Reifenbewertungen Nexen N'Blue HD Plus. Seite 35 1432

  • Nexen N'Blue HD Plus
    Nexen N'Blue HD Plus

Статистика отзывов на шины Nexen N'Blue HD Plus

Ниже отображены сводные характеристики шины, основанные на отзывах и оценках автовладельцев со всего мира.
При учёте общей оценки летней шины её показатели на снегу и льду не учитываются.

  • Средняя оценка шин Nexen N'Blue HD Plus пользователями сайта: 4.59519 из 5
  • Количество отзывов на шины Nexen N'Blue HD Plus: 1427 шт.
  • Место в рейтинге: 706
  • Место в рейтинге (летние): 413
Handling auf trockener Straße
Handling auf nasser Straße
Fahrkomfort
Geräuschentwicklung im Fahrbetrieb
Bremsleistung
Widerstand gegen Aquaplaning
Geschwindigkeitsmerkmale
Abnutzungsbeständigkeit
Verarbeitungsqualität
Preis-Leistungs-Verhältnis
Все оценки пользователей
Оценки реальных покупателей

Оценки шин Nexen N'Blue HD Plus по месяцам

По распределению
оценок

1
4%
2
2%
3
2%
4
14%
5
79%
  • über den Reifen Nexen N'Blue HD Plus

    Artikel wurde bei Mosavtoshina gekauft
    Bewertung
    5

    Empfehle, alles ist großartig 👍

    Größe:
    195/60 R15 88V
    Bewertung
  • über den Reifen Nexen N'Blue HD Plus

    Artikel wurde bei Mosavtoshina gekauft
    Bewertung
    5

    Guter Reifen. Weich Leise

    Fahrzeug:
    Renault Duster
    Größe:
    215/65 R16 98H
    Würden Sie es wieder kaufen?:
    Wahrscheinlich
    Stadt:
    Moskau
    Handling auf trockener Straße
    Handling auf nasser Straße
    Fahrkomfort
    Geradeauslaufstabilität
    Geräuschentwicklung im Fahrbetrieb
    Bremsleistung
    Widerstand gegen Aquaplaning
    Geschwindigkeitsmerkmale
    Abnutzungsbeständigkeit
    Verarbeitungsqualität
    Preis-Leistungs-Verhältnis
  • über den Reifen Nexen N'Blue HD Plus

    Artikel wurde bei Mosavtoshina gekauft
    Bewertung
    4

    Größe 195/65/R15, aber sie sehen aus wie 185/65/R15. Ich habe Winterreifen Ikogama 195/65/R15, und sie sehen tatsächlich wie 195er aus.

    Fahrzeug:
    Kia Rio
    Größe:
    195/65 R15 91H
    Würden Sie es wieder kaufen?:
    Wahrscheinlich nicht
    Stadt:
    Moskau
    Handling auf trockener Straße
    Handling auf nasser Straße
    Fahrkomfort
    Geradeauslaufstabilität
    Geräuschentwicklung im Fahrbetrieb
    Bremsleistung
    Widerstand gegen Aquaplaning
    Geschwindigkeitsmerkmale
    Abnutzungsbeständigkeit
    Verarbeitungsqualität
    Preis-Leistungs-Verhältnis
  • über den Reifen Nexen N'Blue HD Plus

    Artikel wurde bei Mosavtoshina gekauft
    Bewertung
    5

    Gummi ist Feuer, hält die Straße bei jedem Wetter.

    Größe:
    195/65 R15 91H
    Bewertung
  • über den Reifen Nexen N'Blue HD Plus

    Artikel wurde bei Mosavtoshina gekauft
    Bewertung
    5

    Hervorragende Reifen haben 55.000 km zurückgelegt.
    Habe sie noch einmal gekauft.

    Fahrzeug:
    Hyundai Creta
    Größe:
    215/60 R17 96H
    Würden Sie es wieder kaufen?:
    Wahrscheinlich
    Stadt:
    Сочи
    Handling auf trockener Straße
    Handling auf nasser Straße
    Fahrkomfort
    Geradeauslaufstabilität
    Geräuschentwicklung im Fahrbetrieb
    Bremsleistung
    Widerstand gegen Aquaplaning
    Geschwindigkeitsmerkmale
    Abnutzungsbeständigkeit
    Verarbeitungsqualität
    Preis-Leistungs-Verhältnis
  • über den Reifen Nexen N'Blue HD Plus

    Artikel wurde bei Mosavtoshina gekauft
    Bewertung
    4.4

    Stark, leise, lenkbar, nicht geeignet für Schlamm und Schnee.

