新迹

今日头条评论.

科技赋能，舒达以智能睡眠解决方案助力中国体育健儿强势夺金

2026-07-17 10:32 / 探索 / 百科 / 热点 /

热门图片

　　“这几天太热了，家里空调就没停过，结果昨天它突然就不转了，可把我急坏了。打完电话，‘睦邻先锋队’闪电维修组很快就赶来了，师傅们手脚也麻利，很快就修好了，家里又能吹上凉快的空调，真是太谢谢他们了！”家住定远县天域国际小区的俞亮提起“睦邻先锋队”，赞不绝口。如今，这支由社区多元力量组成的志愿服务队伍，已成为定远县基层治理的“活细胞”，用专业服务解决群众急难愁盼，用邻里温情点亮社区生活。
　　多元力量聚合力，打造“全功能”服务队伍
　　“睦邻先锋队”广纳贤才，社区工作者、党员志愿者、退休干部、全职妈妈等群体纷纷响应。截至目前，通过线上线下报名渠道，已吸纳队员35名，组建起3支特色小队。由党员水电工组成的“闪电维修组”，成立以来完成水电抢修6次、公共设施巡检9次；退休干部组成的“红马甲调解团”，成功化解邻里纠纷5起，调解成功率达100%；6名全职妈妈组成的“童心守护联盟”，开展课外辅导、亲子活动14场，服务儿童超120人次。
　　专业赋能强本领，提升服务“含金量”
　　为让服务更专业，先锋队建立分层培训体系，基础培训帮助队员快速熟悉社区居民的分布特点与文化习俗。专业培训则精准发力，为维修组开设水电技能提升课，邀请专业技师现场演示；为调解团解读《中华人民共和国民法典》邻里关系条款；为守护联盟培训儿童急救与心理疏导技巧。规范的工作机制让服务高效运转，居民可通过社区热线、微信群等渠道反馈需求，受理岗24小时内完成分类派单。家住定远县曲阳国际小区的居民陈龙反映楼道灯不亮，闪电维修组15分钟响应，30分钟修复，满意度评价达五星。此外，积分兑换机制激发持续动力，队员凭服务时长累计积分，可在辖区超市兑换生活用品，已有7名队员兑换了积分奖励。
　　共建共治聚民心，绘就社区治理“同心圆”
　　“睦邻先锋队”不仅解决问题，更拉近了邻里距离，退休教师杜黎明是调解团成员，她调解的不仅是纠纷，更是人心。居民张先生曾因楼上住户的空调外机正对着自家卧室窗台，生活备受影响，多次向物业和社区反映却无果。杜黎明得知后，一次次上门耐心协调，用真诚沟通架起桥梁，最终楼上住户主动同意移走外机，一场僵持许久的邻里矛盾迎刃而解。更暖心的是，经此一事，两家人从最初的隔阂生疏，变成了如今常来常往的朋友。从设施维修到矛盾化解，从儿童守护到邻里互助，这支队伍用行动诠释“远亲不如近邻”，让共建共治共享的理念落地生根，让幸福在邻里间悄然传递。（王建国）
" alt="定远县：汇聚邻里力量共筑幸福家园">
本期公开课，雷锋网请到了图普科技机器学习工程师 Vincent 为大家揭开 AI 可以助你成为“画家”的秘密。 Vincent 曾在英国留学两年，回国后加入图普，担任机器学习工程师一职，参与图普多个产品的研发工作，立誓要搞深度学习搞到死。
嘉宾介绍：
Vincent，图普科技机器学习工程师，主要从事工业级深度学习算法的研发。曾任摩根大通欧洲技术中心分析师，IBM爱丁堡办公室软件工程师。熟悉自然语言处理（文本分类，语言模型等），图像转换（艺术滤镜、图片上色等）和分类算法。
以下内容章整理自公开课分享。
｜深度神经网络在图像识别领域的进展
自从 2012 年 Alexnet 横空出世，一举夺得 ImageNet 图片分类大赛冠军之后，深度学习一飞冲天，以卷积网络为首的深度神经网络不断刷新各种计算机视觉任务的 State-of –the-art 。过去四五年间，我们可以看到学术界不断地开发出各种不同结构的卷积神经网络，而且，这些结构并不仅仅是在 Alexnet 的基础上加深层数，而是自成一派，各有所长。
