部落格

  • 萬向李澤楷競買菲斯科 今日將出結果

    據《華爾街日報》報導,美國電動汽車品牌菲斯科(Fisker)最終將於美國當地時間2月12日在紐約進行拍賣,美國法院表示會在一個工作日後宣判結果,李澤楷控股的混合動力技術控股有限公司與萬向集團仍是最有可能的競買成功者。

    據路透社的消息,混合動力為加強此次競買工作以及公司的管理,特別聘請了曾主要負責福特歐洲業務的前高管Martin Leach。Leach表示,混合動力目前最大的困境是,萬向集團在一年前收購了A123系統公司,而A123是Fisker的主要電池供應商,不過混合動力可以得到另一家電池公司波士頓動力的支持。

    美國汽車經銷協會首席經濟學家史蒂文表示,競買的最終贏家將獲得的不僅是Fisker的汽車產品或設計,還包括其知識產權,其中涉及的36項專利(大約一半為待定),包括電氣傳動系統、太陽能等專利技術。

    據悉,萬向錢潮作為萬向集團控股的汽車零部件製造和銷售公司,其股價近日來也因受各種消息刺激連續上漲。

    萬向錢潮並於昨(12)日發佈公告表示,從2000年開展電動汽車研發以來,控股股東萬向集團一直致力於發展清潔能源產業,但與國際先進技術相比尚有一定差距。為此,萬向集團希望通過併購聯合方式提升技術能力等。此前,萬向集團掌門人魯冠球曾表示,對同特斯拉電動車結盟合作抱開放態度。

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  • 特斯拉Model S在港正式銷售 入門級57.9萬港幣

    昨(13)日有消息稱,特斯拉Model S車型已正式在香港銷售,其中入門級配置僅售57.9萬港幣。此外有報導稱,比亞迪將與ABB集團及德國戴姆勒共建全球最大電動汽車快速充電網,ABB將在未來6年內為兩家公司提供直流快速充電樁。

    上述消息為A股正紅火的新能源汽車相關概念再添一把柴。截至昨天收盤,充電樁概念逆市上漲0.67%,漲幅居前,奧特迅領漲,漲幅為7.60%。特斯拉概念表現較為抗跌僅下挫0.51%,金瑞科技漲停,比亞迪也大漲8.26%。鋰電池概念跌0.93%,其中南洋科技漲9.48%。

    證券方面人士認為,在政府大力建設新型城鎮化、發展城市公共交通的背景下,對新能源汽車的政策扶持將會給電池業、電池電機上游的鋰和稀土資源行業、充電站行業、乘用車企業帶來機遇。

    但需要注意的是,未來的上漲空間將取決於政策的落實情況和上市公司的基本面,並且投資者不可對其期望過高,尤其是目前市場處於震盪的情形下,一旦后續資金追高乏力,相關個股很難擺脫大勢的影響。

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  • 萬向集團出價1.49億美元 最終競得菲斯科

    萬向集團出價1.49億美元 最終競得菲斯科

    據外電報道,中國汽車零件製造商萬向集團擊敗李澤楷旗下的Hybrid Tech,在美國豪華混合動力汽車製造商Fisker的破產資產拍賣中勝出。萬向出價1.492億美元,大約是Fisker最初尋求的收購價的6倍。

    這次拍賣持續了三天,經歷了19輪投標。美國破產法官Kevin Gross按計劃將於2月18日批准此次出售。

    菲斯科在2009年獲得了美國能源部的5.29億美元綠色貸款。但能源部在2011年中期凍結支付,稱菲斯科在開發新車型上狀況頻出,一再拖延。

    2013年11月,菲斯科申請破產,並要求破產法官準許Hybrid Tech以2500萬美元的低價,向美國能源部購入Fisker原本總值1.6億多美元的貸款。Hybrid Tech從而成為Fisker的高級擔保貸款人,更表明有意進一步收購Fisker。

    但無擔保債權人反對這一報價,從而幫助中國最大的汽車零部件供應商於12月進入到交易環節中。

    在此筆交易達成后,萬向集團將努力重振菲斯科在中國汽車市場的發展,該集團也獲得了一個打進美國市場的入口點。據資料顯示,萬向為中國投資美國製造業、新能源和房地產的先行者,在過去20年,萬向於美國的投資遍布美國14個州,涉及汽車零件製造、不動產、新能源和私募基金等。

