OSEK的某些部分由ISO17356标准化。(可私信博主，获得该标准) OSEK_Run_Time_Interface(ORTI)_Appendix B0_Processor_Register_Naming_V1.0_2002 ISO 17356由以下部分组成： -OSEK Glossary （位于OSEK Binding 1.4.1，ISO 17356-1的一部分，由ISO-style introduction和glossary组成） -OSEK Binding Specification（基础：OSEK Binding 1.4.1，ISO 17356-2，glossary除外） -OSEK OS（基础：OSEK OS2.2.1，ISO 17356-3） -OSEK COM（基础：OSEK COM3.0.2，ISO 17356-4） -OSEK NM（基地：OSEK NM2.5.2，17356-5） -OSEK OIL（基础：OIL 2.4.1，ISO 17356-6）

本内斯蒂2011年新作品，主要介绍时域噪声抑制理论，值得大家下载下来详细研究

连续时间下的随机控制，主要介绍动态规划原则，HJB方程（有限时间、无限时间、停时）、最优停时问题、粘性解以及脉冲控制 该书是对上述问题/模型/理论的基础介绍，不过多涉及深层次定理证明，适用于入门

基于matlab simulink的UWB通信仿真历程

目标跟踪和碰撞时间估计 这是Udacity传感器融合纳米度的第二个项目。 我融合了来自KITTI数据集的相机和LiDAR测量值，以检测，跟踪3D空间中的物体并估算碰撞时间。 首先，我用YOLOv3处理图像以检测和分类对象。 下图显示了结果。 基于YOLOv3发现的边界框，我开发了一种通过关键点对应关系随时间跟踪3D对象的方法。 接下来，我使用了两种不同的方法来计算碰撞时间（TTC），分别是基于LiDAR和基于相机的TTC。 环境的结构由主要讲师Andreas Haja构建。 基于LiDAR的TTC 我通过使用齐次坐标将前车的3D LiDAR点投影到2D图像平面中。 投影如下图所示。接下来，我将3D LiDAR点分布到相应的边界框。 最后，我根据不同帧的对应边界框中最接近的3D LiDAR点计算了TTC。 基于摄像头的TTC 我使用检测器/描述符的各种组合来找到每个图像中的关键点，并在

分享office时间控件，便于更好的选取，节省录入时间，避免录入错误。

系统的（由于要用到的知识多，因此只能是大略介绍，不可能详细）。 下面是我看过的觉得比较好的几本： 230《数学建模与数学实验.第 3 版》赵静, 但琦主编 231《数学建模及其基础知识详解》王文波编著 232《数学建模方法及其应用》韩中庚编著 233《数学建模》Maurice D. Weir, (美) William P. Fox 著 二十一、“数学史”

该书详细讲解了MIMO信息理论、误码率分析及接受分集理论

Bakery - GPU Lightmapper Bakery Real-Time Preview 教程参考： https://blog.csdn.net/f402455894/article/details/123329549

Bakery Real-Time Preview 1.18.unitypackage