Track
Nürburgring Combined (Gesamtstrecke VLN)
Weather
Type: 3 | Temp: 18°1 | Humidity: 0% | Sky: 3 | Wind: 4 5km/h
★
今日最佳车手
Shawn Liao2
综合评分全场最高,今日最佳当之无愧!
车手综合能力概览
评分方法:速度采用z-score 场内分布(均值≈85,±1σ≈±10,区间55-98),稳定性与比赛技巧采用场内百分位排名(最优=100,最差=10)。player_level 基于速度 z-score 分级。
Jason Ewe
P1 | 起步 P1 | 无数据 | iRating 1062
稳定性 最强
速度 待提升
Fei Ge Foo2
P2 | 起步 P12 | 无数据 | iRating 973
稳定性 最强
速度 待提升
Jude Huang
P3 | 起步 P13 | 标准 | iRating 890
比赛技巧 最强
稳定性 待提升
Shawn Liao2
P4 | 起步 P2 | Pro | iRating 1889
稳定性 最强
比赛技巧 待提升
Wong Kin Fung
P5 | 起步 P6 | 无数据 | iRating 2802
稳定性 最强
速度 待提升
Zhx Peng
P6 | 起步 P3 | 顶尖 | iRating 1523
速度 最强
稳定性 待提升
Xy He
P7 | 起步 P15 | 高阶 | iRating 701
比赛技巧 最强
稳定性 待提升
Zewei Ma
P8 | 起步 P5 | 高阶 | iRating 1400
速度 最强
比赛技巧 待提升
Zhu Xuanyu
P9 | 起步 P10 | 无数据 | iRating 1204
稳定性 最强
速度 待提升
Bruce Fu
P10 | 起步 P9 | 无数据 | iRating 1614
比赛技巧 最强
速度 待提升
Lllll Px Lllll Px
P11 | 起步 P14 | 无数据 | iRating 795
稳定性 最强
速度 待提升
Anina William
P12 | 起步 P8 | 无数据 | iRating 1949
稳定性 最强
速度 待提升
Meng Qi
P13 | 起步 P11 | 无数据 | iRating 1013
比赛技巧 最强
速度 待提升
Shuming Shi
P14 | 起步 P7 | 标准 | iRating 2561
速度 最强
稳定性 待提升
Ethan Li
P15 | 起步 P4 | 标准 | iRating 997
速度 最强
稳定性 待提升
Liszt Lucifinil
P16 | 起步 P16 | 无数据 | iRating 1929
比赛技巧 最强
速度 待提升
Wang Ziqi
P17 | 起步 P17 | 无数据 | iRating 1295
比赛技巧 最强
速度 待提升
2026-05-31 - Nürburgring Combined (Gesamtstrecke VLN) - Race Results
| Pos |
Driver |
Car |
Class |
Group |
Start |
Laps |
Pits |
Led |
Best Lap |
# |
Avg Lap |
Gap |
Inc |
iRating |
| 1 |
Jason Ewe |
Mercedes-AMG W12 E Performance |
Hosted All Cars |
F1 |
1 |
7 |
— |
4 |
— |
-1 |
6:43.913 |
Leader |
31 |
1062 → 1062
|
| 2 |
Fei Ge Foo2 |
Mercedes-AMG W12 E Performance |
Hosted All Cars |
F1 |
12 |
7 |
— |
0 |
— |
-1 |
7:12.748 |
Leader |
28 |
973 → 973
|
| 3 |
Jude Huang |
Mercedes-AMG W12 E Performance |
Hosted All Cars |
F1 |
13 |
7 |
— |
0 |
7:07.391 |
6 |
7:22.281 |
+4:28.580 |
10 |
890 → 890
|
| 4 |
Shawn Liao2 |
Ferrari 296 GT3 |
Hosted All Cars |
GT3 |
2 |
6 |
— |
0 |
7:57.617 |
4 |
7:58.902 |
+60.000 |
2 |
1889 → 1889
|
| 5 |
Wong Kin Fung |
Mercedes-AMG GT3 2020 |
Hosted All Cars |
GT3 |
6 |
6 |
— |
0 |
— |
-1 |
8:00.525 |
+60.000 |
12 |
2802 → 2802
|
| 6 |
Zhx Peng |
Porsche 911 GT3 R (992) |
Hosted All Cars |
GT3 |
3 |
6 |
— |
