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新能源汽車大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用技術(shù) 第2版 版權(quán)信息
- ISBN：9787111766599
- 條形碼：9787111766599 ; 978-7-111-76659-9
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類：>>
新能源汽車大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用技術(shù) 第2版 本書特色
《新能源汽車大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用技術(shù)》—— 新能源汽車行業(yè)的大數(shù)據(jù)寶典，理論實(shí)踐全涵蓋，助力行業(yè)發(fā)展！
1.內(nèi)容全面且系統(tǒng)
《新能源汽車大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用技術(shù)》涵蓋新能源汽車數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、大數(shù)據(jù)應(yīng)用流程、分析方法、處理工具等內(nèi)容，還涉及新能源汽車運(yùn)行大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析與應(yīng)用實(shí)例，以及在未來(lái)交通出行中的應(yīng)用及發(fā)展前景，全面呈現(xiàn)新能源汽車與大數(shù)據(jù)融合的各個(gè)方面，內(nèi)容由淺入深，系統(tǒng)性強(qiáng)。
2.多學(xué)科融合
《新能源汽車大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用技術(shù)》融合車輛工程、信息工程、計(jì)算機(jī)技術(shù)等多學(xué)科知識(shí)，為讀者提供跨學(xué)科視角下的新能源汽車大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用的理解，有助于打破學(xué)科壁壘，拓寬知識(shí)視野。
3.理論與實(shí)踐相結(jié)合
《新能源汽車大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用技術(shù)》中不僅有扎實(shí)的理論基礎(chǔ)闡述，更結(jié)合大量實(shí)踐案例，如新能源汽車應(yīng)用、多網(wǎng)融合應(yīng)用等方面的案例，幫助讀者更好地將所學(xué)理論應(yīng)用到實(shí)際工作和研究中，為從事相關(guān)工作的研究人員和工作者提供有力的借鑒和參考。
4.緊跟行業(yè)發(fā)展與熱點(diǎn)
《新能源汽車大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用技術(shù)》在第1版基礎(chǔ)上，突出新能源汽車大數(shù)據(jù)技術(shù)內(nèi)容，增加近年行業(yè)成熟應(yīng)用的新技術(shù)和新進(jìn)展，如 “大模型” 等熱門新興技術(shù)，還增加了大數(shù)據(jù)安全分析、數(shù)據(jù)隱私保護(hù)、高效數(shù)據(jù)處理技術(shù)、智能數(shù)據(jù)分析技術(shù)等適應(yīng)現(xiàn)階段行業(yè)發(fā)展需求和熱點(diǎn)的內(nèi)容。
5.廣泛的適用性
《新能源汽車大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用技術(shù)》適合新能源汽車相關(guān)行業(yè)的從業(yè)人員，從事相關(guān)科研項(xiàng)目或相關(guān)專業(yè)的教師、學(xué)者，以及本科生、研究生閱讀，滿足不同層次和背景讀者對(duì)于新能源汽車大數(shù)據(jù)知識(shí)的需求。
新能源汽車大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用技術(shù) 第2版 內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書從新能源汽車數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、大數(shù)據(jù)應(yīng)用流程、數(shù)據(jù)分析方法、數(shù)據(jù)處理工具、新能源汽車運(yùn)行大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析與應(yīng)用實(shí)例、大數(shù)據(jù)分析在未來(lái)交通出行中的應(yīng)用及發(fā)展前景等方面，融合車輛工程、信息工程、計(jì)算機(jī)技術(shù)等多學(xué)科知識(shí)，理論與實(shí)踐相結(jié)合，由淺入深，系統(tǒng)地介紹了新能源汽車與大數(shù)據(jù)融合的發(fā)展趨勢(shì)、理論基礎(chǔ)與挖掘技術(shù)、應(yīng)用技術(shù)與范例。可為從事大數(shù)據(jù)分析工作的研究人員和相關(guān)工作組提供借鑒和參考，對(duì)新能源汽車大數(shù)據(jù)平臺(tái)構(gòu)建、數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)應(yīng)用有指導(dǎo)意義。 本書適合新能源汽車相關(guān)行業(yè)的從業(yè)人員，從事相關(guān)科研項(xiàng)目或相關(guān)專業(yè)的教師、學(xué)者，以及本科生、研究生閱讀。
