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

--- 產品參數(shù) ---

型號 KM-B17575-BTD-004-0TB3

--- 數(shù)據(jù)手冊 ---

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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

圖像處理安全數(shù)據(jù) 汽車隱私
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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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康謀分享 | 特斯拉AD/ADAS緊急制動安全分析案例2025-04-23 09:34

基于1.5萬公里實測數(shù)據(jù)，本文揭示Autopilot三大緊急制動特征：對鄰車道的過度防御制動、ODD外場景的靜默退出風險及信號燈響應困境。研究通過多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術，量化分析制動事件，為ADAS系統(tǒng)優(yōu)化提供重要依據(jù)

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隨著傳感器數(shù)量的增加和數(shù)據(jù)規(guī)模的指數(shù)級增長，行業(yè)正面臨一系列挑戰(zhàn)：多源傳感器數(shù)據(jù)的時間同步難題、復雜數(shù)據(jù)格式的適配、測量技術的靈活性不足、設備集成周期冗長等，這些問題正成為自動駕駛研發(fā)與測試的“隱形瓶頸”。?

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康謀分享 | 仿真驅動、數(shù)據(jù)自造：巧用合成數(shù)據(jù)重構智能座艙2025-04-02 09:50

隨著汽車向智能化、場景化加速演進，智能座艙已成為人車交互的核心承載。從駕駛員注意力監(jiān)測到兒童遺留檢測，從乘員識別到安全帶狀態(tài)判斷，座艙內的每一次行為都蘊含著巨大的安全與體驗價值。

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技術分享 |多模態(tài)自動駕駛混合渲染HRMAD：將NeRF和3DGS進行感知驗證和端到端AD測試2025-03-26 16:05

多模態(tài)自動駕駛混合渲染HRMAD，融合NeRF與3DGS技術，實現(xiàn)超10萬㎡場景重建，多傳感器實時輸出，仿真更接近真實數(shù)據(jù)！然而，如何用高保真仿真場景快速驗證自動駕駛算法？HRMAD已集成至aiSim平臺，端到端測試即刻開啟！

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技術分享 | AVM合成數(shù)據(jù)仿真驗證方案2025-03-19 09:40

AVM 合成數(shù)據(jù)仿真驗證技術為自動駕駛環(huán)境感知發(fā)展帶來助力，可借助仿真軟件配置傳感器、搭建環(huán)境、處理圖像，生成 AVM 合成數(shù)據(jù)，有效加速算法驗證。然而，如何利用仿真軟件優(yōu)化傳感器外參與多場景驗證，顯著提升AVM算法表現(xiàn)？

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