0 |
8:03.767 |
3 |
8:06.586 |
+60.000 |
4 |
1523 → 1523
|
| 7 |
Xy He |
Porsche 911 GT3 R (992) |
Hosted All Cars |
GT3 |
15 |
6 |
— |
0 |
8:06.289 |
6 |
8:12.798 |
+60.000 |
12 |
701 → 701
|
| 8 |
Zewei Ma |
BMW M4 GT3 EVO |
Hosted All Cars |
GT3 |
5 |
6 |
— |
0 |
8:06.409 |
5 |
8:15.520 |
+60.000 |
14 |
1400 → 1400
|
| 9 |
Zhu Xuanyu |
Porsche 911 GT3 R (992) |
Hosted All Cars |
GT3 |
10 |
6 |
— |
0 |
— |
-1 |
8:24.267 |
+60.000 |
25 |
1204 → 1204
|
| 10 |
Bruce Fu |
Ferrari 296 GT3 |
Hosted All Cars |
GT3 |
9 |
6 |
— |
0 |
— |
-1 |
8:35.345 |
+60.000 |
13 |
1614 → 1614
|
| 11 |
Lllll Px Lllll Px |
Porsche 911 Cup (992.2) |
Hosted All Cars |
Porsche Cup |
14 |
6 |
P1 |
0 |
— |
-1 |
8:35.977 |
+60.000 |
27 |
795 → 795
|
| 12 |
Anina William |
Porsche 911 GT3 R (992) |
Hosted All Cars |
GT3 |
8 |
5 |
P1 |
0 |
— |
-1 |
9:32.430 |
+60.000 |
21 |
1949 → 1949
|
| 13 |
Meng Qi |
Porsche 911 GT3 R (992) |
Hosted All Cars |
GT3 |
11 |
4 |
— |
0 |
— |
-1 |
10:44.273 |
+60.000 |
13 |
1013 → 1013
|
| 14 |
Shuming Shi |
Mercedes-AMG W12 E Performance |
Hosted All Cars |
F1 |
7 |
3 |
— |
3 |
6:13.806 |
2 |
6:20.910 |
+60.000 |
7 |
2561 → 2561
|
| 15 |
Ethan Li |
Ferrari 296 GT3 |
Hosted All Cars |
GT3 |
4 |
3 |
— |
0 |
8:08.849 |
2 |
8:19.925 |
+60.000 |
9 |
997 → 997
|
| 16 |
Liszt Lucifinil |
Porsche 911 GT3 R (992) |
Hosted All Cars |
GT3 |
16 |
0 |
— |
0 |
— |
-1 |
— |
+60.000 |
0 |
1929 → 1929
|
| 17 |
Wang Ziqi |
Porsche 911 GT3 R (992) |
Hosted All Cars |
GT3 |
17 |
0 |
— |
0 |
— |
-1 |
— |
+60.000 |
0 |
1295 → 1295
|
Fastest Laps — Top 5
| # | Driver | Car | Lap | Time |
| 1 |
Shuming Shi |
Mercedes-AMG W12 E Performance |
3 |
6:13.160 |
| 2 |
Shuming Shi |
Mercedes-AMG W12 E Performance |
2 |
6:13.806 |
| 3 |
Jason Ewe |
Mercedes-AMG W12 E Performance |
2 |
6:29.099 |
| 4 |
Fei Ge Foo2 |
Mercedes-AMG W12 E Performance |
3 |
6:32.174 |
| 5 |
Jason Ewe |
Mercedes-AMG W12 E Performance |
7 |
6:35.613 |
| 1 |
Shawn Liao2 |
Ferrari 296 GT3 |
4 |
7:57.617 |
| 2 |
Shawn Liao2 |
Ferrari 296 GT3 |
2 |
7:58.082 |
| 3 |
Shawn Liao2 |
Ferrari 296 GT3 |
3 |
7:58.144 |
| 4 |
Shawn Liao2 |
Ferrari 296 GT3 |
5 |
7:58.233 |
| 5 |
Wong Kin Fung |
Mercedes-AMG GT3 2020 |
3 |
7:58.657 |
| 1 |
