為搶市占 傳 LG Chem 明年起腰斬電池價格

日廠有意增產搶市佔,車用電池龍頭 LG Chem 祭出激烈手段,據稱 2016 年起該公司電池售價將對半腰斬,藉此擊退對手。   消息人士透露,LG Chem 在中國生產的部分電動車電池,2016 年價格將減半,此舉是為了先發制人退敵,並因應中美兩國電動車需求大增。他說,LG Chem 將銷售更多電池,因此價格下殺不會拖累獲利。該公司表示,定價策略將保持彈性,價格視市況調整,是否降價仍須與客戶討論之後決定。   LG Chem 目前供應電動車電池給全球 30 多家車廠。該公司中國南京工廠將於明年啟用,增產不成問題,LG Chem 預估新廠年度產能為 10 萬顆電動車電池。該公司高層表示, LG Chem 長年研發材料、壓低成本,開始出現成效,明年起大型電池業務可望損益兩平,獲利提升讓他們決定降低售價。

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巴西奧運電動車組出廠 中車長客 100 列全數完工

為迎接 2016 年奧運,巴西和中國中車長客股份公司簽約,中國將提供 120 輛電動車組和 114 輛地鐵車輛,長客公司已於 19 日順利交付最後 100 列電動車組。   中新社報導,隨著最後一列電動車組(EMU)19 日在長春下線,由中國中車長客股份公司為巴西里約熱內盧製造的 100 列電動車組全部交付,每列 4 輛編組,最高時速可達 100 公里。這些列車屆時將肩負 2016 奧運交通運輸。  

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剖析nsq消息隊列(三) 消息傳輸的可靠性和持久化[二]diskqueue

,大概提了一下消息的持久化,--mem-queue-size 設置為 0,所有的消息將會存儲到磁盤。
總有人說nsq的持久化問題,消除疑慮的方法就是閱讀原碼做benchmark測試,個人感覺nsq還是很靠譜的。
nsq自己實現了一個先進先出的消息文件隊列是把消息保存到本地文件內,很值得分析一下他的實現過程。

整體處理邏輯

go-diskqueue 會啟動一個gorouting進行讀寫數據也就是方法ioLoop
會根據你設置的參數來進行數據的讀寫,流程圖如下

這個圖畫的也不是特別的準確 ioLoop 用的是 select 並不是if else 當有多個條件為true時,會隨機選一個進行執行

nsq 生成的數據大致如下:

xxxx.diskqueue.meta.dat 元數據保存了未讀消息的長度,讀取和存入數據的編號和讀取位置
xxxx.diskqueue.編號.dat 消息保存的文件,每一個消息的存儲:4Byte消息的長度+消息

參數說明

一些主要的參數和約束說明
這些參數的使用在後面的處理邏輯中會提到

// diskQueue implements a filesystem backed FIFO queue
type diskQueue struct {
    // run-time state (also persisted to disk)
    // 讀取數據的位置    
    readPos      int64
    // 寫入數據的位置
    writePos     int64
    // 讀取文件的編號    
    readFileNum  int64
    // 寫入文件的編號
    writeFileNum int64
    // 未處理的消息總數    
    depth        int64

    // instantiation time metadata
    // 每個文件的大小限制    
    maxBytesPerFile int64 // currently this cannot change once created
    // 每條消息的最小大小限制    
    minMsgSize      int32
    // 每條消息的最大大小限制    
    maxMsgSize      int32
    // 緩存消息有多少條後進行寫入    
    syncEvery       int64         // number of writes per fsync
    // 自動寫入消息文件的時間間隔    
    syncTimeout     time.Duration // duration of time per fsync
    exitFlag        int32
    needSync        bool

    // keeps track of the position where we have read
    // (but not yet sent over readChan)
    // 下一條消息的位置    
    nextReadPos     int64
    // 下一條消息的文件編號    
    nextReadFileNum int64

    // 讀取的文件
    readFile  *os.File
    // 寫入的文件    
    writeFile *os.File
    // 讀取的buffer    
    reader    *bufio.Reader
    // 寫入的buffer    
    writeBuf  bytes.Buffer