新能源汽車大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用技術(shù) 第2版 目錄
叢書序
前言
第1章 導(dǎo)論 1
1.1 大數(shù)據(jù)基本概念 2
1.1.1 大數(shù)據(jù)的概念 2
1.1.2 大數(shù)據(jù)特征和數(shù)據(jù)類型 2
1.1.3 大數(shù)據(jù)與云計(jì)算、人工智能的關(guān)系 7
1.2 大數(shù)據(jù)的發(fā)展歷程 8
1.2.1 大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生與發(fā)展 8
1.2.2 大數(shù)據(jù)的價(jià)值 10
1.3 新能源汽車大數(shù)據(jù)及應(yīng)用 12
1.3.1 汽車行業(yè)數(shù)字化現(xiàn)狀 12
1.3.2 新能源汽車數(shù)據(jù)概述 13
1.3.3 新能源汽車大數(shù)據(jù)應(yīng)用 16
1.4 新能源汽車大數(shù)據(jù)應(yīng)用流程 18
本章習(xí)題 21
第2章 新能源汽車數(shù)據(jù)采集與治理 24
2.1 數(shù)據(jù)采集終端 25
2.1.1 車載終端設(shè)備 25
2.1.2 終端功能 28
2.1.3 車輛定位 30
2.1.4 車輛升級(jí) 31
2.2 數(shù)據(jù)采集方法 32
2.3 數(shù)據(jù)通信方式 34
2.3.1 無(wú)線傳輸技術(shù) 35
2.3.2 有線通信協(xié)議 36
2.3.3 數(shù)據(jù)加密與安全 38
2.4 數(shù)據(jù)預(yù)處理 40
2.4.1 數(shù)據(jù)清洗 41
2.4.2 數(shù)據(jù)集成 42
2.4.3 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 45
2.4.4 數(shù)據(jù)規(guī)約 46
本章習(xí)題 48
第3章 新能源汽車大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與計(jì)算 49
3.1 數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ) 50
3.1.1 關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù) 50
3.1.2 時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù) 51
3.1.3 新型數(shù)據(jù)庫(kù) 60
3.2 分布式存儲(chǔ)系統(tǒng) 61
3.2.1 分布式存儲(chǔ)運(yùn)行原理 62
3.2.2 典型分布式存儲(chǔ)架構(gòu) 63
3.3 大數(shù)據(jù)計(jì)算 68
3.3.1 批量大數(shù)據(jù)計(jì)算 69
3.3.2 流式大數(shù)據(jù)計(jì)算 71
3.3.3 大規(guī)模圖數(shù)據(jù)計(jì)算 74
3.4 新能源汽車大數(shù)據(jù)平臺(tái) 75
3.4.1 平臺(tái)技術(shù)架構(gòu) 76
3.4.2 平臺(tái)可擴(kuò)展性 78
3.4.3 平臺(tái)應(yīng)用服務(wù)系統(tǒng) 79
本章習(xí)題 80
第4章 數(shù)據(jù)分析方法 82
4.1 數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)理論 83
4.1.1 描述性統(tǒng)計(jì)分析 83
4.1.2 抽樣與抽樣分布 87
4.1.3 參數(shù)估計(jì) 91
4.1.4 假設(shè)檢驗(yàn) 93
4.2 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 95
4.2.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則定義與說(shuō)明 95
4.2.2 Apriori算法 97
4.2.3 FP-Growth算法 99
4.2.4 Eclat算法 101
4.3 數(shù)據(jù)分類分析 103
4.3.1 分類分析的定義與說(shuō)明 103
4.3.2 支持向量機(jī) 103
4.3.3 決策樹 106
4.3.4 隨機(jī)森林 108
4.3.5 邏輯回歸 109
4.4 數(shù)據(jù)聚類分析 111
4.4.1 聚類分析法定義與說(shuō)明 111
4.4.2 劃分聚類法 112
4.4.3 密度聚類法 114
4.4.4 層次聚類法 116
4.5 數(shù)據(jù)回歸分析 117
4.5.1 回歸分析法定義與說(shuō)明 117
4.5.2 線性回歸 118
4.5.3 非線性回歸—人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 120
本章習(xí)題 123
第5章 數(shù)據(jù)處理工具 124
5.1 數(shù)據(jù)管理工具 125
5.1.1 MySQL 125
5.1.2 Oracle Database 127
5.1.3 Microsoft SQL Server 130
5.2 數(shù)據(jù)可視化工具 132
5.2.1 數(shù)據(jù)可視化工具概述 132
5.2.2 數(shù)據(jù)可視化圖表 137
5.3 數(shù)據(jù)分析工具 140
5.3.1 數(shù)據(jù)分析工具概述 140
5.3.2 Python基本操作 141
