pytorch搭建CNN+LSTM+Attention网络实现行车速度预测项目代码加数据，适合初学者，代码结构清晰

针对行车受不同负载的影响,导致行车定位不准确等因素,提出了一种模糊控制算法。以S7-300为控制核心实现了直接查表法的模糊控制决策。分析了模糊控制过程中的实现方法及模糊查询表的MATLAB的实现。并通过Simulink进行仿真实验表明,该模糊控制系统具有良好的稳定性。

凌度行车记录仪电子狗升级软件，把它放到模块里双击软件自动更新模块

用于开机启动DailyRoads行车记录仪; DailyRoads行车记录仪打包在一起了，安装即可用。断电后10S自动关机，桌面不会显示此应用的界面！

阐述了以单片机为核心，RS-485总线构成的数据采集系统，对列车行车时的气缸压力、车轴温度进行实时监控。同时对列车刹车压力检测电路、车轴温度检测电路、A／D转换电路、单片机接口电路、 RS-485串行数据通信电路及系统软件作了较详细的论述。为列车安全行车提供了一套全新的智能测控系统设计方案。

研究了行车环境下激光条纹图像中心线快速、准确且可靠的提取方法。基于ENet深度学习模型实现了激光条纹的多区段快速分割; 通过统计各区段内光条梯度方向的直方图来确定各分段光条的法线主方向, 并构造了相应的方向模板; 利用分区域多模板匹配的灰度重心法实现了光条中心的亚像素坐标提取。研究结果表明, 该方法可以有效克服室外行车环境中各类干扰信息对光条中心提取的影响, 单幅钢轨轮廓图像的光条提取时间仅为2.1 ms, 误差均值约为0.082 pixel, 标准差为0.047 pixel, 兼顾了光条中心提取的时效性和准确率。

A-B区段管内车流密度图 18

小米行车记录仪1.0.13固件，可尝试解决时间不准、重置后无法正常关机等问题。 如果目前能正常使用，不建议升级。 升级有风险，需自行承担风险。

Axure 是一个专业的快速原型设计工具，让负责定义需求和规格、设计功能和界面的专家能够快速创建应用软件或Web网站的线框图、流程图、原型和规格说明文档。 随着信息时代的爆发性发展，各种数据呈几何级数增加，所以人们需要用终端显示出大量数据的情况，可以更加清晰、分辨率高的终端形式，大屏可视化从而发展起来。Axure 制作原型使大屏可视化的需求定义变得非常简单 本方案提供了大屏可视化的模板，让你的工作变得更加方便、快捷、一蹴而就

最新3dMax夜晚行车灯光轨迹一键生成插件Traffic Trails 支持3dmax2018.2或更高版本 + Vray渲染器 使用方法： 1.首先沿道路放置虚拟对象，确保虚拟对象在放下时出现，完成虚拟对象后按ESC键； 2.点击“红色或黄色轨迹”按钮生成； 3.为3ds Max和VRay使用日光系统并将其设置为夜间，可在红色/黄色材质中应用渐变坡度贴图加入干扰。