    // exposed via ReadChan()
    // 讀取數據的channel    
    readChan chan []byte

    //.....
}

數據

元數據

讀寫數據信息的元數據保存在xxxxx.diskqueue.meta.data文件內主要用到代碼里的字段如下
未處理的消息總數 depth
讀取文件的編號 readFileNum 讀取數據的位置 readPos
寫入文件的編號 writeFileNum 寫入數據的位置 writePos
真實數據如下

15
0,22
3,24

保存元數據信息

func (d *diskQueue) persistMetaData() error {
    // ...
    fileName := d.metaDataFileName()
    tmpFileName := fmt.Sprintf("%s.%d.tmp", fileName, rand.Int())
    // write to tmp file
    f, err = os.OpenFile(tmpFileName, os.O_RDWR|os.O_CREATE, 0600)
    // 元數據信息
    _, err = fmt.Fprintf(f, "%d\n%d,%d\n%d,%d\n",
        atomic.LoadInt64(&d.depth),
        d.readFileNum, d.readPos,
        d.writeFileNum, d.writePos)
    // 保存
    f.Sync()
    f.Close()
    // atomically rename
    return os.Rename(tmpFileName, fileName)
}

得到元數據信息

func (d *diskQueue) retrieveMetaData() error {
    // ...
    fileName := d.metaDataFileName()
    f, err = os.OpenFile(fileName, os.O_RDONLY, 0600)
    // 讀取數據並賦值
    var depth int64
    _, err = fmt.Fscanf(f, "%d\n%d,%d\n%d,%d\n",
        &depth,
        &d.readFileNum, &d.readPos,
        &d.writeFileNum, &d.writePos)
    //...
    atomic.StoreInt64(&d.depth, depth)
    d.nextReadFileNum = d.readFileNum
    d.nextReadPos = d.readPos
    return nil
}

消息數據

寫入一條數據

ioLoop 中發現有數據寫入時,會調用writeOne方法,把消息保存到文件內

        select {
        // ...
        case dataWrite := <-d.writeChan:
            count++
            d.writeResponseChan <- d.writeOne(dataWrite)
        // ...
func (d *diskQueue) writeOne(data []byte) error {
    var err error

    if d.writeFile == nil {
        curFileName := d.fileName(d.writeFileNum)
        d.writeFile, err = os.OpenFile(curFileName, os.O_RDWR|os.O_CREATE, 0600)
        // ...
        if d.writePos > 0 {
            _, err = d.writeFile.Seek(d.writePos, 0)
            // ...
        }
    }

    dataLen := int32(len(data))
    // 判斷消息的長度是否合法
    if dataLen < d.minMsgSize || dataLen > d.maxMsgSize {
        return fmt.Errorf("invalid message write size (%d) maxMsgSize=%d", dataLen, d.maxMsgSize)
    }
    d.writeBuf.Reset()
    // 寫入4字節的消息長度,以大端序保存
    err = binary.Write(&d.writeBuf, binary.BigEndian, dataLen)
    if err != nil {
        return err
    }
    // 寫入消息
    _, err = d.writeBuf.Write(data)
    if err != nil {
        return err
    }

    // 寫入到文件
    _, err = d.writeFile.Write(d.writeBuf.Bytes())
    // ...
    // 計算寫入位置,消息數量加1
    totalBytes := int64(4 + dataLen)
    d.writePos += totalBytes
    atomic.AddInt64(&d.depth, 1)
    // 如果寫入位置大於 單個文件的最大限制, 則持久化文件到硬盤
    if d.writePos > d.maxBytesPerFile {
        d.writeFileNum++
        d.writePos = 0

        // sync every time we start writing to a new file
        err = d.sync()
        // ...
    }
    return err
}

寫入完消息后,會判斷當前的文件大小是否已經已於maxBytesPerFile如果大,就持久化文件到硬盤,然後重新打開一個新編號文件,進行寫入。

什麼時候持久化文件到硬盤

調用sync()方法會持久化文件到硬盤,然後重新打開一個新編號文件,進行寫入。
有幾個地方調用會調用這個方法:

  • 一個寫入文件的條數達到了syncEvery的值時,也就是初始化時設置的最大的條數。會調用sync()
  • syncTimeout 初始化時設置的同步時間間隔,如果這個時間間隔到了,並且寫入的文件條數>0的時候,會調用sync()
  • 還有就是上面說過的writeOne方法,寫入完消息后,會判斷當前的文件大小是否已經已於maxBytesPerFile如果大,會調用sync()
  • 當讀取文件時,把整個文件讀取完時,會刪除這個文件並且會把needSync 設置為trueioLoop 會調用sync()
  • 還有就是Close的時候,會調用sync()
func (d *diskQueue) sync() error {
    if d.writeFile != nil {
        // 把數據 flash到硬盤,關閉文件並設置為 nil
        err := d.writeFile.Sync()
        if err != nil {
            d.writeFile.Close()
            d.writeFile = nil
            return err
        }
    }
    // 保存元數據信息
    err := d.persistMetaData()
    // ...
    d.needSync = false
    return nil
}

讀取一條數據

元數據保存着 讀取文件的編號 readFileNum 和讀取數據的位置 readPos
並且diskQueue暴露出了一個方法來,通過channel來讀取數據

func (d *diskQueue) ReadChan() chan []byte {
    return d.readChan
}

ioLoop里,當發現讀取位置小於寫入位置 或者讀文件編號小於寫文件編號,並且下一個讀取位置等於當前位置時才會讀取一條數據,然後放在一個外部全局變量 dataRead 里,並把 讀取的channel 賦值監聽 r = d.readChan,當外部有人讀取了消息,則進行moveForward操作

func (d *diskQueue) ioLoop() {
    var dataRead []byte
    var err error
    var count int64
    var r chan []byte
    for {
        // ...
        if (d.readFileNum < d.writeFileNum) || (d.readPos < d.writePos) {
            if d.nextReadPos == d.readPos {
                dataRead, err = d.readOne()
                if err != nil {
                    d.handleReadError()
                    continue
                }
            }
            r = d.readChan
        } else {
            r = nil
        }

        select {
        // ...
        case r <- dataRead:
            count++
            // moveForward sets needSync flag if a file is removed
            d.moveForward()
        // ...
        }
    }

// ...
}

readOne 從文件里讀取一條消息,4個bit的大小,然後讀取具體的消息。如果讀取位置大於最大文件限制,則close。在moveForward里會進行刪除操作

func (d *diskQueue) readOne() ([]byte, error) {
    var err error
    var msgSize int32
    // 如果readFile是nil,打開一個新的
    if d.readFile == nil {
        curFileName := d.fileName(d.readFileNum)
        d.readFile, err = os.OpenFile(curFileName, os.O_RDONLY, 0600)
        // ...
        d.reader = bufio.NewReader(d.readFile)
    }
    err = binary.Read(d.reader, binary.BigEndian, &msgSize)
    // ...
    readBuf := make([]byte, msgSize)
    _, err = io.ReadFull(d.reader, readBuf)
    totalBytes := int64(4 + msgSize)
    // ...
    d.nextReadPos = d.readPos + totalBytes
    d.nextReadFileNum = d.readFileNum
    // 如果讀取位置大於最大文件限制,則close。在moveForward里會進行刪除操作
    if d.nextReadPos > d.maxBytesPerFile {
        if d.readFile != nil {
            d.readFile.Close()
            d.readFile = nil
        }
        d.nextReadFileNum++
        d.nextReadPos = 0
    }
    return readBuf, nil
}

moveForward方法會查看讀取的編號,如果發現下一個編號 和當前的編號不同時,則刪除舊的文件。

func (d *diskQueue) moveForward() {
    oldReadFileNum := d.readFileNum
    d.readFileNum = d.nextReadFileNum
    d.readPos = d.nextReadPos
    depth := atomic.AddInt64(&d.depth, -1)