本章習(xí)題 149
第6章 新能源汽車運(yùn)行大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例 151
6.1 動(dòng)力電池系統(tǒng)故障分析 152
6.1.1 應(yīng)用背景 152
6.1.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 152
6.1.3 模型構(gòu)建 152
6.1.4 應(yīng)用案例 154
6.1.5 總結(jié) 156
6.2 動(dòng)力電池系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估 157
6.2.1 應(yīng)用背景 157
6.2.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 157
6.2.3 電池系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型構(gòu)建 157
6.2.4 應(yīng)用案例 161
6.2.5 總結(jié) 163
6.3 動(dòng)力電池系統(tǒng)健康狀態(tài)評(píng)估 163
6.3.1 應(yīng)用背景 163
6.3.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 164
6.3.3 計(jì)算方法 164
6.3.4 模型訓(xùn)練和結(jié)果驗(yàn)證 169
6.3.5 總結(jié) 171
6.4 新能源汽車能耗影響分析特征 171
6.4.1 應(yīng)用背景 171
6.4.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 172
6.4.3 新能源汽車能耗影響分析模型 172
6.4.4 應(yīng)用案例 175
6.4.5 總結(jié) 179
6.5 新能源汽車行駛工況構(gòu)建方法 180
6.5.1 應(yīng)用背景 180
6.5.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 180
6.5.3 車輛行駛工況構(gòu)建模型 180
6.5.4 應(yīng)用案例 183
6.5.5 總結(jié) 186
本章習(xí)題 187
第7章 新能源汽車跨網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例 188
7.1 充電基礎(chǔ)設(shè)施選址規(guī)劃應(yīng)用 189
7.1.1 應(yīng)用背景 189
7.1.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 189
7.1.3 充電規(guī)劃模型構(gòu)建 189
7.1.4 應(yīng)用案例 192
7.1.5 總結(jié) 195
7.2 車輛電動(dòng)化節(jié)能減排分析 195
7.2.1 應(yīng)用背景 195
7.2.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 196
7.2.3 新能源汽車行駛階段碳排放計(jì)算模型 197
7.2.4 應(yīng)用案例 198
7.2.5 結(jié)論 199
7.3 新能源汽車關(guān)鍵零部件故障診斷 200
7.3.1 應(yīng)用背景 200
7.3.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 200
7.3.3 故障診斷模型建立 201
7.3.4 應(yīng)用案例 205
7.3.5 總結(jié) 208
7.4 新能源汽車動(dòng)力電池衰退預(yù)測(cè)應(yīng)用 208
7.4.1 應(yīng)用背景 208
7.4.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 209
7.4.3 模型構(gòu)建 210
7.4.4 應(yīng)用案例 214
7.4.5 總結(jié) 217
7.5 新能源汽車群體充電負(fù)荷和充電車輛比例評(píng)估 218
7.5.1 應(yīng)用背景 218
7.5.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 218
7.5.3 模型構(gòu)建 219
7.5.4 應(yīng)用案例 220
7.5.5 總結(jié) 221
本章習(xí)題 222
第8章 新能源汽車數(shù)據(jù)化發(fā)展趨勢(shì) 223
8.1 未來(lái)新挑戰(zhàn) 224
8.1.1 數(shù)據(jù)的安全性 224
8.1.2 數(shù)據(jù)的復(fù)雜性 224
8.1.3 計(jì)算的復(fù)雜性 225
8.1.4 系統(tǒng)的復(fù)雜性 225
8.2 智能化、網(wǎng)聯(lián)化發(fā)展趨勢(shì) 226
8.3 跨網(wǎng)融合發(fā)展趨勢(shì) 227
8.4 大模型融合趨勢(shì) 230
8.4.1 大模型體系框架 230
8.4.2 大模型與新能源汽車 231
本章習(xí)題 233
參考文獻(xiàn) 236
前言
第1章 導(dǎo)論 1
1.1 大數(shù)據(jù)基本概念 2
1.1.1 大數(shù)據(jù)的概念 2
1.1.2 大數(shù)據(jù)特征和數(shù)據(jù)類型 2
1.1.3 大數(shù)據(jù)與云計(jì)算、人工智能的關(guān)系 7
1.2 大數(shù)據(jù)的發(fā)展歷程 8
1.2.1 大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生與發(fā)展 8
