 HodgeRank 在線上同儕互評上之應用。最後，將 HodgeRan

k 視為 Moore-Penrose 廣義逆算子與矩陣-向量乘法的合成函數，我們可以探討 HodgeRank 的連續性。最後，我們從圖的角度證明了關於 HodgeRank 的一個連續性定理。

牽引力控制於多動力電動車系統整合與實車驗證

為了解決2014 Colt Plus的問題，作者呂冠廷 這樣論述：

本研究旨在實現在多動力馬達電動車架構底下，車身穩定系統中牽引力控制系統的實車驗證，以證實本實驗室提出的多動力馬達電動車之駕駛策略整合。本實驗以實驗室之電動車作為實驗架構，此電動車之動力架構採用15-kW直流無刷馬達搭配傳動齒輪箱，作為前輪之間接驅動動力源；後輪則由兩顆7-kW永磁同步馬達置於輪內，作為後輪之直接驅動動力源，並配有三電池組提供能量來源，於財團法人車輛研究測試中心(Automotive Researching & Testing Center)之煞車性能測試道與滑行測試道進行牽引力控制系統(traction control system)於直行時的實車測試本研究套用一新型整合單輪

分析及整車分析輪胎縱向力複合估測法，估測輪胎力(Fx ,Fy ,Fz )，使行車時能在滿足駕駛者的加速性需求下，將行車效率最佳化，並且避免輪胎打滑與轉向失控的問題。使多動力馬達在動力分配的同時也能達到安全策略地實踐。最終目的為提出一套完整的多動力馬達電動車，兼具節能與車身穩定的電動車架構

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