    // see if we need to clean up the old file
    if oldReadFileNum != d.nextReadFileNum {
        // sync every time we start reading from a new file
        d.needSync = true

        fn := d.fileName(oldReadFileNum)
        err := os.Remove(fn)
        // ...
    }
    d.checkTailCorruption(depth)

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實現 sqrt(x):二分查找法和牛頓法

最近忙裡偷閑,每天刷一道 LeetCode 的簡單題保持手感,發現簡單題雖然很容易 AC,但若去了解其所有的解法,也可學習到不少新的知識點,擴展知識的廣度。

創作本文的思路來源於:

簡述題目大意(不想跳轉鏈接,可以看這裏):給定一個非負整數 x,要求計算並返回 x 的平方根(取整)。例如,輸入 4,則輸出 2;輸入 8,則輸出 2(8 的平方根是 2.82842……,由於返回類型是整數,因此小數部分被捨去)。即給定一個 \(x\),我們要計算出 \(\lfloor \sqrt{x} \rfloor\)

最簡單最直覺的方法自然是從 0 開始遍歷,直到找到第一個其平方值大於 \(x\) 的數 \(n\),則 \(n-1\) 即是答案。對於任意的 \(x\),其取整后平方根一定在 \([0, x]\) 區間上,代碼如下:

int sqrt(int x)
{
    if (x == 0)
        return x;
    int ans = 1;
    while (ans <= x / ans)
        ans++;
    return ans - 1;
}

這裏需要注意的有兩點:

  1. 第 6 行代碼中,while 的判斷條件可以避免溢出。很大概率上,你可能會寫成 while (ans * ans <= x),這更自然、更直觀,但當 ans 的值很大時,ans * ans 的結果可能會超過 int 類型的最大表示範圍。舉個例子,比如我們要計算 \(x\) 的取整平方根(其值為 \(n\),即 \(\lfloor \sqrt{x} \rfloor = n\)),算法會將 ans 遍歷到第一個平方超過 \(x\) 的值,即 \(n+1\) 后停止。如果 \(x\) 的值就是 int 類型能夠表示的最大值,那麼當 ans 遍歷到 \(n+1\) 時,計算 ans * ans 的結果就超出了 int 類型的表示範圍。
  2. 由於在 while 的循環判斷中,我們用除法代替了乘法,因此 ans 便不能再從 0 開始遍歷(否則會導致除零錯誤)。為此,我們可以在算法開始單獨處理 \(x = 0\) 的情況,然後讓 ans 從 1 開始遍歷。

作為一道簡單題,這種暴力樸素的算法自然是可以 AC 的。但其效率極低(需要遍歷 \(O(\sqrt{n})\) 次),在 LeetCode 上的時間效率只能快過約 5% 的用戶,使用 C++ 語言的運行時間平均要 90ms 以上。因此,本文提供了兩種更加高效的算法:二分查找法和牛頓法。

1. 二分查找法

如果你在暴力求解的基礎上繼續思考,很大概率會想到用二分搜索求解。

沒錯,思考暴力求解的策略,我們在區間 \([0, x]\) 上搜索解,而搜索區間 \([0, x]\) 天然是有序的,自然可以用二分搜索代替線性搜索,以大大提高搜索效率。

更進一步的,我們還可以縮小我們的搜索區間。直覺告訴我們,對於一個非負整數 \(x\),其 \(\sqrt{x}\) 應該不會大於 \(x / 2\)(例如,\(\sqrt{25} = 5\),小於 \(25 / 2 = 12.5\))。我們可以證明:

\[ \begin{aligned} &\text{設 } y = \frac{x}{2} – \sqrt{x},\text{ 則 } y^\prime = \frac{1}{2} – \frac{1}{2\sqrt{x}}, \\[2ex] &\text{令 } y^\prime = 0, \text{ 可得駐點 } x = 1, \\[2ex] &\text{當 } x > 1 \text{ 時}, y^\prime > 0, \text{ 即當 } x > 1 \text{ 時 }, y = \frac{x}{2} – \sqrt{x} \text{ 的值單調遞增}, \\[2ex] &\text{可推出, 當 } x > 1 \text{ 時}, \lfloor \frac{x}{2} \rfloor – \lfloor \sqrt{x} \rfloor \text{ 的值單調遞增}, \\[2ex] &\text{又因為當 } x = 2 \text{ 時}, \lfloor \frac{x}{2} \rfloor – \lfloor \sqrt{x} \rfloor = 0, \\[2ex] &\text{所以當 } x \geq 2 \text{ 時}, \lfloor \frac{x}{2} \rfloor – \lfloor \sqrt{x} \rfloor \geq 0, \text{ 即 } x \geq 2 \text{ 時},\lfloor \frac{x}{2} \rfloor \geq \lfloor \sqrt{x} \rfloor &\text{(證畢)} \end{aligned} \]

通過證明我們可以得知,當所求的 \(x\) 大於等於 \(2\) 時,sqrt(x) 的搜索空間為 \([1, x / 2]\),對於 \(x < 2\) 的情況,我們只要特殊處理即可(這裏我們也可以得到結論:當 \(x \geq 1\) 時,\(\lfloor \frac{x}{2} \rfloor + 1 \geq \lfloor \sqrt{x} \rfloor\),然後單獨處理 \(x < 1\) 的情況)。代碼:

int sqrt(int x)
{
    if (x < 2)  // 處理特殊情況
        return x;
    
    int left = 1, right = x / 2;
    while (left <= right) {
        # 避免溢出,相當於 mid = (left + right) / 2
        int mid = left + ((right - left) >> 1);
        if (mid == x / mid)
            return mid;
        else if (mid > x / mid)
            right = mid - 1;
        else
            left = mid + 1;
    }
    return right;
}

在這裏解釋一下最後的返回值為什麼是 right。對於二分查找,其搜索空間會不斷收縮到 left == right(關於二分查找,這裏不多贅述,自行手動模擬即可),此時 midleftright 三者的值相等(mid = (left + right) / 2)。根據二分查找的搜索範圍的收縮條件可知,left(或 mid)左側的值都小於等於 \(\lfloor \sqrt{x} \rfloor\)right(或 mid)右側的值都大於 \(\lfloor \sqrt{x} \rfloor\),此時(while 的最後一次循環),判斷 mid 的平方與 x 的大小,有三種情況:

  1. mid == x / mid。則在循環內直接返回 mid 的值。
  2. mid > x / mid。這種情況下,因為 mid 左側的值都小於等於 \(\lfloor \sqrt{x} \rfloor\),而 mid 的值大於 \(x\),則 mid-1 即是答案。而按照分支條件,執行 right = mid - 1,可知 right 的值正是應返回的值。此時,循環結束,應返回 right
  3. mid <= x / mid。這種情況下,midleftright 正是計算答案(右邊的值都大於 \(\lfloor \sqrt{x} \rfloor\))。按照分支條件,執行 left = mid + 1,循環結束。此時,midright 的值為計算結果。

綜合上面三點可知,如果 while 循環結束,則 right 保存的值一定是計算結果。

和之前的暴力法相比,使用二分查找的思想求解 sqrt(x),只需要循環遍歷 \(O(\lg{\frac{x}{2}})\) 次;空間複雜度為 \(O(1)\)

2. 牛頓—拉弗森迭代法

牛頓—拉弗森迭代法(簡稱牛頓法)使用以直代曲的思想,是一種求解函數的方法,不僅僅適用於求解開方計算。當然使用牛頓法求解函數也存在很多坑,但對於求解開方而言,牛頓法是安全的。關於這一方法,你需要掌握一定的高等數學知識,想了解詳細的內容,可以參考鏈接:

簡單的理解,可以參考圖片:

圖片來源:

給定任意一個非負整數 \(n\),我們想要找到一個 \(x = \lfloor \sqrt{n} \rfloor\),這相當於我們要計算函數 \(f(x) = x^2 – n\) 的根。我們首先需要先給出一個猜測值 \(x_0\),不妨令 \(x_0 = \frac{x}{2} + 1\)(證明見第一小節),然後在 \(f(x_0)\) 處作函數的切線,切線與 \(x\) 軸的交點,即為一次迭代后的值 \(x_1\)。若 \(x_1\) 不是要得到的結果,則繼續迭代,在 \(f(x_1)\) 處作函數的切線,切線與 \(x\) 軸的交點,即為第二次迭代后的值 \(x_2\)。以此類推,直到得到 \(x_n = \lfloor \sqrt{n} \rfloor\)

現在我們來推導迭代式。對於 \(x_i\),其函數值為 \(f(x_i)\),則對於點 \((x_i, f(x_i))\),可得其切線方程:

\[ \begin{align} &y – f(x_i) = f(x_i)^\prime(x – x_i) \\[2ex] \implies &y – (x_i^2 – n) = 2x_i(x – x_i) \\[2ex] \implies &y + x_i^2 + n = 2x_ix \end{align} \]

又因為 \(x_{i+1}\) 為切線與 \(x\) 軸的交點,所以令 \(y=0\),可得:

\[ x_{i+1} = (x_i + n / x_i) / 2 \]

現在,我們就可以根據迭代式編寫代碼了:

int sqrt(int x)
{
    // 避免除零錯誤,單獨處理 x = 0 的情況
    if (x == 0)
        return x;
    int t = x / 2 + 1;
    while (t > x / t)
        t = (t + x / t) / 2;
    return t;
}

為了確保算法是正確的,我們還需要一些額外的證明。首先,證明迭代式是單調遞減的:

\[ x_{i+1} – x_i = \left\lfloor \frac{1}{2} (x_i + \frac{n}{x_i}) \right\rfloor – x_i = \left\lfloor \frac{1}{2} (\frac{n}{x_i} – x_i) \right\rfloor \]

可知,在區間 \([\sqrt{x}, +\infty)\) 上,\(x_{i+1} – x_i < 0\)

然後,我們還要證明迭代式是可以收斂到 \(\lfloor \sqrt{n} \rfloor\) 的:

\[ x_{i+1} = \left\lfloor \frac{1}{2} \left( x_i + \left\lfloor \frac{n}{x_i} \right\rfloor \right) \right\rfloor = \left \lfloor \frac{1}{2} (x_i + \frac{n}{x_i}) \right \rfloor \geq \left \lfloor \frac{1}{2} \times 2 \times \sqrt{x_i \cdot \frac{n}{x_i}} \right \rfloor = \lfloor \sqrt{n} \rfloor \]

因此,當 while 循環結束時,我們可以得到正確的答案。

關於牛頓法求 sqrt(x) 的時間複雜度,筆者目前也沒有搞清楚,有了解的童鞋歡迎交流~。不過通過查詢資料,以及實際測試,可知牛頓法的時間效率優於二分搜索法。

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闖民居尋水源造成危險 澳洲擬射殺1萬駱駝

摘錄自2020年1月7日星島日報報導

澳洲山火持續多個月,令當地持續乾旱。由於有駱駝闖入居民的家園以尋找水源,南澳州原住民地區決定,明日起射殺1萬隻野生駱駝,並已獲當局批准。

根據外國媒體報道,環境部門會派出數架直升機射殺西北部約1萬隻野生駱駝,估計射殺行動維持五天,以控制其數量。報道又指,野生駱駝近期大量繁殖,數量難以控制,加上天氣乾旱,駱駝為了尋找水源,近年逐漸散布到近岸區域,亦不時闖入居民的家園,並破壞當地基建,威脅民眾安全。

澳洲現時約有120萬隻野生駱駝,每年排放相當於1噸溫室氣體,若不加以管制,駱駝數量將每九年翻一倍。

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新疆哈密市爆牛O型口蹄疫 同批64牛遭一併撲殺

摘錄自2020年1月7日星島日報報導

農業農村部新聞辦公室今(7日)發佈,接獲到中國動物疫病預防控制中心報告,指維吾爾自治區哈密煙墩動植物聯合檢查站查獲,一批由河北省保定市曲陽縣調往新疆的牛,部份牛隻出現疑似口蹄疫症狀。

