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汽車四輪定位基礎教程（第2版）

為了解決crv的問題，作者陸耀迪（主編） 這樣論述：

本書着眼於現代汽車四輪定位的基礎知識，重視實踐。全書包括汽車底盤及懸架系統基礎知識、輪胎與車輪定位、四輪定位基礎知識、科學四輪定位、四輪定位專用零件及工具、汽車定位故障診斷、四輪定位調整案例、四輪定位儀的選擇及四輪定位的經營技巧等8章，每章力求涉及從業人員最關心的問題。書末的附錄，相關而實用。本書精心組織，人性化謀篇，圖文並茂，重在實際應用。本書既便於汽車維修人員、各類汽車維修企業和輪胎店相關從業人員，以及從事汽車維修設備產品及配件銷售的人員學習使用，也可供大中專院校師生和汽車愛好者參考。

crv進入發燒排行的影片

在下雨情況下的強健型物件偵測方法

為了解決crv的問題，作者Hoang Quoc Viet 這樣論述：

In recent years, object detection approaches using deep convolutional neural networks have been achieved major advance in favorable weather conditions. However, such success is hardly achieved with rainy weather conditions due to lack of visibility. Aiming to bridge this gap, in this dissertation,

we present a novel Selective Features Absorption network (SFA-Net) to improve the performance of object detection not only in rainy weather conditions but also in normal weather conditions. SFA-Net accomplishes this objective by utilizing three subnetworks, where the feature selection subnetwork is

concatenated with the object detection subnetwork through the feature absorption subnetwork to form a unified model. In addition, to promote further advancement in object detection impaired by rain, we propose a large-scale rainy image dataset, named srRain, which contains both synthetic rainy image

s and real-world rainy images for training and testing purposes. srRain is comprised of 25,900 rainy images depict- ing diverse driving scenarios in the presence of rain with a total of 181,164 instances interpreting five common object categories.In verification experiments, the SFA-Net reaches the h

ighest mean average precision (mAP) of 77.53% on a normal image set, 62.52% on a synthetic rainy image set, 37.34% on a collected natural rainy image set, and 32.86% on a published real rainy image set, surpassing current state-of- the-art object detectors and the combination of image deraining and

object detection models while retaining a high speed.

天體與天象

為了解決crv的問題，作者朱江（主編） 這樣論述：

本書主要內容包括天體、天象的基本介紹，四季星空及中國境內可見星座的識別方法，普及型天文望遠鏡的使用方法，初級天體、天象攝影技巧等。1982年1月北京師范大學地理系學士學位。曾任中學地理教師及天文、地理、攝影、環境保護、集郵等課外活動輔導教師。著有《世紀之交話宇宙》、《田園之歌•農業發展與環境》等科普圖書，《少年天文學》等十余篇科普作品在《天文愛好者》雜志發表。喜愛觀天象，有三次日全食、三次日環食、兩次日偏食、三次月全食、一次金星凌日、多次彗星及流星雨以及其他天象觀測活動經歷，積累了一定數量的天體、天象照片。

基於深度神經網路及視覺注意力模型輔助之道路場景評估

為了解決crv的問題，作者吳文嘉 這樣論述：

機器學習應用於車載裝置的技術日新月異，當中有許多應用已常見於日 常生活當中，如: 車道線輔助、碰撞警示系統等。除上述的例子外，透過機 器學習的發展，有許多更複雜的資訊也可以應用於駕駛輔助當中。本篇論文 提出一基於駕駛人注意力分析模型結果結合卷積神經網路對駕駛場景進行辨 識的方法，以應用於先進駕駛輔助系統(ADAS)，使系統能分析前車影像的 情況是否屬於高風險的行車環境，進一步地讓駕駛或自駕車系統有更充裕的 時間反應。本論文將以兩部分進行實驗，第一部分為駕駛人注意力分析，透 過目前較先進的深度學習網路模型，學習眼動儀蒐集之人眼注視區域特徵， 以取得駕駛畫面當中的重要區域; 第二部分為駕駛場景評

估，本文將駕駛場 景分為四個等級，分別透過2D 卷積神經網路對RGB 影像與光流影像提取 影像特徵，並結合第一部分的方法進一步取得空間注意力區域，增強重要區 域所提取的特徵，之後經由長短期記憶網路學習駕駛影像的時間維度資訊， 最後將含有時間維度資訊的特徵輸入至全連接層，取得四種道路場景等級的 評估分數。在後續實驗中，也有與3D 卷積網路進行比較，並發現先提取影 像特徵在進行時間維度的訓練，在駕駛場景評估任務有比較好的表現。