本次公开课重点分享三种神经网络结构：
- Network in Network（NIN，网络中的网络）：卷积网络是一种线性操作，非线性的表现能力有限，NIN 的研发者设计了比起传统的卷积网络更复杂的操作 —— MLPconv，并用 Global average pooling 极大的改进了卷积网络的大小。
- VGG 和 GoogLeNet（inception_v1）：二者是 2014 年 ImageNet 竞赛的双雄。VGG 的设计理念，全部都用了 3x3 卷积，增加了网络的深度。 GoogLeNet 属于Google 的 Inception 系列，用了比较花式的网络设计，旨在减少网络的运算量，加快训练。
- Resnet（深度残差网络）：根据无限逼近定理（Universal Approximation Theorem），我们可以用一个一层的神经网络来实现任意的维到维的映射，但网络的参数量（网络的宽度）会随着问题复杂度的增加变得非常大，而增加网络的深度则可以让我们用更少的参数量实现同样的映射。但是，随着神经网络层数的加深，它们的训练也会变得越来越困难，因为在训练时会出现梯度消失的状况。Resnet 很好的解决了这个问题，让训练达1000多层的神经网络变得可能。
除了图片分类，以 RCNN 系列为首的神经网络技术在物体检测任务上也取得了重大进展，近年来也出现了速度更快（YOLO），效果更好的算法（SSD）。
最近很火的 GAN 是一个训练框架，在 GAN 出现之前，生成模型的训练是一件相对较困难的事情，GAN 出现后，生成模型训练的效率大大提高。
GAN的应用大部分也是生成模型的应用，用来生成图片、音乐、文字等。但是对抗训练对训练判别模型也是有非常大的帮助的，因为虽然有非线性的激活函数，但深度网络依然是高度线性的，会对误差进行累积，累积的误差结果通过肉眼分辨不出来，但是可以从卷积网络中看出。但与普通线性模型不同，深度神经网络可以拟合对抗训练可以很好的解决这个问题，解决方式是生成对抗样本，使得网络对对抗样本的容忍性更强些。
GAN这一两年来产生了许多非常有意思的应用，其中包括上期公开课中冯佳时博士提到的超分辨率，旨在把低分辨率的图片放大，而尽量不让其清晰度受影响。
｜纹理转换
近几个月比较火的纹理转换也就是所谓的图片风格化，在深度学习之前，这也是一个非常困难的问题。其本质原因在于之前非深度学习的方法只能获取到目标图片低层次的图片特征，这导致这些方法无法独立的对图片的语义内容和风格的变化进行有效地建模，从而无法很好地对两者进行解耦和合成。
风格化算法现在更迭了两代。
第一代风格化算法：Neural Style
2015年的时候，德国图宾根大学的学者们提出了一种用深度神经网络各层的响应来表达图片的风格和内容的办法，方法可概括为：
- 准备好在 ImageNet 数据集上训练好的 VGG 网络，然后选取其中的某些层作为风格语义的提取层，某些层作为内容语义的提取层；
- 用这个训练好的 VGG 提取风格图片代表风格的高层语义信息，具体为，把风格图片作为 VGG 的输入，然后提取在风格语义选取层激活值的格拉姆矩阵（Gramian Matrix）。值得一提的是，格拉姆矩阵的数学意义使得其可以很好地捕捉激活值之间的相关性，所以能很好地表现图片的风格特征；
- 用 VGG 提取被风格化图片代表内容的高层语义信息，具体为，把该图片作为 VGG 的输入，然后提取内容语义提取层的激活值。这个方法很好地利用了卷积神经网络的性质，既捕捉了图片元素的结构信息，又对细节有一定的容错度；
- 随机初始化一张图片，然后用2，3介绍的方法提取其风格，内容特征，然后将它们分别与风格图片的风格特征，内容图片的内容特征相减，再按一定的权重相加，作为优化的目标函数。