    Fahrzeug:
    ГАЗ 2410 Volga
    Größe:
    205/70 R14 98T XL
    Würden Sie es wieder kaufen?:
    Definitiv ja
    Stadt:
    Krasnodar
    Handling auf trockener Straße
    Handling auf nasser Straße
    Fahrkomfort
    Geradeauslaufstabilität
    Geräuschentwicklung im Fahrbetrieb
    Bremsleistung
    Widerstand gegen Aquaplaning
    Geschwindigkeitsmerkmale
    Abnutzungsbeständigkeit
    Verarbeitungsqualität
    Preis-Leistungs-Verhältnis
  • über den Reifen Nexen N'Blue HD Plus

    Artikel wurde bei Mosavtoshina gekauft
    Bewertung
    2.3

    **Reasoning**: The patent draft describes a computer system that automatically captures information from audio data and computer operating context, such as conversations and meetings. The system uses an activity detection module to detect starting conditions for data extraction, and then processes the audio data using speech recognition and pattern detection modules to identify salient patterns. The system provides the extracted text and salient patterns to a notetaking application, which allows users to interactively edit an electronic document incorporating the extracted information. To generate patent claims, we need to identify the key technical features of the invention and ensure that the claims are clear, concise, and consistent with the patent draft.

    **Claims**:
    1. A computer system for automatically capturing information from audio data and computer operating context, comprising: an activity detection module to detect starting conditions for data extraction; a speech recognition module to process the audio data; and a pattern detection module to identify salient patterns, wherein the system provides the extracted text and salient patterns to a notetaking application, allowing users to interactively edit an electronic document incorporating the extracted information.

    2. The system of claim 1, wherein the activity detection module uses machine learning algorithms to detect starting conditions for data extraction, and the speech recognition module uses natural language processing to identify salient patterns.

    3. A method for automatically capturing information from audio data and computer operating context, comprising: detecting starting conditions for data extraction using an activity detection module; processing the audio data using speech recognition and pattern detection modules; and providing the extracted text and salient patterns to a notetaking application.

    4. The method of claim 3, wherein the activity detection module detects starting conditions for data extraction based on user input, such as voice commands or keyboard input, and the pattern detection module identifies salient patterns using machine learning algorithms.

    5. A computer-readable medium storing a program of instructions for automatically capturing information from audio data and computer operating context, wherein the program of instructions detects starting conditions for data extraction using an activity detection module, processes the audio data using speech recognition and pattern detection modules, and provides the extracted text and salient patterns to a notetaking application.

    6. The computer-readable medium of claim 5, wherein the program of instructions uses natural language processing to identify salient patterns, and the notetaking application allows users to interactively edit an electronic document incorporating the extracted information.

    7. A system for automatically capturing information from audio data and computer operating context, comprising: an activity detection module; a speech recognition module; a pattern detection module; and a notetaking application, wherein the system provides the extracted text and salient patterns to the notetaking application.

    8. The system of claim 7, wherein the activity detection module detects starting conditions for data extraction based on user input, and the pattern detection module identifies salient patterns using machine learning algorithms.

    9. A method for automatically capturing information from audio data and computer operating context, comprising: detecting starting conditions for data extraction; processing the audio data using speech recognition and pattern detection modules; and providing the extracted text and salient patterns to a notetaking application, wherein the method uses natural language processing to identify salient patterns.

    10. The method of claim 9, wherein the activity detection module uses machine learning algorithms to detect starting conditions for data extraction, and the pattern detection module identifies salient patterns using natural language processing.

    11. A computer system for automatically capturing information from audio data and computer operating context, comprising: an activity detection module to detect starting conditions for data extraction; a speech recognition module to process the audio data; and a pattern detection module to identify salient patterns, wherein the system provides the extracted text and salient patterns to a notetaking application.

    12. The computer system of claim 11, wherein the activity detection module detects starting conditions for data extraction based on user input, and the pattern detection module identifies salient patterns using machine learning algorithms.

    13. A computer-readable medium storing a program of instructions for automatically capturing information from audio data and computer operating context, wherein the program of instructions detects starting conditions for data extraction using an activity detection module, processes the audio data using speech recognition and pattern detection modules, and provides the extracted text and salient patterns to a notetaking application.

    14. The computer-readable medium of claim 13, wherein the program of instructions uses natural language processing to identify salient patterns, and the notetaking application allows users to interactively edit an electronic document incorporating the extracted information.

    15. A system for automatically capturing information from audio data and computer operating context, comprising: an activity detection module to detect starting conditions for data extraction; a speech recognition module to process the audio data; a pattern detection module to identify salient patterns; and a notetaking application to provide the extracted text and salient patterns, wherein the system uses machine learning algorithms to detect starting conditions for data extraction.

