五大类进口商品的国别/地区构成

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2005-2018


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五大类进口商品的国别/地区构成字段
进口国家
年份及月度
HS编码类别
出口国家和地区
金额(百万美元)
同比%
占比%

样本数据

进口国家年份及月度HS编码类别出口国家和地区金额(百万美元)同比%占比%
瑞士2019年HS71:贵金属及制品阿联酋14,86345.417.1
瑞士2019年HS71:贵金属及制品英国7,590-60.58.7
瑞士2019年HS71:贵金属及制品法国5,893-10.26.8
瑞士2019年HS71:贵金属及制品美国5,702-34.56.6
瑞士2019年HS71:贵金属及制品意大利4,72837.55.4
瑞士2019年HS28-38:化工产品德国12,274-0.424.0
瑞士2019年HS28-38:化工产品爱尔兰6,941-14.813.6
瑞士2019年HS28-38:化工产品英国5,18348.210.1
瑞士2019年HS28-38:化工产品美国4,719-1.49.2
瑞士2019年HS28-38:化工产品意大利4,50414.98.8
瑞士2019年HS84-85:机电产品德国10,446-3.830.5
瑞士2019年HS84-85:机电产品中国6,4464.618.9
瑞士2019年HS84-85:机电产品意大利2,618-3.17.7
瑞士2019年HS84-85:机电产品美国1,7296.45.1
瑞士2019年HS84-85:机电产品奥地利1,422-3.14.2
瑞士2019年HS86-89:运输设备德国6,303-3.331.9
瑞士2019年HS86-89:运输设备美国2,58726.713.1
瑞士2019年HS86-89:运输设备法国1,184-10.36.0
瑞士2019年HS86-89:运输设备英国1,1311.25.7
瑞士2019年HS86-89:运输设备意大利1,0650.45.4
瑞士2019年HS72-83:贱金属及制品德国5,126-8.741.0
瑞士2019年HS72-83:贱金属及制品意大利1,584-10.812.7
瑞士2019年HS72-83:贱金属及制品法国899-8.27.2
瑞士2019年HS72-83:贱金属及制品奥地利877-8.87.0
瑞士2019年HS72-83:贱金属及制品中国600-0.84.8
韩国2019年HS25-27:矿产品沙特阿拉伯20,939-16.414.6
韩国2019年HS25-27:矿产品美国16,23438.211.3
韩国2019年HS25-27:矿产品澳大利亚16,077-0.711.2
韩国2019年HS25-27:矿产品卡塔尔12,624-20.98.8
韩国2019年HS25-27:矿产品俄罗斯11,814-17.68.2
韩国2019年HS84-85:机电产品中国53,8476.838.1
韩国2019年HS84-85:机电产品日本16,297-20.811.5
韩国2019年HS84-85:机电产品美国14,032-6.79.9
韩国2019年HS84-85:机电产品台湾省11,610-3.88.2
韩国2019年HS84-85:机电产品越南10,67224.27.6
韩国2019年HS28-38:化工产品中国10,324-9.923.7
韩国2019年HS28-38:化工产品日本8,526-7.319.6
韩国2019年HS28-38:化工产品美国6,778-1.215.6
韩国2019年HS28-38:化工产品德国3,045-2.27.0
韩国2019年HS28-38:化工产品法国1,296-5.33.0
韩国2019年HS72-83:贱金属及制品中国12,2370.631.4
韩国2019年HS72-83:贱金属及制品日本7,905-6.520.3
韩国2019年HS72-83:贱金属及制品美国2,6111.16.7
韩国2019年HS72-83:贱金属及制品印度1,458-17.13.7
韩国2019年HS72-83:贱金属及制品澳大利亚1,1534.23.0
韩国2019年HS86-89:运输设备德国6,1470.328.1
韩国2019年HS86-89:运输设备美国4,7969.021.9
韩国2019年HS86-89:运输设备中国2,2947.610.5
韩国2019年HS86-89:运输设备日本2,243-8.110.2
韩国2019年HS86-89:运输设备英国896-23.94.1

数据更新频率

年度更新

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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