保持 VGG 的权重不不变，直接对初始化的图⽚做梯度下降，直至目标函数降至一个比较小的值。
这个方法的风格化效果震惊了学术界，但它的缺点也是显而易见的，由于这种风格化方式本质上是一个利用梯度下降迭代优化的过程，所以尽管其效果不不错，但是风格化的速度较慢，处理一张图片在GPU上大概需要十几秒。deepart.io这个网站就是运用这个技术来进行图片纹理转换的。
第二代风格化算法：Fast Neural Style
有了可以解耦图片风格和内容的方式，我们就能训练一个端到端的网络，使得我们只需要做一次前向，就能得到风格化图片。因此生成图片大概的步骤是，根据转化的网络得到输出，输出至 VGG 网络，提取风格特征后，跟风格图片的特质做比较，内容图片的特征也会被提取，跟内容图片做比较。
这种算法的有点是速度快，可以在GPU上做到实时生成。去年年中火爆全世界的 Prisma，背后就是这个技术。但这个技术还是有缺陷的，比如由于卷积网络固有的性质，它无法像手动绘图一样对图片的细节进行精挑细选的处理，所以它像是一个豪放的印象派画家，对一些对细节要求比较高的任务，比如人物的动漫化，这种方式是不太适合的。
所以，前段时间⽐较流行的《你的名字》同款滤镜所用到的技术跟Prisma 并不一样，我们猜测这个滤镜不是端到端的，而是会先对原图做像素分割，找出可能是天空的部分，然后加上新海诚特色的云，其他部分则会做一些滤镜化处理。
纹理转换的另外一个非常有意思的应用是Neural Doodle，运用这个技术，我们可以让三岁的小孩子都轻易地像莫奈一样成为绘画大师。这个技术本质上其实就是先对一幅世界名画（比如皮埃尔-奥古斯特·雷诺阿的Bank of a River）做一个像素分割，得出它的语义图，让神经网络学习每个区域的风格。
然后，我们只需要像小孩子一样在这个语义图上面涂鸦（比如，我们想要在图片的中间画一条河，在右上方画一棵树），神经网络就能根据语义图上的区域渲染它，最后得出一幅印象派的大作。
大家如果有关注 AI 领域信息的话，可能也知道 Facebook 宣布了他们的 caffe2go 框架，并展示了他们在手机上的实时风格化视频，这项成果意义重大，主要体现在可以在手机端非常有效率的运行人工智能的算法，把有趣的人工智能技术实现到你的手掌心。例如现在直播或视频中可以在人脸上添加各种可爱小动物表情的技术也是人工智能的技术，其主要运用了人脸关键点检测技术。
实现视频风格化的难点在于：
- 像图像风格化这样的重型应用，如果要在手机上做到实时效果，需要有非常多工程上的优化和算法方面，在尽量不影响效果的前提下减少网络的参数量；
- ⽐起单图片风格化，视频风格化需要考量的东西会更多，单独对视频的每一帧进行处理，不考虑帧与帧之间的关联，会造成风格化的视频抖动和不协调。
｜黑白照片上色
最后一个要介绍的技术为黑白照片上色（Colourful Image Colourization），想象一下，如果人工智能出色地完成这个任务，我们便可以用它来为老照片，老电影增色，轻易地为漫画上色了。本次公开课我会主要介绍去年 ECCV 里加州大学伯克利分校的一篇文章介绍的方法。这个方法与之前方法的不同之处在于，它把照片上色看成是一个分类问题——预测三百多种颜色在图片每一个像素点上的概率分布。这种方法tackle了这个任务本身的不确定性，例如，当你看到一个黑白的苹果时，你可能会觉得它是红色的，但如果这个苹果是青色的，其实也并没有多少违和感。大家也可以到作者的网站网站来试用他们的demo。
这篇文章里面介绍的方法有两个非常重要的trick：
颜色重平衡（Class rebalancing）