Lllll Px Lllll Px |
Porsche 911 Cup (992.2) |
3 |
8:15.816 |
| 2 |
Lllll Px Lllll Px |
Porsche 911 Cup (992.2) |
6 |
8:19.966 |
| 3 |
Lllll Px Lllll Px |
Porsche 911 Cup (992.2) |
4 |
8:30.869 |
| 4 |
Lllll Px Lllll Px |
Porsche 911 Cup (992.2) |
5 |
8:31.251 |
| 5 |
Lllll Px Lllll Px |
Porsche 911 Cup (992.2) |
1 |
8:49.767 |
Consistency (min 3 clean laps)
| Driver | Car | Avg Lap (s) | Std Dev (s) | Laps |
| Shawn Liao2 |
Ferrari 296 GT3 |
478.902 |
1.754 |
6 |
| Zhx Peng |
Porsche 911 GT3 R (992) |
486.585 |
2.487 |
6 |
| Wong Kin Fung |
Mercedes-AMG GT3 2020 |
480.525 |
2.150 |
6 |
| Zhu Xuanyu |
Porsche 911 GT3 R (992) |
504.267 |
5.806 |
6 |
| Xy He |
Porsche 911 GT3 R (992) |
492.798 |
8.019 |
6 |
| Jason Ewe |
Mercedes-AMG W12 E Performance |
399.780 |
8.661 |
6 |
| Zewei Ma |
BMW M4 GT3 EVO |
490.724 |
4.656 |
5 |
| Lllll Px Lllll Px |
Porsche 911 Cup (992.2) |
509.534 |
13.170 |
5 |
| Jude Huang |
Mercedes-AMG W12 E Performance |
432.558 |
8.807 |
5 |
| Bruce Fu |
Ferrari 296 GT3 |
487.586 |
4.795 |
4 |
| Fei Ge Foo2 |
Mercedes-AMG W12 E Performance |
401.654 |
7.679 |
4 |
| Shuming Shi |
Mercedes-AMG W12 E Performance |
380.910 |
12.867 |
3 |
| Anina William |
Porsche 911 GT3 R (992) |
488.452 |
2.416 |
3 |
速度差距分析
最快圈 = 车手本场最快圈速 | 差距 = 与全场最快圈的绝对时间差 | 差距% = 相对百分比 | 接近度 = 条越长越接近全场最快(满条=全场最快,无有效圈=灰条)
按车辆组别分组排序(F1 → HyperCar/GTP → P2 → P3 → GT3 → Porsche Cup → GT4 → TCR → F4 → Others),组内按速度降序。
| 车手 | Car | 组别 | 最快圈 | 差距 (s) | 差距% | 接近度 |
| Shuming Shi |
Mercedes-AMG W12 E Performance |
F1 |
6:13.806 |
— 全场最快
|
全场最快
|
|
| Jude Huang |
Mercedes-AMG W12 E Performance |
F1 |
7:07.391 |
+53.585
|
+14.3%
|
|
| Jason Ewe |
Mercedes-AMG W12 E Performance |
F1 |
— |
— 无有效圈
|
—
|
|
| Fei Ge Foo2 |
Mercedes-AMG W12 E Performance |
F1 |
— |
— 无有效圈
|
—
|
|
| Shawn Liao2 |
Ferrari 296 GT3 |
GT3 |
7:57.617 |
+—
|
+0.0%
|
|
| Zhx Peng |
Porsche 911 GT3 R (992) |
GT3 |
8:03.767 |
+6.150
|
+1.3%
|
|
| Xy He |
Porsche 911 GT3 R (992) |
GT3 |
8:06.289 |
+8.672
|
+1.8%
|
|
| Zewei Ma |
BMW M4 GT3 EVO |
GT3 |
8:06.409 |
+8.792
|
+1.8%
|
|
| Ethan Li |
Ferrari 296 GT3 |
GT3 |
8:08.849 |
+11.232
|
+2.4%
|
|
| Wong Kin Fung |
Mercedes-AMG GT3 2020 |
GT3 |
— |
— 无有效圈
|
—
|
|
| Zhu Xuanyu |