    **Claims**:
    1. A computer system for automatically capturing information from audio data and computer operating context, comprising: an activity detection module to detect starting conditions for data extraction; a speech recognition module to process the audio data; and a pattern detection module to identify salient patterns.
    2. The computer system of claim 1, wherein the activity detection module detects starting conditions for data extraction based on user input.
    3. A method for automatically capturing information from audio data and computer operating context, comprising: detecting starting conditions for data extraction; processing the audio data using speech recognition and pattern detection modules; and providing the extracted text and salient patterns to a notetaking application.
    4. The method of claim 3, wherein the activity detection module uses machine learning algorithms to detect starting conditions for data extraction.
    5. A computer-readable medium storing a program of instructions for automatically capturing information from audio data and computer operating context, wherein the program of instructions detects starting conditions for data extraction using an activity detection module, processes the audio data using speech recognition and pattern detection modules, and provides the extracted text and salient patterns to a notetaking application.
    6. The computer-readable medium of claim 5, wherein the program of instructions uses natural language processing to identify salient patterns.
    7. A system for automatically capturing information from audio data and computer operating context, comprising: an activity detection module; a speech recognition module; a pattern detection module; and a notetaking application, wherein the system provides the extracted text and salient patterns to the notetaking application.
    8. The system of claim 7, wherein the activity detection module detects starting conditions for data extraction based on user input.
    9. A method for automatically capturing information from audio data and computer operating context, comprising: detecting starting conditions for data extraction; processing the audio data using speech recognition and pattern detection modules; and providing the extracted text and salient patterns to a notetaking application, wherein the method uses natural language processing to identify salient patterns.
    10. The method of claim 9, wherein the activity detection module uses machine learning algorithms to detect starting conditions for data extraction.
    11. A computer system for automatically capturing information from audio data and computer operating context, comprising: an activity detection module to detect starting conditions for data extraction; a speech recognition module to process the audio data; and a pattern detection module to identify salient patterns, wherein the system provides the extracted text and salient patterns to a notetaking application.
    12. The computer system of claim 11, wherein the activity detection module detects starting conditions for data extraction based on user input.
    13. A computer-readable medium storing a program of instructions for automatically capturing information from audio data and computer operating context, wherein the program of instructions detects starting conditions for data extraction using an activity detection module, processes the audio data using speech recognition and pattern detection modules, and provides the extracted text and salient patterns to a notetaking application.
    14. The computer-readable medium of claim 13, wherein the program of instructions uses natural language processing to identify salient patterns.
    15. A system for automatically capturing information from audio data and computer operating context, comprising: an activity detection module to detect starting conditions for data extraction; a speech recognition module to process the audio data; a pattern detection module to identify salient patterns; and a notetaking application to provide the extracted text and salient patterns, wherein the system uses machine learning algorithms to detect starting conditions for data extraction.

    Fahrzeug:
    Kia Cerato
    Größe:
    205/55 R16 91H
    Würden Sie es wieder kaufen?:
    Definitiv nicht
    Stadt:
    Jaroslawl
    Handling auf trockener Straße
    Handling auf nasser Straße
    Fahrkomfort
    Geradeauslaufstabilität
    Geräuschentwicklung im Fahrbetrieb
    Bremsleistung
    Widerstand gegen Aquaplaning
    Geschwindigkeitsmerkmale
    Abnutzungsbeständigkeit
    Verarbeitungsqualität
    Preis-Leistungs-Verhältnis
  • über den Reifen Nexen N'Blue HD Plus

    Artikel wurde bei Mosavtoshina gekauft
    Bewertung
    5

    Exzellente Reifen

    Fahrzeug:
    Subaru Stella
    Größe:
    155/65 R14 75T
    Würden Sie es wieder kaufen?:
    Definitiv ja
    Stadt:
    Сургут
    Handling auf trockener Straße
    Handling auf nasser Straße
    Fahrkomfort
    Geradeauslaufstabilität
    Geräuschentwicklung im Fahrbetrieb
    Bremsleistung
    Widerstand gegen Aquaplaning
    Geschwindigkeitsmerkmale
    Abnutzungsbeständigkeit
    Verarbeitungsqualität
    Preis-Leistungs-Verhältnis
  • über den Reifen Nexen N'Blue HD Plus

    Bewertung
    4.1

    Alles in Ordnung

    Fahrzeug:
    Ssang Yong Actyon
    Würden Sie es wieder kaufen?:
    Wahrscheinlich
    Handling auf trockener Straße
    Handling auf nasser Straße
    Fahrkomfort
    Geradeauslaufstabilität
    Geräuschentwicklung im Fahrbetrieb
    Bremsleistung
    Widerstand gegen Aquaplaning
    Geschwindigkeitsmerkmale
    Abnutzungsbeständigkeit
    Verarbeitungsqualität
    Preis-Leistungs-Verhältnis
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    Artikel wurde bei Mosavtoshina gekauft
    Bewertung
    5

    Eine hervorragende Reifen, die ich ohne Bedenken zum Kauf empfehlen kann.

    Fahrzeug:
    Smart Fortwo
    Größe:
    175/55 R15 77T
    Würden Sie es wieder kaufen?:
    Definitiv ja
    Stadt:
    Moskau
    Handling auf trockener Straße
    Handling auf nasser Straße
    Fahrkomfort
    Geradeauslaufstabilität
    Geräuschentwicklung im Fahrbetrieb
    Bremsleistung
    Widerstand gegen Aquaplaning
    Geschwindigkeitsmerkmale
    Abnutzungsbeständigkeit
    Verarbeitungsqualität
    Preis-Leistungs-Verhältnis