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  电动汽车高压电池包跌落试验验证（高压电池包绝缘检测电路原理）

  电动汽车的高压子系统和组件作为重要安全部件，必须不断满足日益严苛的安全要求。电池包跌落试验作为安全评估中的一项，用于评定运输过程中，电池包在受到垂直方向冲击时的耐冲击强度以及电池包外壳体对电池单体和模组的保护能力。本文介绍如何在跌落测试期间...

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  汽车电子嵌入式学习路径（汽车嵌入式软件）

  汽车电子嵌入式学习具体可以分成7个步骤：C语言STM32入门汽车硬件基础S32K144车规芯片...

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  精确时间同步协议(PTP)——轻松实现多相机的精确同步

  作者：虹科电子...

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  汽车控制器基于CAN总线的标定协议解析及测试方法

  一、CCP简介CCP–CANCalibrationProtocol，CAN标定协议；是基于CAN协议实现的一种功能，该功能的主要作用是能够在线实时标定数据，并实现数据的上传与下载。CCP与XCP之间有什么联系？XCP被细分为协议层和...

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  让小目标无处遁形!北航提出TPH-YOLOv5:Transformer与YOLO碰撞

  作者丨ChaucerG...

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  α-IoU | 再助YOLOv5登上巅峰，造就IoU Loss大一统

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  改进的YOLOv5:AF-FPN替换金字塔模块提升目标检测精度

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  YOLOV5训练算法的基本原理和步骤（yolov5训练命令）

  YOLOV5是一种用于目标检测的深度学习算法，它是YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法的最新版本。下面是YOLOV5训练算法的基本原理和步骤：1.数据准备：首先，需要准备训练数据集，包括标注了目标位置和类别的图像。通常...

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  YOLOv5:道路损伤检测我最强!GRDDC2020大赛报告

  作者：DeekshaArya等编译：CV君报道：我爱计算机视觉公众号（id:aicvml）向大家推荐一篇论文『GlobalRoadDamageDetection:State-of-the-artSolutions』，它总结了在...

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  yolv5的算法细节给出解释（yolov5m）

  Yolov5的输入数据大小可以根据你的需求进行调整。默认情况下，Yolov5使用的输入分辨率为416x416像素。你可以根据自己的数据和硬件配置来调整输入大小，以平衡模型的速度和准确性。Mosaic数据增强是一种用于训练目标检测模型的数据增...

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