Porsche 911 GT3 R (992) |
GT3 |
— |
— 无有效圈
|
—
|
|
| Bruce Fu |
Ferrari 296 GT3 |
GT3 |
— |
— 无有效圈
|
—
|
|
| Anina William |
Porsche 911 GT3 R (992) |
GT3 |
— |
— 无有效圈
|
—
|
|
| Meng Qi |
Porsche 911 GT3 R (992) |
GT3 |
— |
— 无有效圈
|
—
|
|
| Liszt Lucifinil |
Porsche 911 GT3 R (992) |
GT3 |
— |
— 无有效圈
|
—
|
|
| Wang Ziqi |
Porsche 911 GT3 R (992) |
GT3 |
— |
— 无有效圈
|
—
|
|
| Lllll Px Lllll Px |
Porsche 911 Cup (992.2) |
Porsche Cup |
— |
— 无有效圈
|
—
|
|
位置变化分析
| 车手 | 起步 | 完赛 | 净变化 | 最好位置 | 最差位置 | 位置变化次数 |
| Jason Ewe |
P1 |
P1 |
+14
|
P1 |
P15 |
2 次 |
| Fei Ge Foo2 |
P12 |
P2 |
+11
|
P2 |
P13 |
2 次 |
| Jude Huang |
P13 |
P3 |
+11
|
P3 |
P14 |
2 次 |
| Shawn Liao2 |
P2 |
P4 |
-3
|
P1 |
P5 |
2 次 |
| Wong Kin Fung |
P6 |
P5 |
0
|
P5 |
P6 |
2 次 |
| Zhx Peng |
P3 |
P6 |
-4
|
P2 |
P7 |
2 次 |
| Xy He |
P15 |
P7 |
+5
|
P7 |
P12 |
2 次 |
| Zewei Ma |
P5 |
P8 |
-4
|
P4 |
P13 |
4 次 |
| Zhu Xuanyu |
P10 |
P9 |
0
|
P9 |
P12 |
4 次 |
| Bruce Fu |
P9 |
P10 |
-2
|
P8 |
P11 |
2 次 |
| Lllll Px Lllll Px |
P14 |
P11 |
0
|
P10 |
P14 |
4 次 |
| Anina William |
P8 |
P12 |
-5
|
P7 |
P13 |
5 次 |
| Meng Qi |
P11 |
P13 |
-3
|
P10 |
P15 |
2 次 |
| Shuming Shi |
P7 |
P14 |
+5
|
P1 |
P6 |
1 次 |
| Ethan Li |
P4 |
P15 |
-8
|
P3 |
P11 |
1 次 |
| Liszt Lucifinil |
P16 |
P16 |
0
|
P16 |
P16 |
0 次 |
| Wang Ziqi |
P17 |
P17 |
0
|
P17 |
P17 |
0 次 |
进站摘要
进站圈通过启发式算法检测(圈速比车手中位数慢 ≥ 25 秒)。估计进站时间 = 进站圈时间 − 中位数圈速,累加。
| 车手 | 进站次数 | 检测进站圈 | 估计进站时间 (s) | 平均进站圈速 |
| Lllll Px Lllll Px |
1 |
1 |
37.3s |
548.192 |
| Anina William |
1 |
2 |
422.4s |
698.399 |
车手个人报告与建议
滑铲哥
事故率 4.43/圈,总计 31 次事故,鱼雷已就绪,全场清场!
- 无有效最快圈数据,无法评估速度水平。
- 稳定性需大幅提升(标准差 8.7s)。建议先以稳定圈速为目标,不要追求单圈极限,逐步提升一致性。
- 事故率偏高(31 次 / 7 圈 = 4.43/圈),减少碰撞是提升稳定性的关键。
- 比赛策略出色,净超 14 个位置,展示了良好的超车能力。
- 领跑 4 圈,展现了出色的比赛掌控能力。
- 事故率较高(4.43/圈),建议留出更多轮对轮空间,减少 incident 积累。
- 无有效最快圈数据,无法评估速度水平。
- 稳定性有改进空间(标准差 7.7s)。建议关注 incident 圈后的恢复节奏,保持稳定的圈速输出。
- 比赛策略出色,净超 11 个位置,展示了良好的超车能力。
- 事故率较高(4.00/圈),建议留出更多轮对轮空间,减少 incident 积累。
事故时间损失
+5.5s
事故圈 vs 干净圈均差
- 差距较大:最快圈比本组最快慢 53.585(+14.3%),建议熟悉赛道走线,参考同组最快车手的行车线。
- 稳定性需大幅提升(标准差 8.8s)。建议先以稳定圈速为目标,不要追求单圈极限,逐步提升一致性。
- 事故率偏高(10 次 / 7 圈 = 1.43/圈),减少碰撞是提升稳定性的关键。
- 比赛策略出色,净超 11 个位置,展示了良好的超车能力。
- 事故率较高(1.43/圈),建议留出更多轮对轮空间,减少 incident 积累。
稳如老狗
标准差仅 1.8s,2 次事故,人形自走计时器,稳如老狗!