我们都知道，各个颜色在全世界所有彩色照片里面的分布是不一样的。比如，大部分照片里面可能会有天空，墙壁，草地等。论文作者给出了 ImageNet 数据集中颜色的分布，可以看出，如果用 LAB 的方式来表示图片(L 通道为像素的亮度，AB 通道表示颜色)，ab 值比较低的颜色出现的频率远高于其他颜色。
如果不考虑这个问题，我们的目标函数会对 ab 值⽐比较高的颜色极其不敏感。所以，论文作者提出了了一种方法——在训练时让每一个像素点乘上一个系数，系数的大小与该像素点 ab 值的分布有关。运用这个trick，输出图片的颜色会更有多样性，更接近真实的图片。
从概率分布得出预测颜色值（Point estimate）
我们知道，这个网络的输出是各个像素点ab值的概率分布，那么我们如何去通过这个概率分布得出这个ab值呢？当然，我们可以直接选择概率最大的值作为我们的 prediction，这种做法下输出图片的颜色会更加鲜艳，但很多时候会有不自然的patch出现。另外一种做法是，取这个概率分布的均值作为prediction，这会导致我们的输出图片对比度非常低。作者在这篇文章里提出了一个折中的做法：我们可以调整Softmax 函数的 temperature，然后再求新的概率分布的均值。
这篇文章介绍的方法虽然效果很好，但它还是有缺陷的。比如，对狗的图片上色时，即使它没有伸出舌头，神经网络总是会“想象”它伸出了，然后在鼻子下面的一小块区域涂上红色。而且，上色后的图片有时会出现一小块突兀的 patch。
以上介绍的几个技术都并不是完美的，但是瑕不掩瑜，我们能从中看到深度学习的潜力，明白它能做的远远不止是分类和检测。我相信随着社会对深度学习的热情越来越大，更多有趣的成果会不断产生。如果你觉得以上的技术很酷，那我保证，你的惊讶才刚刚开始。
｜有关产品化的思考
当然，要把学术界的成果应用到工业界其实并不是一件容易的事情。我们做机器学习的都知道一个著名的定理叫No Free Lunch Theorem，它说的就是，我们并不可能找到对所有问题都最优的算法。在ImageNet数据集上表现最好的算法，在工业级庞大、复杂、多变的数据上并不一定就会表现好。所以我们也根据各个客户数据分布的不同做了很多特定的优化。比如我们在为映客提供审核服务，直播场景本身就非常多样和复杂，我们发现当直播视频界面出现大量用手机或者电脑等电子产品播放另一个界面的内容，相对整个图片来说，内容呈现部分所占比例很小且十分模糊、不明显，当出现色情、暴恐等不良信息的时候，人工以及标准化的审核模型难以精准识别，误判、漏判的概率较高。于是我们需要针对这个问题具体优化，针对画中画的数据再做识别，然后再调用普通的审核模型。雷锋网雷锋网
图普的产品目前已经在多个行业领域取得很好的应用，但它们暂时只能在一定程度上减少大部分审核人力，无法完全替代人工。这一轮融资过后，我们将加大在服务和计算能力方面的投入，提升产品运行速度和鲁棒性；在算法方面，继续提高图像识别准确率和召回率，我们的愿景是完全解放审核人力，我们也将往审核之外的其他方向扩张业务，如人脸识别，增强现实等，提供更直接，高效和多样化的任务。
" alt="AI 如何助你成为“画家”｜雷锋网公开课">
沉浸式观展木韵氛围感拉满
展会期间，一体家美学木作以「木见美学」为核心，打造了沉浸式宋式美学治愈观展空间。
没有浮华冗余的堆砌，目光所及皆是原木原生肌理的温润雅致，指尖轻触便是木材独有的细腻触感，一开展便吸引大批设计师、行业伙伴驻足停留、细细品鉴、深度交流。
品牌紧扣木作美学、收纳美学、设计落地、多材质应用四大核心，将高定理念揉进每一处空间细节。既打破收纳与美学的对立壁垒，让实用储物成为空间美学的自然延伸；又突破木作单一形态限制，通过多材质和谐碰撞营造视觉惊喜，门墙柜一体化定制方案，完美适配各类高端人居风格。

