电子技术专业基础与实务(中级)考试经验 (下)

之前一直忘记写下篇,偶然看见还是同学在3年前的文章下面留言,现在回忆下,把之前考试欠的文章补上!

查到考试成绩时,成绩只会显示合格和不合格,同去考试的朋友同事,了解到的有5位,其中3位通过了考试,感觉不复习的小伙伴考过的可能性不大……

后续的环节是论文和评审,没事的时候多注意网站的更新内容,和一起考试的小伙伴多交流,别忘记了某些环节,就太失败了!

论文不必多说了,按照工作中的项目写,认真点,多注意论文格式肯定是没问题的,有字数要求,而且印象中有上限的字数要求。

论文提交流程有点忘记了,后续是论文的评审,会要求在周末的某天某个时间去一个学校,我之前去的是朝阳区芳园里小区附近的一个学校。

评审的人在一个教室等待,提前打印好自己的论文,多看下,一会好回答问题!

找到评审等候教室后,会有老师查身份证,告诉大家下个进去评审的人准备。

当时我评审的时候是三个评委,都是男的,带着书卷气息,感觉像是学校的相关专业的老师,年龄40左右,在一个类似会议室的地方,三个人审。

简单自我介绍后,干的工作,公司介绍,后面基本上就是拿着论文问问题,我写的论文是二次保护的设备相关的,印象中问过我:

1、产品使用在什么地方,与过CCC认证的产品区别?

2、装置的形式是什么(机箱形式,插件布局等)?

由于论文都是自己写的,项目也是自己带人干的,所有细节一清二楚;而且做的东西比较前沿,这几年一直在国网批量生产,使用的东西都比较新,估计几个老师也看不懂,所以他们最后说,论文写的挺全的,扩展性什么的都写的挺清楚的,挺好的,就完事了。

 

后续过了好几个月,忘记是短信通知还是网站通知了,通知去领取了中级职称的证件,领取的地址是在地铁农展馆附近,路过使馆区?印象不深了!

总之,难度不大,认真对待肯定有收获,各位加油!

 

 

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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