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BQ25601 I2C控制1电池3-A降压电池充电器高输入电压和NVDC电源路径管理数据表（Rev. A）
• High-efficiency, 1.5-MHz, synchronous switch- mode buck charger – 92% charge efficiency at 2-A from 5-V input – Optimized for USB voltage input (5 V) – Selectable low power pulse frequency modulation (PFM) mode for light load operations • Supports USB On-The-Go (OTG) – Boost converter with up to 1.2-A output – 92% boost efficiency at 1-A output –准确的恒定电流（CC）极限 - 柔和启动高达500 µf电容载荷 - 输出短路保护 - 轻型功率PFM模式用于轻载荷操作•单个输入以支持USB输入和高电压适配器 - 支持3.9-V至13.5-V至13.5-V输入电压范围为22-V绝对最大输入范围，最大输入电压电压当前的限制为100 maa-3.MA，MA MA MA MA MA，MA MA MA MA 2.0，USB 3.0标准和高电压适配器（IINDPM） - 输入电压限制的最大功率跟踪高达5.4 V（VINDPM） - VINDPM阈值会自动跟踪电池电压 - 自动检测USB SDP，DCP，DCP和非固定电源适配器•较高的电源电源pather•MOSS MOSS PATTER（N.5-MOSS）•MOSS MOSS PATLECT（N.5-M）电源（N）即时启用没有电池或深层电池电池 - 在电池补充模式下的理想二极管操作•batfet控制以支持船舶模式，唤醒和完整的系统重置•灵活的自主和I 2 C模式以进行最佳系统性能•高集成•高度集成，包括所有MOSFET，包括当前的感应和循环补偿，高准确性•高准确性 - iC的频率–±0.5％iec and Curtion cultulation yeec and Curdundy candulty•当前级别•目前范围为1.5--A. 5--A. 5--A，1.5-a and Acculation-1.5-a A. 5-a.5-a，1.5-aa consecultion – 5-a and A. 5-a A. 5-a。 62368-1终端设备标准
北欧车辆数据集 (NVD) - CVF 开放获取
摘要 无人机图像中的车辆检测和识别是一个复杂的问题，已用于不同的安全目的。这些图像的主要挑战是从斜角捕获的，并带来了一些挑战，例如非均匀照明效果、退化、模糊、遮挡、能见度丧失等。此外，天气条件在引起安全问题方面起着至关重要的作用，并为收集的数据增加了另一个高水平的挑战。在过去的几十年里，人们采用了各种技术来检测和跟踪不同天气条件下的车辆。然而，由于缺乏可用数据，在大雪中检测车辆仍处于早期阶段。此外，还没有使用无人机 (UAV) 拍摄的真实图像在雪天检测车辆的研究。本研究旨在通过向科学界提供北欧地区不同环境和各种积雪条件下无人机拍摄的车辆数据来解决这一空白。数据涵盖不同的恶劣天气条件，如阴天降雪、低光照和低对比度条件、积雪不均、高亮度、阳光、新雪，以及温度远低于-0摄氏度。该研究还评估了常用物体检测方法（如 YOLOv8s、YOLOv5s 和 Faster RCNN）的性能。此外，还探索了数据增强技术，以及那些增强检测器性能的技术
北欧车辆数据集 (NVD) - CVF 开放获取
摘要 无人机图像中的车辆检测和识别是一个复杂的问题，已用于不同的安全目的。这些图像的主要挑战是从斜角捕获的，并带来了一些挑战，例如不均匀的照明效果、退化、模糊、遮挡、能见度丧失等。此外，天气条件在引起安全问题方面起着至关重要的作用，并为收集的数据增加了另一个高水平的挑战。在过去的几十年里，人们采用了各种技术来检测和跟踪不同天气条件下的车辆。然而，由于缺乏可用数据，在大雪中检测车辆仍处于早期阶段。此外，还没有使用无人机 (UAV) 拍摄的真实图像在雪天检测车辆的研究。本研究旨在通过向科学界提供北欧地区不同环境和不同积雪条件下无人机拍摄的车辆数据来解决这一空白。数据涵盖不同的恶劣天气条件，如阴天降雪、低光照和低对比度条件、积雪不均、高亮度、阳光、新雪，以及温度远低于-0摄氏度。该研究还评估了常用物体检测方法（如 YOLOv8s、YOLOv5s 和 Faster RCNN）的性能。此外，还探索了数据增强技术，并提出了在此类场景中增强检测器性能的技术。代码和数据集将在 https://nvd.ltu-ai.dev 上提供