这份有温度、有格调的空间呈现，让观者直观感受木作与空间的深层共鸣，也彻底刷新了行业对高定木作的认知边界。
精材匠艺筑牢温润质感底气
能惊艳全场设计精英，离不开一体家对木作本质的坚守，与毫厘之间的匠心打磨。
品牌始终以木为媒，敬畏并尊重木材原生肌理与自然质感，严选环保优质木料，坚决摒弃同质化流水线表达。
从选材、加工到实景落地全链路严控品质，数控精切保障精度，手工慢磨赋予温度，无缝拼接、细腻线条的细节处理，让每一件木作作品都兼具耐用性与观赏性，把温润质感深深刻进木作灵魂。
行业共鸣温润格调出圈破界
借助乌镇设计周这一顶级行业平台，一体家美学木作完成了与全球设计力量的深度对话。
展会期间，品牌与万名设计师、产业链上下游伙伴共享木作创新思路，传递「以匠心赋木、以美学筑家」的核心主张，收获了源源不断的专业认可与合作契机。
从展馆内的络绎不绝，到设计圈的交口称赞，一体家不仅夯实了自身高定木作领域的标杆地位，更将温润治愈的木作格调推向全行业，成功打破圈层壁垒，让高品质木作美学被更多人看见。

匠心不止续写美学新篇
乌镇盛会虽落幕，但木作美学的探索征程从未止步。
一体家美学木作将坚守初心，持续深耕设计创新与工艺升级，把这份独有的温润与质感，融入更多高端人居空间，续写高定木作的美学新篇章。
来源：品牌之家了解更多一体家美学木作品牌信息>>>" alt="乌镇设计周落幕！一体家美学木作，用温润木作惊艳了整个设计圈">
近日《光与影：33号远征队》首席编剧Jennifer Svedberg-Yen在GDC上接受媒体采访，谈及本作结局的相关话题。面对“用一生去绘”还是“用一生去爱”的选择，她表示这就如同在自己亲生孩子中挑选最爱的一个一样难以决定。
Svedberg-Yen认为这两个结局就像蒂莲，花开两面，同根而生。它们是同步设计、互为对照的“同一枚硬币的两面”，只有将其结合起来理解才能完整理解故事传递的哲学深意。“我们希望借此展开对幸福的探讨。当我们追求幸福时，所付出的代价是什么？是否站在他人的角度去思考，是否考虑过为他人带来的影响？”此前维尔索和马埃尔的配音演员均表示更倾向选择“用一生去绘”，不知柄友们选择了哪一个结局呢？
" alt="《光与影：33号远征队》编剧谈结局：花开两面同根而生">
　　以己微光，温暖着一座城市。怀宁县高河镇天骄苑小区59岁居民朱树生，就是这样一个人。
　　自1999年第一次与无偿献血结缘以来，他坚持了25年，截至今年6月，朱树生已经献出22600毫升的血液，献血总次数达到89次。他两次获得国家级无偿献血金奖，2019年获得“安徽省无偿献血之星”荣誉称号。今年被评为“怀宁好人”。
　　25年，他献出“5个自己”
　　谈及第一次献血的经历，朱树生说，那是一次偶然的际遇。“1999年的一天，我在安庆市区维修家电，偶然间看到了一辆献血车，便走进去，献了400毫升血。当时送了一个纪念手提包，上面印着‘施比受更幸福’几个字。”朱树生说，正是这几个字的激励，从此他便与无偿献血结下了不解之缘。
　　献血分为献全血和血小板，两者储存时间不一样，人体恢复期也不同。2011年之前，朱树生对无偿献血的知识不甚了解，每次都献全血，恢复期为半年。2011年，他的献血总量达到一定标准，安庆红十字中心血站提供了一次旅游福利。在这次旅游的过程中，他遇到了安庆市无偿献血协会的会长，并被邀请加入协会。