1.2.2 大數(shù)據(jù)的價(jià)值 10
1.3 新能源汽車大數(shù)據(jù)及應(yīng)用 12
1.3.1 汽車行業(yè)數(shù)字化現(xiàn)狀 12
1.3.2 新能源汽車數(shù)據(jù)概述 13
1.3.3 新能源汽車大數(shù)據(jù)應(yīng)用 16
1.4 新能源汽車大數(shù)據(jù)應(yīng)用流程 18
本章習(xí)題 21
第2章 新能源汽車數(shù)據(jù)采集與治理 24
2.1 數(shù)據(jù)采集終端 25
2.1.1 車載終端設(shè)備 25
2.1.2 終端功能 28
2.1.3 車輛定位 30
2.1.4 車輛升級(jí) 31
2.2 數(shù)據(jù)采集方法 32
2.3 數(shù)據(jù)通信方式 34
2.3.1 無(wú)線傳輸技術(shù) 35
2.3.2 有線通信協(xié)議 36
2.3.3 數(shù)據(jù)加密與安全 38
2.4 數(shù)據(jù)預(yù)處理 40
2.4.1 數(shù)據(jù)清洗 41
2.4.2 數(shù)據(jù)集成 42
2.4.3 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 45
2.4.4 數(shù)據(jù)規(guī)約 46
本章習(xí)題 48
第3章 新能源汽車大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與計(jì)算 49
3.1 數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ) 50
3.1.1 關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù) 50
3.1.2 時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù) 51
3.1.3 新型數(shù)據(jù)庫(kù) 60
3.2 分布式存儲(chǔ)系統(tǒng) 61
3.2.1 分布式存儲(chǔ)運(yùn)行原理 62
3.2.2 典型分布式存儲(chǔ)架構(gòu) 63
3.3 大數(shù)據(jù)計(jì)算 68
3.3.1 批量大數(shù)據(jù)計(jì)算 69
3.3.2 流式大數(shù)據(jù)計(jì)算 71
3.3.3 大規(guī)模圖數(shù)據(jù)計(jì)算 74
3.4 新能源汽車大數(shù)據(jù)平臺(tái) 75
3.4.1 平臺(tái)技術(shù)架構(gòu) 76
3.4.2 平臺(tái)可擴(kuò)展性 78
3.4.3 平臺(tái)應(yīng)用服務(wù)系統(tǒng) 79
本章習(xí)題 80
第4章 數(shù)據(jù)分析方法 82
4.1 數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)理論 83
4.1.1 描述性統(tǒng)計(jì)分析 83
4.1.2 抽樣與抽樣分布 87
4.1.3 參數(shù)估計(jì) 91
4.1.4 假設(shè)檢驗(yàn) 93
4.2 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 95
4.2.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則定義與說(shuō)明 95
4.2.2 Apriori算法 97
4.2.3 FP-Growth算法 99
4.2.4 Eclat算法 101
4.3 數(shù)據(jù)分類分析 103
4.3.1 分類分析的定義與說(shuō)明 103
4.3.2 支持向量機(jī) 103
4.3.3 決策樹 106
4.3.4 隨機(jī)森林 108
4.3.5 邏輯回歸 109
4.4 數(shù)據(jù)聚類分析 111
4.4.1 聚類分析法定義與說(shuō)明 111
4.4.2 劃分聚類法 112
4.4.3 密度聚類法 114
4.4.4 層次聚類法 116
4.5 數(shù)據(jù)回歸分析 117
4.5.1 回歸分析法定義與說(shuō)明 117
4.5.2 線性回歸 118
4.5.3 非線性回歸—人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 120
本章習(xí)題 123
第5章 數(shù)據(jù)處理工具 124
5.1 數(shù)據(jù)管理工具 125
5.1.1 MySQL 125
5.1.2 Oracle Database 127
5.1.3 Microsoft SQL Server 130
5.2 數(shù)據(jù)可視化工具 132
5.2.1 數(shù)據(jù)可視化工具概述 132
5.2.2 數(shù)據(jù)可視化圖表 137
5.3 數(shù)據(jù)分析工具 140
5.3.1 數(shù)據(jù)分析工具概述 140
5.3.2 Python基本操作 141
本章習(xí)題 149
第6章 新能源汽車運(yùn)行大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例 151
6.1 動(dòng)力電池系統(tǒng)故障分析 152
6.1.1 應(yīng)用背景 152
6.1.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 152
6.1.3 模型構(gòu)建 152
6.1.4 應(yīng)用案例 154
6.1.5 總結(jié) 156
6.2 動(dòng)力電池系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估 157