    2012年底時,萬向曾以近2.6億美元擊敗江森自控,成功拍得美國破產電池生產商A123鋰電池公司資產,這家公司正是Fisker的電池供應商。經營汽車零部件業務的萬向集團一直期望進軍整車制造領域。

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  • 英最大單電動車合約易主 比亞迪遺憾出局

    據《英國每日電訊》昨(17)日報導,比亞迪推出倫敦首支全電動出租車隊的計劃受挫,倫敦第二大出租車服務商綠番茄出租車公司(Greentomatocars)表示,決定不再和比亞迪進行合作,而改為準備測試現代汽車的一款燃料電池汽車。

    這是英國史上最大一筆電動車交易。去年曾有傳言稱,倫敦充電樁設施不全,導致這批出租車無法按時上路。

    比亞迪已向綠番茄公司交付了20輛E6汽車,這批車輛隨后將由另一家運營商Thriev接盤。Thriev已在倫敦建造兩個快速充電站,可為E6汽車在兩個小時內完全完電。據比亞迪介紹,E6在充電完畢之后能續航186英里,比倫敦市場上日產聆風的124英里要高出不少。

    Thriev公司發言人還表示,公司將在18-24個月內打造一支由1000輛電動汽車所組成的電動車隊。Thriev還與英國天然氣集團進行了接洽,商談如何在倫敦建立多個電動汽車充電站事宜。

    倫敦市長辦公室曾表示,出租車貢獻了倫敦所有尾氣排放的逾三分之一,推廣零排放出租車是政府將英國打造成重要電動汽車市場舉措的一部分。倫敦市長鮑里斯•約翰遜也設定了全市出租車必須在2018年前實現零排放的目標。

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  • 北汽集團將成為美國新能源公司Atieva第一大股東

    北京汽車集團有限公司(北汽集團)昨(17)日宣布,與美國新能源公司Atieva簽署股份認購協議,北汽集團將收購Atieva公司25.02%的股份。收購完成後,北汽將成為Atieva的第一大股東,雙方預計在第3年推出與奧迪A6L同等級的電動汽車。

    由於美國電動車大廠特斯拉也正和北汽股份洽談合作事項,昨日北汽旗下的上市公司福田汽車,股價也跟著漲停。

    去年,北汽集團新成立了新能源汽車公司,而此次收購的美國Atieva公司是一家新能源汽車核心系統提供商,曾主要參與過Tesla Roadster純電動跑車、雪佛蘭Volt插電式混合電動車、奧迪R8純電動跑車的開發。

    北汽集團方面也表示,此次收購主要是為進一步提升北汽集團及下屬公司在新能源汽車尤其是高端純電動汽車領域的設計、研發和制造的能力和水平。

    據悉,北汽由6家股東組成,除北汽集團以51%的股比成為控股股東外,首鋼股份有限公司以18.31%的股比成為第二大股東,其他股東包括北京市國資公司、現代創新控股公司及京能集團,而北京市國資委直屬的投融資平台-北京國有資本經營管理中心也持股5%。

    另據外媒稍早報導,北汽可望在2014年第2季在香港IPO上市,籌資額度或達到20億美元。

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  • 第二屆新能源車與充電技術中國國際論壇

    地點:上海綠地萬豪酒店 /中國上海黃浦區江濱路99號(靠近打浦路)
    會議背景:

        新能源汽車是國務院確定的重要戰略性新興產業,是我國最具發展潛力的重要領域之一。近日來中國大面積飽受霧霾天氣困擾的嚴峻形勢,更使得加快新能源汽車的發展迫在眉睫。隨著新一輪新能源車補貼政策的出臺以及首批28個示範運行城市的公佈,新能源汽車產業展現出良好的發展態勢。

