完整英文版ISO12405-3:2014Electricallypropelledroadvehicles—Testspecificationforlithium-iontractionbatterypacksandsystems—Part3:Safetyperformancerequirements(电动车锂电池安全性能要求),为方便理解同时附上最新国标GB/T31467.3-2015(从30页开始)方便阅读,本标准规定了测试程序并为B级电压等级的锂离子电池组和系统提供了可接受的安全要求,这些电池组和系统将用作电动推进道路车辆中的牵引电池。
用于两轮或三轮车辆的牵引电池组和系统不受ISO12405-3:2014的保护。
ISO12405-3:2014与用于车辆的电池组和系统的安全性能测试有关。
ISO12405-3:2014不适用于在运输,存储,车辆生产,维修和保养服务期间对电池组和系统的安全性进行评估。
2023/11/30 8:51:50 10.61MB iso 12405 电动车 锂电池
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车载定位系统是ITS系统(智能交通系统)的重要组成部分,它将卫星定位技术(GPS),地理信息系统(GIS)以及现代通信技术融于一身。
主要功能是将装有GPS接收机的移动载体的动态位置、时间、状态等信息在具有强大地理信息处理和查询功能的电子地图上进行显示,并能对载体的准确位置、速度、运动方向、车辆状态等基本信息进行监控和查询。
2023/11/28 9:27:29 31KB 嵌入式  Linux  车载
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实现了管理员登录、输出景区景点分布图、景点的查找与排序、输出导游线路图、输出两个景点间的最短路径和最短距离、记录停车场车辆进出信息等。
在数据结构方面,实现了图、栈、队列等ADT,其中图使用了邻接表和邻接矩阵两种形式表示。
在算法中,实现了快速排序算法,实现了使用者提供不完整信息的字符串匹配KMP算法,实现了输出最短路径的Dilkstra算法,实现了生成最小生成树的Prim算法,最后使用改良的Prim算法近似出哈密尔顿回路。
2023/11/22 16:58:06 105KB code
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ISO26262英文版以及道路车辆功能安全ISO26262中文标准,中文标准可以用来快速入门及学习,详细的要求及细则可以参考英文原版。
2023/11/22 11:28:39 42.75MB ISO26262 功能安全 中文 英文
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数学建模案例\停车场的优化设计随着城市车辆的增加,停车位的需求量也越来越大,停车困难已逐渐成为市民们头疼的问题。
要解决停车难问题,除了尽可能的增加停车场以外,对停车场进行优化设计也能在一定程度上缓解这一供需矛盾。
停车场的优化设计就是在停车场大小确定的情况下,对停车区域进行优化设计,以便容纳更多的车辆。
本文的目的就是希望分析一下这一情况,找出缓解停车困难的有效办法。
2023/11/22 9:49:33 368KB 数学建模
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VehicleDynamicsandControl_SecondEditionRajeshRajamani(拉贾马尼车辆动力学与控制第二版清晰彩色带目录)
2023/11/21 19:27:04 12.68MB Vehicl Rajesh
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车辆管理系统(struts+hibernate+spring+oracle).rar对​公​务​用​车​进​行​档​案​、​费​用​、​调​度​、​维​修​、​安​全​、​运​行​等​全​方​位​的​管​理​和​统​计​,​以​方​便​车​辆​管​理​和​使​用。
档​案​管​理​:​车​辆​档​案​、​驾​驶​员​档​案​、​保​险​档​案​、​人​车​绑​定​​​费​用​管​理​:​驾​驶​员​核​算​、​单​车​核​算​、​费​用​核​算​​​调​度​管​理​:​申​请​、​分​发​、​派​车​、​出​车​、​回​车​、​补​修​、​申​请​单​查​询​​​维​修​管​理​
2023/11/20 12:10:34 35.86MB ssh 车辆管理
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包括http登陆,用户图像,照片上传,车辆信息查询
2023/11/20 2:19:34 876KB 安桌 警务 警察
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基于MatlabSimulink的汽车防抱制动系统仿真-基于Simulink的汽车防抱制动系统仿真.rar文中基于Matlab/Simulink环境,建立一个包括车辆模型、制动系统模型、轮胎模型和ABS控制器模型的车辆制动防抱系统仿真模型。
通过与大量的ABS实车道路试验数据对比,验证了模型的准确性,从而为加速开发ABS算法奠定了基础。
2023/11/19 9:38:14 569KB matlab
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为了说明训练过程,本示例将训练SegNet,一种用于图像语义分割的卷积神经网络(CNN)。
用于语义分割的其他类型网络包括全卷积网络(FCN)和U-Net。
以下所示训练过程也可应用于这些网络。
本示例使用来自剑桥大学的CamVid数据集展开训练。
此数据集是包含驾驶时所获得的街道级视图的图像集合。
该数据集为32种语义类提供了像素级标签,包括车辆、行人和道路。
本示例创建了SegNet网络,其权重从VGG-16网络初始化。
要获取VGG-16,请安装NeuralNetworkToolbox?ModelforVGG-16Network:安装完成后,运行以下代码以验证是否安装正确。
此外,请下载预训练版SegN
2023/11/15 8:25:03 1.06MB 使用MATLAB深度学习进行语义分割
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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。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