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Jetson Orin NX上CAN总线调试全攻略：从硬件焊接到开机自启动（附常见问题解决方案）

本文详细介绍了在NVIDIA Jetson Orin NX开发板上进行CAN总线调试的全过程，包括硬件焊接、驱动配置、通信测试和开机自启动设置。针对常见问题如信号接反、波特率设置等提供了实用解决方案，帮助开发者快速实现稳定的CAN总线通信。

2022（一等奖）B360基于Arcpy与SVM的滑坡易发性评价

此外，在ArcGIS平台下，“易发性图预测（多进程）”工具的运行时间为2h 48m 3s，“易发性图预测（单进程）”工具的运行时间为5h 19m 27s，运行时间缩短了近2h 31m 24s，运行效率提高了47.39%。在ArcGIS Pro平台下，“易发性图预测（多进程）”工具的运行时间为20m 12s，“易发性图预测（单进程）”工具的运行时间为1h 26m 47s，将运行时间缩短了近1h 6m 35s，运行效率提高了76.72%。滑坡的发生受各种影响因素的影响，目前，影响因素的选择没有一个统一的标准。

AD20 Channel-Offset Error 解决办法

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言AD20 PCB相同电路模块ROOM格式复用时出现 Channel-Offset Error 解决办法一、问题现象二、解决办法 前言 AD20 PCB相同电路模块ROOM格式复用时出现 Channel-Offset Error 解决办法 一、问题现象 我们经常在使用Room格式快速布局相同模块电路时出现以下问题， 二、解决办法 相同模块电路PCB布局复制的过程网上有很多，这里不再做赘述，步骤都差不多，只说问题根源； 1：.

深度残差网络的无人机多目标识别

深度残差网络的无人机多目标识别 人工智能技术与咨询 来源：《图学学报》。作者翟进有等 摘要：传统目标识别算法中，经典的区域建议网络(RPN)在提取目标候选区域时计算量大，时间复杂度较高，因此提出一种级联区域建议网络(CRPN)的搜索模式对其进行改善。此外，深层次的卷积神经网络训练中易产生退化现象，而引入残差学习的深度残差网络(ResNet)，能够有效抑制该现象。对多种不同深度以及不同参数的网络模型进行研究，将两层残差学习模块与三层残差学习模块结合使用，设计出一种占用内存更小、时间复杂度更低的新型多捷.