        中國政府和車企致力於電動車在全國範圍內的大規模推廣。工信部發佈,我國2015年應有規模將達到50萬輛,到2020年將達到500萬輛。據專家預測,中國十年內將有望成為最大的新能源車市場。為適應電動汽車發展要求,國家將在“十二五”期間,建設充換電站2351座,充電樁22萬股,初步建成覆蓋公司經營區域的智慧充換電服務網路。與此同時,行業在積累了一些寶貴的經驗的同時也出現了在技術路徑、政策導向、基礎設施、商業模式、行業標準等方面急需解決的一些突出問題。

        比亞迪,奇瑞,大眾,通用,富豪等車企都在為滿足新一輪中國客戶對新能源汽車的需求謀劃新局,為更好的享受政府補貼而將新能源汽車技術和生產實現本土化。

      由全國電力技術市場協會機構指導,OPPLAND MEDIA策劃組織的第二屆新能源車與充電技術中國國際論壇將於2014年4月29-30日在上海舉辦。大會網站:

        第二屆新能源車與充電技術中國國際論壇2014旨在加快新能源車推廣,促進中國電動車產業發展,進一步加強行業交流,深入探討技術創新,共同分享中國現有電動車示範城市專案運營經驗,為中國新能源車發展及環境治理出一份力。

        論壇將圍繞“清除環境與政策上的霧霾”為主題,就新能源汽車關鍵技術發展與應用,產業創新研發機制,示範運營與市場推廣、基礎配套設施建設、國際合作與交流等一系列熱點問題展開廣泛地探討與合作,推動新能源汽車產業化、市場化、國際化。本次論壇將邀請國家發展改革委等國家有關部門領導,歐洲汽車工業協會,美國加州大學、美國電動車聯盟等國際組織、中國汽車工業協會、中國汽車工程學會、中國汽車技術研究中心、清華大學、同濟大學等行業組織和研究機構的專家學者,美國加州,挪威、倫敦、北京、上海、天津、廣州、深圳等中外地方政府官員,以及國內外各大汽車集團高層,共同圍繞節能與新能源汽車產業發展的宏觀視角、政策與管理、戰略目標與方向、汽車企業的節能與新能源戰略與行動、新能源汽車發展中的新競爭以及商業探索與經驗交流等議題進行深入研討和交流。

    會議板塊:

    1. 中國新能源車政策和市場發展
    2. 建立中國新能源車標準化體系規範之路
    3. 新能源車電池和電機控制系統科技創新
    4. 中國電動車充電基礎設施建設新進展

    會議熱點:
    中國發展新能源車市場應用的路線圖
    中國新能源車市場的投資計畫以及帶給全球OEM的機會
    中國新能源車財政補貼從地方政府到車企的政策更新
    下一輪新能源車推廣應用項目概覽
    純電動車,混動車等新能源車技術交流
    下一代新能源車新電池組件和關鍵技術
    中國充電基礎設施和車企之間的協調發展
    BMS電池管理系統迎合中國新能源車增長的精細化管理
    新能源車快速發展的產業需求和規劃
    統一存在于車企、政府和供應商之間的不同標準

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  • 日企推水陸兩用電動汽車FOMM Concept One

    日企推水陸兩用電動汽車FOMM Concept One

    目前限制全球電動汽車發展的主要瓶頸,在於電池成本和續航力問題。日前有日本廠商推出一款名為FOMM Concept One的超小型電動車,雖說續航力僅有100km,但是卻有另外一點吸引人的地方,那就是如果碰到水災還能變成小艇,且價格非常親民。據說不到日幣100萬圓(約合新台幣29.7萬元)。

    這款小型電動汽車,雖然不是專門的水陸兩用車,但遇到洪水等緊急情況,可以在水面漂浮24小時,也能在水面上以時速3.8公里左右的速度移動。車內裝有可拆卸的電池,充滿電後最多可在陸地上行駛100公里。這款4人座汽車全長約2.5公尺,重量僅460公斤,計劃從明年10月開始先在水災較多的泰國銷售。

    FOMM公司由日本大同工業(DAIDO Kogyo)、日本特殊陶業(NGK)所共同建立,FOMM Concept One為幾家公司合作下的第一個產物。根據FOMM的規劃, Concept One的開發成本不低,但2014年4-6月將有一比龐大資金注入,倘若一切都順利預計2015年9月將可在泰國進行量產,至於第一年銷售量目標是5000輛。