　　此后，他开始捐献血小板，献血次数更加频繁。因为捐献血小板恢复期为一个月，只要血站一个电话，无论风雨，他都会第一时间奔赴。
　　2019年9次、2020年6次、2021年12次、2022年12次、2023年5次……翻开朱树生手机里的献血记录，自1999年第一次献血以来，他已经献血89次，其中80次为机采血小板，折合成全血累计献出22600毫升。
　　这些数字意味着什么？一个成年人全身的血液量约为4000至5000毫升，22600毫升相当于他全身血液换了5遍。如果按救助一个病人平均需要800毫升血液计算，这些血液已让近28个生命垂危患者重获生的希望。
　　根据安庆中心血站提供的数据，朱树生成为可以查证的怀宁籍居民在安庆和怀宁采血点无偿献血量最多的无偿献血者。
　　雪是冰的血是热的
　　全血可以储存35天，血小板储存期只有7天。由于储存时间太短，所以血小板一般不提前采集储存，只有在医院提出使用申请时，血站才找献血者前来采集。血站系统里能够参与这种应急献血的人并不多。朱树生是其中之一。
　　2018年2月1日，朱树生接到安庆血站的紧急电话，“有病人急需血小板，能过来吗？”“能！”身在怀宁的他毫不犹豫地答应了。挂完电话，朱树生立刻穿衣出门。那天雪下得很大，怀宁到安庆的国道几乎冻成了冰道。朱树生就在这条打滑的雪路上，自驾40公里赶到市中心血站，献出了一个治疗量的血小板。病人家属十分感动，不仅对朱树生万分感谢，还掏出钱，想要作为谢礼，但被朱树生婉拒。“雪是冰的，血是热的。那样的天气，要是别的什么事我肯定不愿意出门，但是病人情况紧急，大冬天本身就不好找人，如果我拒绝了，就会耽误病人救治。”朱树生说。
　　脑瘤术后的病人急需血小板、骨癌急需献血……朱树生已经记不清他救助的病人是在什么情况下急需血，但是他知道，每次情况都很紧急。“每当在血站看到家属渴望的眼神，我都为自己能够拯救生命做一点奉献而感到荣幸。救助别人，感觉比自己得到帮助还要开心。”朱树生表示。
　　将热血能量传得更远
　　朱树生说，一个人献血一百次，不如让一百个人各献一次血。在平时的工作生活中，一有机会他就向朋友、同事们科普献血知识，讲述自己无偿献血的经历，带动朋友们加入无偿献血队伍中来，并长期通过网络媒体宣传无偿献血。他还经常到相关单位和协会开展无偿献血宣传，组织开展集体献血。据不完全统计，朱树生共组织过近20次的集体献血活动，参与献血的志愿者超过600人次，累计献血量超过20万毫升。
　　加入安庆无偿献血者协会以后，他经常到献血点做服务，让更多的人加入这个爱心行列中来。截至目前，他义务服务时间已超过300小时。
　　他还通过骑行扩大宣传范围。2018年起，他在自己的单车上插上一面“无偿献血，救人利己”的小旗，想着“播下了一颗种子，随时可能会发芽”。他一路骑行，一路宣传无偿献血。骑行轨迹涉及6个省，总距离超过3万公里。2018年7月19日是他54岁的生日，这一天他正好骑行路过河南周口，他找到当地血站，捐献了一个单位的血小板，他用这种方式送给自己一份特殊的生日礼物。
　　“人的生命是有限的，能够献血的时间和献血量更是有限的，但爱心的力量却是无限的。明年我就到了法定献血的最大年龄，我会坚持到最后一刻……”朱树生说。（记者雷琳琳通讯员王凤高实习生邵文静）
　　
" alt="朱树生：每一次挽袖都为点亮生命火种">