6.2.1 應(yīng)用背景 157
6.2.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 157
6.2.3 電池系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型構(gòu)建 157
6.2.4 應(yīng)用案例 161
6.2.5 總結(jié) 163
6.3 動(dòng)力電池系統(tǒng)健康狀態(tài)評(píng)估 163
6.3.1 應(yīng)用背景 163
6.3.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 164
6.3.3 計(jì)算方法 164
6.3.4 模型訓(xùn)練和結(jié)果驗(yàn)證 169
6.3.5 總結(jié) 171
6.4 新能源汽車能耗影響分析特征 171
6.4.1 應(yīng)用背景 171
6.4.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 172
6.4.3 新能源汽車能耗影響分析模型 172
6.4.4 應(yīng)用案例 175
6.4.5 總結(jié) 179
6.5 新能源汽車行駛工況構(gòu)建方法 180
6.5.1 應(yīng)用背景 180
6.5.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 180
6.5.3 車輛行駛工況構(gòu)建模型 180
6.5.4 應(yīng)用案例 183
6.5.5 總結(jié) 186
本章習(xí)題 187
第7章 新能源汽車跨網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例 188
7.1 充電基礎(chǔ)設(shè)施選址規(guī)劃應(yīng)用 189
7.1.1 應(yīng)用背景 189
7.1.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 189
7.1.3 充電規(guī)劃模型構(gòu)建 189
7.1.4 應(yīng)用案例 192
7.1.5 總結(jié) 195
7.2 車輛電動(dòng)化節(jié)能減排分析 195
7.2.1 應(yīng)用背景 195
7.2.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 196
7.2.3 新能源汽車行駛階段碳排放計(jì)算模型 197
7.2.4 應(yīng)用案例 198
7.2.5 結(jié)論 199
7.3 新能源汽車關(guān)鍵零部件故障診斷 200
7.3.1 應(yīng)用背景 200
7.3.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 200
7.3.3 故障診斷模型建立 201
7.3.4 應(yīng)用案例 205
7.3.5 總結(jié) 208
7.4 新能源汽車動(dòng)力電池衰退預(yù)測(cè)應(yīng)用 208
7.4.1 應(yīng)用背景 208
7.4.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 209
7.4.3 模型構(gòu)建 210
7.4.4 應(yīng)用案例 214
7.4.5 總結(jié) 217
7.5 新能源汽車群體充電負(fù)荷和充電車輛比例評(píng)估 218
7.5.1 應(yīng)用背景 218
7.5.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 218
7.5.3 模型構(gòu)建 219
7.5.4 應(yīng)用案例 220
7.5.5 總結(jié) 221
本章習(xí)題 222
第8章 新能源汽車數(shù)據(jù)化發(fā)展趨勢(shì) 223
8.1 未來(lái)新挑戰(zhàn) 224
8.1.1 數(shù)據(jù)的安全性 224
8.1.2 數(shù)據(jù)的復(fù)雜性 224
8.1.3 計(jì)算的復(fù)雜性 225
8.1.4 系統(tǒng)的復(fù)雜性 225
8.2 智能化、網(wǎng)聯(lián)化發(fā)展趨勢(shì) 226
8.3 跨網(wǎng)融合發(fā)展趨勢(shì) 227
8.4 大模型融合趨勢(shì) 230
8.4.1 大模型體系框架 230
8.4.2 大模型與新能源汽車 231
本章習(xí)題 233
參考文獻(xiàn) 236
展開全部
新能源汽車大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用技術(shù) 第2版 作者簡(jiǎn)介
王震坡，北京理工大學(xué)教授、博士生導(dǎo)師，現(xiàn)任北京理工大學(xué)電動(dòng)車輛國(guó)家工程實(shí)驗(yàn)室主任、新能源汽車國(guó)家大數(shù)據(jù)聯(lián)盟秘書長(zhǎng)。先后入選北京市“科技領(lǐng)軍人才”、科技部“中青年科技創(chuàng)新領(lǐng)軍人才”、國(guó)家“萬(wàn)人計(jì)劃”。發(fā)表SCI/EI論文百余篇，授權(quán)發(fā)明專利30余項(xiàng)，出版著作6部，獲國(guó)家科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)1項(xiàng)，省部級(jí)科研獎(jiǎng)勵(lì)一等獎(jiǎng)3項(xiàng)，中國(guó)汽車工業(yè)科學(xué)技術(shù)一等獎(jiǎng)1項(xiàng)。
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