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  • 將電動車行程提升超10% 英公司開發MSYS動力系統

    據英國媒體報導,英國動力系統設計公司宣佈,該公司正在開發一套名為MSYS的電動汽車動力系統,可以將電動汽車行駛里程增加10%至15%。MSYS系統預計將於2016年投產。

    在英國即將舉辦的未來動力系統會議上,英國動力系統設計公司將發佈高效電動汽車動力系統報告。該動力系統提供了一種新的汽車換擋路徑,而且不會引起扭矩中斷。

    該公司技術總監阿萊克斯•泰利•博達爾表示,該技術可提供55千瓦的持續電力供應,超過2000牛/米的扭矩,其電力動力系統效率可達91%。

    阿萊克斯還透露,MSYS系統避免了其他傳動方法的弊端。雙離合器變速箱(DCT)在離合器開啟或關閉狀態時,都會持續消耗能量。而在換擋時,自動變速器(AMT)會受損於扭矩中斷。此外,基於行星齒輪變速器的自動裝置,則增加了複雜性和成本,並會拖慢速度。

    MSYS系統將提供三種速度傳動裝置,使其換擋和快速換擋都能運用重疊換擋技術。隨著技術的完善,多重比例的選擇對電動汽車的變速會非常有益。

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  • 曠世提出類別正則化的域自適應目標檢測模型,緩解場景多樣的痛點 | CVPR 2020

    曠世提出類別正則化的域自適應目標檢測模型,緩解場景多樣的痛點 | CVPR 2020

    論文基於DA Faster R-CNN系列提出類別正則化框架,充分利用多標籤分類的弱定位能力以及圖片級預測和實例級預測的類一致性,從實驗結果來看,類該方法能夠很好地提升DA Faster R-CNN系列的性能

    來源:曉飛的算法工程筆記 公眾號

    論文: Exploring Categorical Regularization for Domain Adaptive Object Detection

    • 論文地址:https://arxiv.org/pdf/2003.09152.pdf
    • 論文代碼:https://github.com/Megvii-Nanjing/CR-DA-DET

    Introduction

      由於標註成本大,在訓練好檢測算法后,面對差異較大的新場景(類別不變),若想獲取大量的帶標註圖片進行再訓練是很不方便的。對於這種情況,無監督的域自適應方法能夠靈活地自適應新場景,從包含豐富標註信息的源域轉移到無標註的目標域。其中,域自適應方法中比較有代表性的是Donamin Adaptive(DA) Faster R-CNN系列,利用對抗訓練來對齊圖片和實例的分佈,使得模型能夠做到域不變性,具體可以看上一篇介紹。
      但是這些方法大都把無法轉化的背景內容也進行了對齊,而且在實例對齊時,沒有從包含較多低質量的proposal集合中識別出難樣本。為了解決上面的問題,論文提出類別正則化框架,幫助DA Faster R-CNN專註於對齊跨域中的關鍵區域和重要目標。
      論文的主要貢獻如下:

    • 提出新的類別正則化框架,作為域自適應目標檢測算法的插件,不需要額外的標註和超參數。
    • 設計了兩個正則化模塊,分別用於榨取卷積分類器的弱定位能力以及圖像級別預測和實例級別預測間的類別一致性,能夠幫助分類器專註於對齊目標相關區域以及難對齊實例。
    • 對多種域轉移場景進行實驗,驗證論文提出的方法的有效性。從實驗結果來看,類別正則化框架能夠提出DA Faster R-CNN系列方法的性能,並在基礎數據集上達到SOTA。

    Approach

    Framework Overview

      論文方法的整體架構如圖2,在DA Faster R-CNN基礎上添加了ICR(image-level categorical regularization)和CCR(categorical consistency regularization),能夠更好地對齊域間的關鍵區域和重要實例。

    Image-Level Categorical Regularization

      ICR的主要目的是提高主幹網絡的目標特徵提取能力,同時降低背景的激活。結構如圖2b所示,ICR使用源域數據進行有監督訓練,對主幹網絡的特徵輸出進行全局池化,再使用多標籤分類器($1\times 1$卷積)進行分類,損失函數使用標準交叉熵多標籤損失:

      $C$為類別總數,$yc$為GT標籤,$\hat{y}c$為預測標籤,$y^c=1$表示圖片至少包含一個類別$c$物體。

     ICR模塊利用多標籤分類器的弱定位能力,能夠有監督地引導主幹網絡只激活類相關特徵。如圖3所示,類相關的特徵會有較高的激活值。在圖像級對齊時,能夠對齊域間關鍵區域,同時,由於背景沒有參与到圖像級多標籤分類器中,能夠有效減少擬合不可對齊的源背景的可能性。

    Categorical Consistency Regularization

      CCR負責發現難對齊實例,調整實例級對齊損失的權重,基於兩點考慮:

    • 由於不能區分前景和後景,實例對齊模塊可能被低質量背景proposal佔據。
    • 添加的圖像級分類器和實例檢測head是互補的,前者負責獲取所有圖像級上下文信息,後者使用精確的RoI特徵,當兩者預測不一致時,該實例就是難樣本。

      基於以上考慮,論文採用圖像級預測和實例級預測的類別一致性作為目標分類難易程度的判斷,並在目標域中使用該一致性作為正則因子,調節難對齊樣本在實例對齊中的權重。假定$\hat{p}{c}_j$為預測第$j$個實例為類別$c$的概率,$\hat{y}c$為實例預測包含類別$c$的概率,類別一致性的計算為

      使用公式5來加權實例級對抗損失

      需要注意,僅對目標域的檢測head預測為前景的實例使用公式5加權,源域的所有實例和目標域的背景實例均使用$d_j=1$,前者因為是有監督的,而後者則是因為不重要。

    Integration with DA Faster R-CNN Series

      將論文提出的方法加入到DA Faster R-CNN中,ICR為直接加入,CCR為對原損失的修改,最終的損失函數為

      論文也對比了另外一種主流的DA -Faster改進SW-Faster,該方法使用弱全局對齊模型來提升DA-Faster的強圖像對齊模塊,直接加入ICR和CCR,最終的損失函數為

    Experiments

    Comparison Results

      Faster R-CNN(Source)僅使用源域訓練,Faster R-CNN(Oracle)僅使用目標域訓練。

    • Weather Adaptation

      這裏對比模型對天氣的自適應性。

    • Scene Adaptation

      這裏對比模型對不同城市的場景的自適應性。

    • Dissimilar Domain Adaptation

      這裏對比模型對真實圖片和卡通圖片的自適應性。

    Visualization and Analyses

      對前面對比實驗的目標域測試圖片進行了可視化。

      將特徵降維並可視化,藍點為源域樣本,紅點為目標域樣本,可以看到論文的方法能夠讓域間的同分類實例距離更近。
      論文也計算了域間距離,使用Earth Movers Distance (EMD) 測量,SW-Faster, SW-Faster-ICR and SW-FasterICR-CCR的結果分別是8.84、8.59和8.15。

    CONCLUSION

      論文基於DA Faster R-CNN系列提出類別正則化框架,充分利用多標籤分類的弱定位能力以及圖片級預測和實例級預測的類一致性,從實驗結果來看,類該方法能夠很好地提升DA Faster R-CNN系列的性能。



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  • 一對多分頁的SQL到底應該怎麼寫?

    一對多分頁的SQL到底應該怎麼寫?

    1. 前言

    MySQL一對多的數據分頁是非常常見的需求,比如我們要查詢商品和商品的圖片信息。但是很多人會在這裏遇到分頁的誤區,得到不正確的結果。今天就來分析並解決這個問題。

    2. 問題分析

    我們先創建一個簡單商品表和對應的商品圖片關係表,它們之間是一對多的關係:

    然後我分別寫入了一些商品和這些商品對應的圖片,通過下面的左連接查詢可以看出它們之間具有明顯的一對多關係:

    SELECT P.PRODUCT_ID, P.PROD_NAME, PI.IMAGE_URL
    FROM PRODUCT_INFO P
             LEFT JOIN PRODUCT_IMAGE PI
                       ON P.PRODUCT_ID = PI.PRODUCT_ID
    

