产品介绍的范文（八篇）
车用石油燃料的替代产品――天然气的介绍
09化工（2）班
摘要“十二五”期间，自主乘用车在企业平均燃料消耗量满足国家第三阶段油耗法规限值基础上，推出燃料消耗量再降8%的产品，开发满足下一阶段油耗限值的关键技术。在传统节能技术方面，一汽将从“高效动力、减轻自重、降低阻力、智能控制”四个方面，打造传统节油技术优势。在新能源方面，“十二五”期间，一汽将投资98亿元，打造乘用车纯电动、混合动力、插电式混合动力和商用车纯电动、混合动力等8个新能源产品平台，共计开发21款新能源新车。
目前以甲醇燃料电池技术最为成熟。国外各大石油公司和汽车均在致力于燃料电池汽车的研发以抢占在未来汽车发展中的滩头。
关键词：可代替型新能源、节能、环保、、可再生能源。
一、新能源汽车的种类及其特点
1．１天然气汽车和液化石油气汽车
天然气汽车又被称为“蓝色动力”汽车，主要以压缩天然气（ＣＮＧ）、液化天然气（ＬＮＧ）、吸附天然气（ＡＮＧ）为燃料，常见的是压缩天然气汽车（ＣＮＧＶ）。液化石油气汽车（ＬＰＧＶ）是以液化石油气（ＬＰＧ）为燃料。ＣＮＧ和ＬＰＧ是理想的点燃式发动机燃料，燃气成分单一、纯度高，与空气混合均匀，燃烧完全，ＣＯ和微粒的排放量较低，燃烧温度低因而ＮＯｘ排放较少，稀燃特性优越，低温起动及低温运转性能好。其缺点是储运性能比液体燃料差、发动机的容积效率较低、着火延迟期较长。这两类汽车多采用双燃料系统，即一个汽油或柴油燃料系统和一个压缩天然气或液化石油气系统，汽车可由其中任意一个系统驱动，并能容易地由一个系统过渡到另一个系统。
1．２醇类汽车
醇类汽车就是以甲醇、乙醇等醇类物质为燃料的汽车，使用比较广泛的是乙醇，乙醇来源广泛，制取技术成熟，最新的一种利用纤维素原料生产乙醇的技术其可利用的原料几乎包括了所有的农林废弃物、城市生活有机垃圾和工业有机废弃物。目前醇类汽车多使用乙醇与汽油或柴油以任意比例掺和的灵活燃料驱动，既不需要改造发动机，又起到良好的节能、降污效果，但这种掺和燃料要获得与汽油或柴油相当的功率，必须加大燃油喷射量，当掺醇率大于１５％―２０％时，应改变发动机的压缩比和点火提前角。乙醇燃料理论空燃比低，对发动机进气系统要求不高，有较高的抗爆性，挥发性好，混合气分布均匀，热效率较高，汽车尾气污染可减少３０％以上。
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人工智能简介
人工智能简介人工智能（英语：ArtificialIntelligence,AI）亦称机器智能，是指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序的手段实现的类人智能技术。该词同时也指研究这样的智能系统是否能够实现，以及如何实现的科学领域。一般教材中的定义领域是“智能主体（intelligentagent）的研究与设计”，智能主体是指一个可以观察周遭环境并作出行动以达致目标的系统。约翰·麦卡锡于1955年的定义是“制造智能机器的科学与工程。”AI的核心问题包括建构能够跟人类似甚至超越的推理、知识、规划、学习、交流、感知、移动和操作物体的能力等。强人工智能目前仍然是该领域的长远目标。目前强人工智能已经有初步成果，甚至在一些视频辨识、语言分析、棋类游戏等等单方面的能力达到了超越人类的水平，而且人工智能的通用性代表着，能解决上述的问题的是一样的AI程序，无须重新开发算法就可以直接使用现有的AI完成任务，与人类的处理能力相同，但达到具备思考能力的统合强人工智能还需要时间研究，比较流行的方法包括统计方法，计算智能和传统意义的AI。目前有大量的工具应用了人工智能，其中包括搜索和数学优化、逻辑推演。而基于仿生学、认知心理学，以及基于概率论和经济学的算法等等也在逐步探索当中。
概论发展史研究课题强人工智能和弱人工智能研究方法实际应用学科范畴应用领域概论人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总括来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。关于什么是“智能”，这涉及到其它诸如意识（consciousness）、自我（self）、心灵（mind），包括无意识的精神（unconsciousmind）等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能必要元素的了解也很有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的发挥。并在机器人、经济政治决策、控制系统、仿真系统中得到应用。发展史研究课题目前人工智能的研究方向已经被分成几个子领域，研究人员希望一个人工智能系统应该具有某些特定能力，以下将这些能力列出并说明。
演绎、推理和解决问题知识表示法（主条目：知识表示和常识知识库）规划学习（主条目：机器学习）自然语言处理（主条目：自然语言处理）运动和控制（主条目：机器人学）知觉（主条目：机器感知、计算机视觉和语音识别）社交（主条目：情感计算）创造力（主条目：计算机创造力）伦理管理经济冲击强人工智能和弱人工智能强人工智能强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理（Reasoning）和解决问题（解决问题）的智能机器，并且，这样的机器能将被认为是有知觉的，有自我意识的。强人工智能可以有两类：1.类人的人工智能，即机器的思考和推理就像人的思维一样。2.非类人的人工智能，即机器产生了和人完全不一样的知觉和意识，使用和人完全不一样的推理方式。弱人工智能弱人工智能观点认为不可能制造出能真正地推理和解决问题的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。弱人工智能是对比强人工智能才出现的，因为人工智能的研究一度处于停滞不前的状态下，直到类神经网络有了强大的运算能力加以模拟后，才开始改变并大幅超前。研究方法控制论与大脑模拟（主条目：控制论和计算神经科学）符号处理(主条目：GOFAI，即出色的老式人工智能）子符号方法统计学方法集成方法实际应用机器视觉、指纹识别、人脸识别、视网膜识别、虹膜识别、掌纹识别、专家系统、自动规划等。
学科范畴人工智能是一门边缘学科，属于自然科学和社会科学的交叉。
涉及学科：物理学哲学和认知科学逻辑学数学心理学计算机科学控制论决定论不确定性原理社会学犯罪学智能犯罪研究范畴自然语言处理（NLP;NaturalLanguageProcessing）知识表现（KnowledgeRepresentation）智能搜索（IntelligentSearch）推理规划（Planning）机器学习（MachineLearning）增强式学习（ReinforcementLearning）知识获取感知问题模式识别逻辑程序设计软计算（SoftComputing）不精确和不确定的管理人工生命（ArtificialLife）人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork）复杂系统遗传算法数据挖掘（DataMining）模糊控制应用领域智能控制机器人学自动化技术语言和图像理解遗传编程法学信息系统下棋