經國家參考實驗室確診為O型口蹄疫疫情。該批牛共64隻,其中兩隻發病。在疫情發生後,當地按照有關預案和防治技術規範要求,切實做好疫情處置工作,發病的牛隻與同群牛已被撲殺及無害化處理,該批牛的調出地亦已展開全面排查和緊急監測工作。

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繼 Here 地圖之後,戴姆勒可望與奧迪、BMW 等車廠結盟打造車用電池

  德國車廠戴姆勒(Daimler AG)今年 7 月才與另外 2 家德國汽車大廠奧迪(Audi)及 BMW 結盟,要以 25 億歐元競購 Nokia Here 地圖,據悉目前此 3 家車廠為最接近 Here 地圖的買家,而除了一同收購 Here 地圖業務外,未來這幾家德國車廠的合作,可能還會延伸到車用電池領域。   戴姆勒執行長 Dieter Zetsche 於 9 月 23 日在法蘭克福車展上表示,「德國車廠間有許多共通點」,因此除了 Here 地圖業務外,戴姆勒不排除與德國其他汽車大廠在其他領域上有所合作,甚至對此持開放態度,而下一步可能就是針對電池業務做結盟。   近來戴姆勒似乎頻頻釋出要與其他企業針對不同領域合作的意願,8 月底 Zetsche 才對外透露,考慮與蘋果及 Google 等公司成立合資企業,共同研發自動駕駛車。       (首圖來源:Flickr/ CC BY 2.0)

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Gogoro全系列降價 電池交換站擴至桃竹

台灣電動機車Gogoro上市至今已售出近千輛Smartscooter™智慧機車。10月1日,Gogoro Lite平價版正式推出,售價新台幣62,000元起。此外,電池交換站也將布點至桃園、新竹,讓更多騎士享受Gogoro服務。

Gogoro目前在雙北地區共有七個銷售站、四個維修中心,GoStation電池交換站超過80座,且將走出台北、新北市,將服務擴大到桃園與新竹地區,預計2015年底前就能服務到北北基、桃、竹的騎士。

Gogoro同時發表了廉價版電動機車Gogoro Lite,採用單色儀表板、黑色龍頭按鈕、一般烤漆設計,以及都會型的動力模式;扣除政府補助後的價格為新台幣62,000元起(補助前零售價88,000)。Gogoro以及Gogoro Plus的價格也同步調降到新台幣72,000與82,000元起(補助前零售價分別為98,000及108,000),且九月30日前購買的車主將可全額退還購買差額。

Gogoro創辦人暨執行長陸學森表示:「為進一步滿足多元的需求,讓更多喜歡Gogoro 的朋友也可以輕鬆地成為Smartscooter™ 的車主,我們不僅推出入門款Gogoro® Lite,也同步調整Gogoro® 和Gogoro® Plus 的產品價格,希望消費者在二輪市場主流價格帶有更多、更好的選擇,並透過實際擁有Gogoro®,享受智慧綠能移動的新價值,加速邁入智慧城市的嶄新時代。」

(照片來源:Gogoro)

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電動車窗開關瑕疵 豐田全球召修 650 萬車

全球最大車廠日本豐田汽車(Toyota)因為電動車窗開關瑕疵,將在全球召修 650 萬車。 豐田說,這個瑕疵有火災風險。 這是豐田最新一起召修舉動作,近幾個月來,豐田已 因為造成全球多起死亡事件的安全氣囊瑕疵而召修近 1,000 萬輛車。   豐田汽車說,這些車子的電動車窗主控開關瑕疵,可能會造成電線短路的問題,引起零件因過熱而融化,進而造成冒煙,然後起火。必須召修的車款包括 2005 年至 2010 年生產的Yaris, Corolla, Camry及RAV4 休旅車。其中約有 270 萬輛在北美售出,120 萬輛在歐洲售出。豐田汽車表示,目前還沒有接獲因此問題造成的意外或傷亡。  