- 速度非常出色!已是本组最快圈水平。
- 稳定性优秀!标准差仅 1.8s,是全场最稳定的车手之一。
- 比赛过程中丢失了 3 个位置,建议加强防守意识和轮胎/燃油管理。
- 无有效最快圈数据,无法评估速度水平。
- 稳定性优秀!标准差仅 2.2s,是全场最稳定的车手之一。
- 事故率较高(2.00/圈),建议留出更多轮对轮空间,减少 incident 积累。
幽灵车手
全场仅 2 次位置变化,最佳位置 P2,来无影去无踪,存在感极低但排名不低!
事故时间损失
+3.4s
事故圈 vs 干净圈均差
- 速度接近顶级水平,差距仅 6.150,微调刹车参考点可进一步缩小差距。
- 稳定性优秀!标准差仅 2.5s,是全场最稳定的车手之一。
- 比赛过程中丢失了 4 个位置,建议加强防守意识和轮胎/燃油管理。
- 事故率较高(0.67/圈),建议留出更多轮对轮空间,减少 incident 积累。
事故时间损失
+11.1s
事故圈 vs 干净圈均差
- 速度提升空间:最快圈比本组最快慢 8.672(+1.8%),重点优化高速弯道的刹车点和油门时机。
- 稳定性需大幅提升(标准差 8.0s)。建议先以稳定圈速为目标,不要追求单圈极限,逐步提升一致性。
- 事故率偏高(12 次 / 6 圈 = 2.00/圈),减少碰撞是提升稳定性的关键。
- 比赛策略出色,净超 5 个位置,展示了良好的超车能力。
- 事故率较高(2.00/圈),建议留出更多轮对轮空间,减少 incident 积累。
事故时间损失
+3.9s
事故圈 vs 干净圈均差
- 速度提升空间:最快圈比本组最快慢 8.792(+1.8%),重点优化高速弯道的刹车点和油门时机。
- 稳定性不错(标准差 4.7s),但仍有优化空间,尤其是减少个别 outlier 圈。
- 比赛过程中丢失了 4 个位置,建议加强防守意识和轮胎/燃油管理。
- 事故率较高(2.33/圈),建议留出更多轮对轮空间,减少 incident 积累。
急急国王
全场 25 次事故 + 4 次位置变化,开车风格勇猛激进,不服就干!
