康謀b-plus 高性能數(shù)據(jù)下載平臺/BRICK Thunder Dock TB3

型號： KM-B17575-BTD-004-0TB3

品牌： b-plus

--- 產(chǎn)品參數(shù) ---

型號 KM-B17575-BTD-004-0TB3

--- 數(shù)據(jù)手冊 ---

BRICK-Thunder-Dock-TB3產(chǎn)品手冊-2024版.pdf

--- 產(chǎn)品詳情 ---

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產(chǎn)品型號：KM-B18085-NEL-001-0001、0002 型號：KM-B18085-NEL-001-0001、0002
康謀b-plus 雙介質車載以太網(wǎng)分析儀/NETLion 10002024-04-15 16:45

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康謀b-plus 高性能數(shù)據(jù)下載平臺/BRICK Thunder Dock TB32024-04-15 14:46

產(chǎn)品型號：KM-B17575-BTD-004-0TB3 型號：KM-B17575-BTD-004-0TB3
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產(chǎn)品型號：KM-B16047-DLY-EP3-0023、0024 型號：KM-B16047-DLY-EP3-0023、0024
康謀b-plus 高帶寬自動駕駛測量平臺/ BRICKplus2024-04-15 13:52

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康謀b-plus高帶寬自動駕駛測量平臺 /BRICK22024-04-15 13:48

產(chǎn)品型號：KM-B17049-B2C-002-C002 型號：KM-B17049-B2C-002-C002

康謀分享 | 物理級傳感器仿真：破解自動駕駛長尾場景驗證難題2025-07-09 09:36

本文聚焦物理級仿真，剖析攝像頭光學建模、CMOS 光電轉換、激光雷達高斯光束與衰減建模，解讀 ASAM OpenMATERIAL 3D 標準，以構建可信仿真閉環(huán)，助力算法驗證與高階智駕落地。

仿真傳感器建模自動駕駛驗證
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康謀分享 | 基于多傳感器數(shù)據(jù)的自動駕駛仿真確定性驗證2025-07-02 13:17

自動駕駛仿真測試中，游戲引擎的底層架構可能會帶來非確定性的問題，侵蝕測試可信度。如何通過專業(yè)仿真平臺，在多傳感器配置與極端天氣場景中實現(xiàn)測試數(shù)據(jù)零差異？確定性驗證方案已成為自動駕駛研發(fā)的關鍵突破口！

python 仿真測試傳感器算法自動駕駛
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方案分享 | ARXML 規(guī)則下 ECU 總線通訊與 ADTF 測試方案2025-06-25 09:53

汽車電子開發(fā)新進展：ARXML 規(guī)則與 ADTF 框架結合，實現(xiàn) ECU 總線通訊高效測試

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康謀分享| 揭秘C-NCAP ：合成數(shù)據(jù)如何助力攻克全球安全合規(guī)難關？2025-06-18 10:07

C-NCAP 2024新規(guī)將DMS、RFR納入評分體系，推動中國汽車安全從被動向主動轉型。車企面臨成本、惡劣環(huán)境可靠性等挑戰(zhàn)。如何通過虛擬仿真和合成數(shù)據(jù)技術，助力車企大幅提升驗證效率，滿足合規(guī)標準？

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康謀方案 | 高精LiDAR+神經(jīng)渲染3DGS的完美融合實踐2025-06-11 13:51

在自動駕駛仿真測試剛需下，數(shù)字孿生成提升保真度關鍵。本文介紹傳統(tǒng)與前沿結合的構建流程，先通過數(shù)據(jù)采集、點云聚合等完成高精地圖重建，再以NeRF+3DGS實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡重建，降本增效，為仿真注入真實感，重塑測試范式。

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干貨分享 | 從云端到單機的數(shù)據(jù)匿名化全攻略2025-06-04 09:53

在數(shù)據(jù)驅動決策時代，企業(yè)面臨隱私合規(guī)與數(shù)據(jù)利用的雙重挑戰(zhàn)（如PIPL、GDPR等隱私規(guī)定要求）。如何在聚焦效率與合規(guī)平衡，助力汽車、零售等行業(yè)在保護敏感信息的同時，安全釋放視頻數(shù)據(jù)價值，破解數(shù)據(jù)處理的合規(guī)與業(yè)務增長難題

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方案分享 | 高精度時間同步技術的實現(xiàn)與應用2025-05-28 09:49

如何通過硬件級PTSS/CTSS技術實現(xiàn)亞微秒級時間同步，支持多傳感器數(shù)據(jù)精準對齊？PSB+QX550方案采用GPS/PPS/本地時鐘冗余設計，具備動態(tài)容錯功能，適用于自動駕駛測試等需要高精度時間同步的場景。

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康謀洞察 | L3+智能座艙時代，主機廠三大核心需求揭秘！2025-05-21 09:55

艙內感知模型遇數(shù)據(jù)瓶頸？真實采集成本高、隱私限制嚴、長尾場景稀缺！行業(yè)正轉向合成數(shù)據(jù)破局，但仍面臨諸多困難。本文為大家詳細揭秘析主機廠和算法供應商的三大需求核心，加速破局！

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康謀分享 | 自動駕駛仿真進入“標準時代”：aiSim全面對接ASAM OpenX2025-05-14 10:38

自動駕駛領域，仿真與標準接口至關重要。康謀aiSim集成ASAM OpenX系列標準，通過OpenDRIVE、OpenSCENARIO等五大標準，全面優(yōu)化仿真各環(huán)節(jié)，提升測試效率與規(guī)范性，推動自動駕駛規(guī)模化落地。

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技術分享 | 高逼真合成數(shù)據(jù)助力智駕“看得更準、學得更快”2025-04-29 10:47

自動駕駛研發(fā)如何高效獲取海量訓練數(shù)據(jù)？高逼真合成數(shù)據(jù)技術正在提供新解法。通過仿真平臺可生成多場景、多傳感器的精準標注數(shù)據(jù)。文章詳解如何構建符合nuScenes標準的數(shù)據(jù)集，覆蓋復雜交通場景，為感知模型訓練提供高效、可控的數(shù)據(jù)支持。

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