    按照傳統的思維我們的分頁語句會這麼寫:

        <resultMap id="ProductDTO" type="cn.felord.mybatis.entity.ProductDTO">
            <id property="productId" column="product_id"/>
            <result property="prodName" column="prod_name"/>
            <collection property="imageUrls"  ofType="string">
                <result column="image_url"/>
            </collection>
        </resultMap>
    
        <select id="page" resultMap="ProductDTO">
            SELECT P.PRODUCT_ID, P.PROD_NAME,PI.IMAGE_URL
            FROM PRODUCT_INFO P
                     LEFT JOIN PRODUCT_IMAGE PI
                               ON P.PRODUCT_ID = PI.PRODUCT_ID
            LIMIT #{current},#{size}
        </select>               
    

    當我按照預想傳入了(0,2)想拿到前兩個產品的數據,結果並不是我期望的:

    2020-06-21 23:35:54.515 DEBUG 10980 --- [main] c.f.m.mappers.ProductInfoMapper.page     : ==>  Preparing: SELECT P.PRODUCT_ID, P.PROD_NAME,PI.IMAGE_URL FROM PRODUCT_INFO P LEFT JOIN PRODUCT_IMAGE PI ON P.PRODUCT_ID = PI.PRODUCT_ID limit ?,? 
    2020-06-21 23:35:54.541 DEBUG 10980 --- [main] c.f.m.mappers.ProductInfoMapper.page     : ==> Parameters: 0(Long), 2(Long)
    2020-06-21 23:35:54.565 DEBUG 10980 --- [main] c.f.m.mappers.ProductInfoMapper.page     : <==      Total: 2
    page = [ProductDTO{productId=1, prodName='杯子', imageUrls=[http://asset.felord.cn/cup1.png, http://asset.felord.cn/cup2.png]}]
    

    我期望的兩條數據是杯子和筆記本,但是結果卻只有一條。原來當一對多映射時結果集會按照多的一側進行輸出(期望4條數據,實際上會有7條),而前兩條展示的只會是杯子的數據(如上圖),合併后就只有一條結果了,這樣分頁就對不上了。那麼如何才能達到我們期望的分頁效果呢?

    3. 正確的方式

    正確的思路是應該先對主表進行分頁,再關聯從表進行查詢。

    拋開框架,我們的SQL應該先對產品表進行分頁查詢然後再左關聯圖片表進行查詢:

    SELECT P.PRODUCT_ID, P.PROD_NAME, PI.IMAGE_URL
    FROM (SELECT PRODUCT_ID, PROD_NAME
          FROM PRODUCT_INFO
          LIMIT #{current},#{size}) P
             LEFT JOIN PRODUCT_IMAGE PI
                       ON P.PRODUCT_ID = PI.PRODUCT_ID
    

    這種寫法的好處就是通用性強一些。但是MyBatis提供了一個相對優雅的路子,思路依然是開頭所說的思路。只不過我們需要改造上面的Mybatis XML配置:

    <resultMap id="ProductDTO" type="cn.felord.mybatis.entity.ProductDTO">
        <id property="productId" column="product_id"/>
        <result property="prodName" column="prod_name"/>
         <!-- 利用 collection 標籤提供的 select 特性 和 column   -->
        <collection property="imageUrls" ofType="string" select="selectImagesByProductId" column="product_id"/>
    </resultMap>
    <!-- 先查詢主表的分頁數據    -->
    <select id="page" resultMap="ProductDTO">
        SELECT PRODUCT_ID, PROD_NAME
        FROM PRODUCT_INFO
        LIMIT #{current},#{size}
    </select>
    <!--根據productId 查詢對應的圖片-->
    <select id="selectImagesByProductId" resultType="string">
        SELECT IMAGE_URL
        FROM PRODUCT_IMAGE
        WHERE PRODUCT_ID = #{productId}
    </select>
    

    4. 總結

    大部分情況下分頁是很容易的,但是一對多還是有一些小小的陷阱的。一旦我們了解了其中的機制,也並不難解決。當然如果你有更好的解決方案可以留言討論,集思廣益。多多關注:碼農小胖哥,獲取更多開發技巧。

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