- 无有效最快圈数据,无法评估速度水平。
- 稳定性有改进空间(标准差 5.8s)。建议关注 incident 圈后的恢复节奏,保持稳定的圈速输出。
- 起步位置靠后,建议排位赛阶段争取更好的发车位置。
- 事故率较高(4.17/圈),建议留出更多轮对轮空间,减少 incident 积累。
- 无有效最快圈数据,无法评估速度水平。
- 稳定性不错(标准差 4.8s),但仍有优化空间,尤其是减少个别 outlier 圈。
- 比赛过程中丢失了 2 个位置,建议加强防守意识和轮胎/燃油管理。
- 事故率较高(2.17/圈),建议留出更多轮对轮空间,减少 incident 积累。
- 无有效最快圈数据,无法评估速度水平。
- 稳定性需大幅提升(标准差 13.2s)。建议先以稳定圈速为目标,不要追求单圈极限,逐步提升一致性。
- 事故率偏高(27 次 / 6 圈 = 4.50/圈),减少碰撞是提升稳定性的关键。
- 起步位置靠后,建议排位赛阶段争取更好的发车位置。
- 事故率较高(4.50/圈),建议留出更多轮对轮空间,减少 incident 积累。
- 完成 1 次进站,总进站时间估算约 37s。
- 无有效最快圈数据,无法评估速度水平。
- 稳定性优秀!标准差仅 2.4s,是全场最稳定的车手之一。
- 比赛过程中丢失了 5 个位置,建议加强防守意识和轮胎/燃油管理。
- 事故率较高(4.20/圈),建议留出更多轮对轮空间,减少 incident 积累。
- 完成 1 次进站,总进站时间估算约 422s。
- 无有效最快圈数据,无法评估速度水平。
- 稳定性优秀!标准差仅 0.0s,是全场最稳定的车手之一。
- 比赛过程中丢失了 3 个位置,建议加强防守意识和轮胎/燃油管理。
- 事故率较高(3.25/圈),建议留出更多轮对轮空间,减少 incident 积累。
事故时间损失
+10.7s
事故圈 vs 干净圈均差
- 速度非常出色!已是本组最快圈水平。
- 稳定性需大幅提升(标准差 12.9s)。建议先以稳定圈速为目标,不要追求单圈极限,逐步提升一致性。
- 事故率偏高(7 次 / 3 圈 = 2.33/圈),减少碰撞是提升稳定性的关键。
- 比赛策略出色,净超 5 个位置,展示了良好的超车能力。
- 领跑 3 圈,展现了出色的比赛掌控能力。
- 事故率较高(2.33/圈),建议留出更多轮对轮空间,减少 incident 积累。
事故时间损失
+2.7s
事故圈 vs 干净圈均差
- 速度提升空间:最快圈比本组最快慢 11.232(+2.4%),重点优化高速弯道的刹车点和油门时机。
- 稳定性优秀!标准差仅 0.0s,是全场最稳定的车手之一。
- 比赛过程中丢失了 8 个位置,建议加强防守意识和轮胎/燃油管理。
- 事故率较高(3.00/圈),建议留出更多轮对轮空间,减少 incident 积累。
- 无有效最快圈数据,无法评估速度水平。
- 稳定性优秀!标准差仅 0.0s,是全场最稳定的车手之一。
- 起步位置靠后,建议排位赛阶段争取更好的发车位置。
- 无有效最快圈数据,无法评估速度水平。
- 稳定性优秀!标准差仅 0.0s,是全场最稳定的车手之一。
- 起步位置靠后,建议排位赛阶段争取更好的发车位置。
圈速热力图 — 个人一致性
每个色块表示该圈相对该车手自己平均圈速的偏差(标准差倍数)。绿=比自己平时快,红=比自己平时慢。看谁的节奏稳定、谁起伏大。
远快于己
稍快
接近己均
稍慢
远慢于己
事故圈
疑似进站圈
全场最快
| 车手 |
L1 |
L2 |
L3 |
L4 |
L5 |
L6 |
L7 |
| Jason Ewe |
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| Fei Ge Foo2 |
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| Jude Huang |
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| Shawn Liao2 |
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| Wong Kin Fung |
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| Zhx Peng |
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| Xy He |
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| Zewei Ma |
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| Zhu Xuanyu |
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| Bruce Fu |
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| Lllll Px Lllll Px |
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| Anina William |
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| Meng Qi |
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| Shuming Shi |
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| Ethan Li |
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圈速热力图 — 全场对标
每个色块表示该圈相对全场所有圈速均值 (470.97s) 的偏差(全场标准差 43.18s)。绿=比全场平均快,红=比全场平均慢。看谁绝对速度快、圈速压制力强。
远快于全场
稍快
接近全场均
稍慢
远慢于全场
事故圈
疑似进站圈
全场最快
| 车手 |
L1 |
L2 |
L3 |
L4 |
L5 |
L6 |
L7 |
| Jason Ewe |
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| Fei Ge Foo2 |
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| Jude Huang |
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| Shawn Liao2 |
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| Wong Kin Fung |
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| Zhx Peng |
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| Xy He |
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| Zewei Ma |
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| Zhu Xuanyu |
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| Bruce Fu |
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| Lllll Px Lllll Px |
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| Anina William |
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| Meng Qi |
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| Shuming Shi |
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| Ethan Li |
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