12吨洒水车

产品的质量决定其是否有能力生存发展下去，全国各大专用车厂家都应紧抓中标牌解放国六12吨洒水车生产质量，才能在市场的竞争中脱颖而出，下面小编带大家了解一下中标牌解放国六12吨洒水车

中标牌解放国六12吨洒水车整车外形尺寸8570X2470X2950(mm)，上户吨位为：10645(Kg)，驾驶室准乘人数为3人，最高车速89（km/h）。

中标牌解放国六12吨洒水车的底盘型号为CA1180P62K1L2A1E6Z，底盘轴距为5300,5000,4700,4500,5600,5800,4200,4000,3800（mm），排放标准为GB17691-2018国Ⅵ，使用10.00R20,11.00R20,295/80R22.5,275/80R22.5规格的轮胎，底盘配置的发动机型号为CA4DK1-18E6 CA4DK1-22E6 CA6DH1-22E6 CA6DH1-24E6 D6.7NS6B230 CA4DK1-22E61 CA6DH1-22E61 CA6DH1-24E61 CA4DK1-22E62 CA4DK2-24E65 CA4DK2-22E65 CA6DH1-26E65 CA6DH1-24E65 CA6DH1-22E65，底盘承载力强，可靠耐用。

中标牌ZBF5183GSSCAE6型洒水车主要技术参数
产品名称:	中标牌ZBF5183GSSCAE6型洒水车	外形尺寸:	8570X2470X2950(mm)
底盘型号:	CA1180P62K1L2A1E6Z	货箱尺寸:	X X (mm)
总质量:	18000(Kg)	接近/离去角:	17/11(°)
额定质量:	10645(Kg)	前悬后悬:	1400/2670(mm)
整备质量:	7160(Kg)	最高车速:	89(km/h)
底盘参数
底盘型号:	CA1180P62K1L2A1E6Z	燃油种类:	柴油
轴数:	2	前轮距:	1928,1827,1950,1938(mm)
轴距:	5300,5000,4700,4500,5600,5800,4200,4000,3800(mm)	后轮距:	1878,1860(mm)
驾驶室乘人数:	(人)	弹簧片数:	10/12+8,12/12+8,13/12+8,7/7+6,9/12+8,12/10+9,7/7+3
轮胎数:	6	轴荷:	1928,1827,1950,19383
轮胎规格:	10.00R20,11.00R20,295/80R22.5,275/80R22.5
发动机参数
发动机型号:	发动机生产企业	排量(ml)	功率(kw)/马力(PS):
CA4DK1-18E6	中国第一汽车集团有限公司	4764	139/190
CA4DK1-22E6	中国第一汽车集团有限公司	4764	165/225
CA6DH1-22E6	中国第一汽车集团有限公司	5700	165/225
CA6DH1-24E6	中国第一汽车集团有限公司	5700	179/244
D6.7NS6B230	东风康明斯发动机有限公司	6700	169/230
CA4DK1-22E61	中国第一汽车集团有限公司	4764	165/225
CA6DH1-22E61	中国第一汽车集团有限公司	5700	165/225
CA6DH1-24E61	中国第一汽车集团有限公司	5700	179/244
CA4DK1-22E62	中国第一汽车集团有限公司	4764	165/225
CA4DK2-24E65	中国第一汽车集团有限公司	5170	179/244
CA4DK2-22E65	中国第一汽车集团有限公司	5170	165/225
CA6DH1-26E65	中国第一汽车集团有限公司	5700	194/264
CA6DH1-24E65	中国第一汽车集团有限公司	5700	179/244
CA6DH1-22E65	中国第一汽车集团有限公司	5700	165/225
专用功能说明：
该车采用底盘4500mm轴距,主要用于路面喷洒、园林绿化洒水;主要装置为水罐.罐体外形尺寸(长轴×短轴×长度)(mm):2400×1420×4600.罐体总容积11.1立方米,罐体有效容积10.64立方米;侧防护装置材料为Q235A,连接方式为螺栓连接;后防护装置材料为Q355B,与车辆连接方式为螺栓连接;后部防护装置的断面尺寸为240×65mm,离地高度为470mm;该车可选装鸭嘴,对冲,小型喷洒系统,高压清洗系统,自吸管路总成,左、右侧无PVC管,上绿化浇灌,后作业指示灯(箭头灯),卷盘,后部外观;随底盘装有ABS,ABS系统生产厂家:长春瑞立科密汽车电子有限公司,型号:CM4XL.

人多额差异在于业余时间，业余时间生产着人才，也生产着懒汉，由此不仅使工作业绩有别，也区分出高低优劣的人生境界。中标牌解放国六12吨洒水车对质量的要求也是如此。

" alt="中标牌解放国六12吨洒水车怎么选择专汽家园">