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第六屆中國國際新能源汽車論壇

第六屆中國國際新能源汽車論壇2016重磅回歸,打造行業規模最大的新能源汽車論壇

2016年4月20-22日∣中國•上海
誰能智造未來-技術應用與新熱點

隨著全球能源危機的加重及汽車排放引起的環境問題日益得到世界各國的重視,發展環保節能的汽車已經成為全球汽車行業的必然趨勢。

在過去五屆新能源汽車論壇成功舉辦的基礎上,由希邁商務諮詢(上海)有限公司主辦的2016年第六屆中國國際新能源汽車論壇即將於4月20日-4月22日在上海隆重舉行。新能源汽車系列論壇成功邀請了包括國家發改委能源研究所、世界電動車協會、亞太電動車協會、世界氫能協會、世界分散式能源聯盟、中國工程院等在內的政府單位與研究機構,以及包括寶馬、賓士、奇瑞捷豹路虎、大眾、奧迪、比亞迪、上汽、北汽等在內的知名整車商,共同研討新能源汽車行業政策趨勢、技術路線及難點、基礎設施建設、商業模式等並取得了豐碩的成果,獲得了業內外人士的一致好評。

在即將到來的2016年,組委會為感謝業內外人士對系列論壇長期以來的支援和關注,將傾情奉上相比歷屆舉辦規模最大的第六屆新能源汽車論壇,涉及三個考察活動,主論壇及三個分論壇。屆時將誠邀全球範圍內的整車製造商、電網電力公司、電池廠商、零部件供應商、核心技術提供商和政府官員近500位行業人士一起,對新能源汽車產業面臨的挑戰,機遇與對策各方面進行為期三天更深層次並具有建設和戰略性的探討。

部分往屆評論

曹俊,奇瑞捷豹路虎
發言角度全面,觀點很多,回饋激烈!

黃錚,上海申沃客車
傳統零配件的演講很好的闡述了供應商如何應對新能源發展的機遇!

洪英林,德爾福
論壇水準很好,很希望下次可以繼續來參會,收穫頗多!

飯田和正,三菱汽車
安排有序,資訊傳達豐富,,演講氣氛非常好!

Thomas PETERS,寶馬中國
組織有序,討論話題很好,演講內容影響深刻!

Robert Galyen, CATL
專業的製造業板塊,內容涵蓋了中國新能源汽車整個產業鏈,十分值得參與!

會議亮點

  • 豐富的內容:
    8大板塊的深度解析
  • 參會嘉賓:
    500+高度滿意的企業決策者,120+業內知名企業,30+國家和地區
  • 參會嘉賓分析:
    17%+來自各國政府部門及權威機構,25%+來自知名整車商
  • 演講嘉賓:
    40+世界新能源汽車行業知名發言嘉賓
  • 交流機會:
    16+小時的交流機會:圓桌討論、VIP午宴和開放式問答
  • 會議形式:
    1個主論壇,1個晚宴,3個分論壇以及一天3個考察活動

會議結構

  上午 下午
 4月20日
  主論壇  
1.新能源汽車政策

2.國內外商業模式探討及專案解析

3.新能源汽車與環保

4.晚宴

4月20日
分論壇一
1.汽車與互聯網    2.汽車O2O

 4月21日
分論壇二           

.動力電池與電池管理系統

2.新能源汽車充電基礎建設與標準

3.無線充電技術

 4月21日
  分論壇三
1.電控電機技術 2.智慧製造產業
考察活動
4月22日

1.參觀上海大眾安亭汽車廠

2.參觀上海燃料電池汽車動力系統有限公司(待定)

3.參觀EV ZONE 中國(上海)電動汽車國際示範城市試駕中心

若您對峰會有更多要求,請撥打021-6045 1760與我們聯繫或登陸官方網站: 連絡人:Hill ZENG(曾先生)
電話:+86 21-6045 1760
傳真:+86 21-6047 5887
郵箱:

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