ADAS零碎中车道偏离警告零碎（LDWS）相关的ISO标准文档

引见辅助驾驶技术研究，ADAS，主要讲解车道检测功能实现的各项关键技术，图像预处理、边缘检测、车道绘制、车道偏离预警功能模块进行了研究，硬件设计方案实现等内容。

设计蝶形多模干涉(MMI)耦合器时,需要根据所要求的功率分割比率确定器件的结构参量。
作为矩形多模干涉耦合器的特征参量的耦合长度,通过数值分析对称干涉型矩形多模干涉耦合器的成像位置而得到,从而可利用模传输分析(MPA)法的公式设计出蝶形多模干涉耦合器的理论预期结构。
使用有限差分波束传输法(FD-BPM)对设计参量进行校正,并且数值算出器件实际实现的功率分割比率。
针对基于SOI晶片的设计实例表明,仿真得到的蝶形多模干涉耦合器的长度较理论预期大2～4μm,实际实现的功率分割比率较理论预期值低且器件外形越偏离矩形,其值相差越大。

一名优秀的培训师除了要具备扎实的专业知识，还应深谙各种培训技巧，比如：如何读懂参训者的肢体语言；
怎样妥善统筹时间；
如何让培训充满趣味等等。
就像烹制一道佳肴，鸡、鸭、鱼等原料必不可少，而填加油盐酱醋这些佐料更能将原料的美味发挥得淋漓尽致。
 培训师之实用工具篇--十大培训技巧 1. 制定时间表     每个人都需要有一定计划。
时间表就好像是一幅地图，指导着学习目标的完成。
对时间的安排可以进行讨论和展示，而且可为每一部分设定大致的时限。
时间表还可以不时地提示培训师进行到了哪儿。
 2. 一切为了学习    注意！如果学习场所偏离得较远，而且持续时间较长，将有可能使你的参与者失望。
如果不能在

天线电感选择比TVDD发射电流大的标称值，封装选择尽量小，但不能0805小。
如FM17550，天线发射电流在100mA，可以选择MLF2012DR68KT,680nH,±10%，该电感电流达到150mA。
如使用RC663，电感选择需要比250mA标称值大。
天线采用双端驱动，具有更好的驱动能力。
对应天线区域内的元件，选择5%精度以内的，在使用低功耗侦测卡片（LPCD）功能时，天线区域内元件选择2%精度以内的。
精度10%的元件会导致天线谐振频点偏差，如天线谐振电容在200pF,误差在±20pF,会使得谐振频率偏离±0.6MHz,导致读卡功能严重下降。
在使用LPCD功能时，元件误差会导致误触发读卡或者卡片侦测不到，产品一致性难以保证。

matlab马科维茨代码QMD算法这是用于商最小度算法（QMD）的健壮Matlab代码。
在数值分析中，最小度算法是用于在应用Cholesky分解之前对对称稀疏矩阵的行和列进行置换的算法，以减少Cholesky因子中的非零数。
最小度算法经常用在有限元方法中，其中只能根据网格的拓扑而不是偏微分方程中的系数来进行节点的重新排序，从而在使用相同的网格来节省效率时各种系数值。
QMD算法的上限严格为O（n2m）。
语境找到最佳排序的问题是一个NP完全问题，因此很棘手，因此改用启发式方法。
最小度算法是从Markowitz于1959年首次提出的用于解决非对称线性规划问题的方法中衍生出来的，下面将对此进行粗略地描述。
在高斯消除的每个步骤中，都执行行和列置换，以使枢轴行和列中偏离对角非零的数量最小。
Tinow和Walker在1967年描述了一种对称方式的Markowitz方法，Rose后来又推导了该图的图形理论方式，其中仅模拟了因式分解，这被称为最小度算法。
当存在相同程度的选择时，这种算法的一个关键方面是突破打破策略。
输入和输出perm:theoutputpermutatio

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。