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Qualcomm Cloud AI 100 入门（SDK 1.9 版本）
Qualcomm Cloud AI 100 加速器卡和配套 SDK 提供卓越的功能和性能，可满足云数据中心、边缘和其他机器学习 (ML) 应用日益增长的推理需求。Cloud AI 100 卡由 AIC100 片上系统 (SoC) 提供支持，该芯片专门用于 ML 推理工作负载。应用和平台 SDK 可在 Cloud AI 100 硬件上编译、优化和运行来自 PyTorch、TensorFlow、ONNX、Caffe 和 Caffe2 等流行框架的深度学习模型。
曲线和python SDK
摘要。为教育目的编程人类机器人是一项艰巨的任务，对于初学者来说，经验很少。有几项研究可用，其中人类机器人（如NAO）被用于教育环境中，以移动，识别对象并进行类似人类的对话。这些研究通常包含第三方图书馆和先进的深度学习方法，因此很难遵循初学者。本文旨在作为使用ChoreGraphe和Python SDK对NAO机器人进行编程的人的启动指南。在这项研究中，NAO机器人使用机器人随附的可用组件来基于对话，运动，对象识别和避免障碍物的四个方案。本文着重于在此过程中通过考虑两种方法的优点和局限性在此过程中比较浮雕和Nao Python SDK。结果表明，曲线和python SDK都具有细微差别，其用法取决于用例。但是，对于刚起步的初学者来说，在不编写单行代码的情况下完成工作更容易完成。python，另一方面，对于低级功能很有用，并提供了更具灵活性。
AN1267：Bluetooth® SDK v3.x 及更高版本中的射频物理层评估
蓝牙规范定义了一种称为直接测试模式 (DTM) 的机制，用于测试蓝牙低功耗设备的无线电性能。该机制在蓝牙核心规范中有所描述，例如版本 4.2 或 5.2、第 6 卷、第 F 部分，可在 https://www.bluetooth.com/specifications/bluetooth-core-specification 上找到。DTM 用于验证蓝牙低功耗设备的射频 (RF) 物理层 (PHY)，以最终保证最终产品的互操作性和性能质量。与任何实施无线标准化技术的设备一样，RF 测试对于蓝牙设备至关重要，因为在产品推出之前必须仔细评估和验证完全符合互操作性规范和符合通信法规等因素。此外，在生产过程中评估产品的性能可能是可取的。在整个生产周期中以标准化方式轻松完成 RF 测试的能力非常有用。
Leica ADS L1 SDK 用户手册 - swisstopo
锚点 地理坐标系中 LSR 的原点，参考椭球为 WGS84 [弧度] CCD 线 电荷耦合器件 (CCD，感光硬件设备) 的线 DEM 数字高程模型表示 3D 表面或地形模型。未定义是否包含建筑物或树木。 DSM 数字表面模型表示高程的 3D 模型（网格），表面有建筑物和树木等物体。 DSNU 暗信号非均匀性。即使没有光线照射到每个像素上，每个像素也会“提供”一个灰度值。对于校正，使用未曝光的图像，即所谓的暗图像。 DTM 数字地形模型表示没有建筑物和树木等物体的 3D 表面模型。 ECEF 空间直角坐标系，以地球为中心、地球固定的坐标系 EOP 外部方向参数，主要是 x、y、z 和 omega、phi、kappa。描述 3D 坐标系中的传感器位置和方向。 L0 原始数据通过辐射校准进行校正，完全没有进行几何校准。无法通过 SDK 访问。L1 几何校正的 L0 图像，校正到给定平面。L1 带 DEM 校正 平滑的 EOP 并使用 DEM 进行校正。L2 正射影像 纬度 φ 从赤道测量，以北为正 经度 λ 从 0 子午线（格林威治）测量，以东为正 LSR 局部空间直角坐标系，另请参阅 ECEF 线数 飞行方向上的线数 样本数 飞行路线或图像中图像坐标的像素数