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OFDM便是多载波调制的特例，其使用数个正交载波调制信号，在每个子载波间不需要有保护间隔，大大的增加了带宽使用效率，且使OFDM更有位分配的概念，即通道环境好的子载波就加大该载波的power或提高调制等级（ex:BPSK->QAM），位分配使得OFDM带宽使用效率更加高。AOA 定位一般是基于相位差的方式计算出到达角度，一般不单独使用，由于 AOA 涉及到角度分辨率的问题，若单纯 AoA 定位， 若离基站越远，定位精度就越差。随着机器学习,深度学习的发展，很多深度学习的模型应用于无线感知,效果较好。

OFDM便是多载波调制的特例，其使用数个正交载波调制信号，在每个子载波间不需要有保护间隔，大大的增加了带宽使用效率，且使OFDM更有位分配的概念，即通道环境好的子载波就加大该载波的power或提高调制等级（ex:BPSK->QAM），位分配使得OFDM带宽使用效率更加高。AOA 定位一般是基于相位差的方式计算出到达角度，一般不单独使用，由于 AOA 涉及到角度分辨率的问题，若单纯 AoA 定位， 若离基站越远，定位精度就越差。随着机器学习,深度学习的发展，很多深度学习的模型应用于无线感知,效果较好。

OFDM便是多载波调制的特例，其使用数个正交载波调制信号，在每个子载波间不需要有保护间隔，大大的增加了带宽使用效率，且使OFDM更有位分配的概念，即通道环境好的子载波就加大该载波的power或提高调制等级（ex:BPSK->QAM），位分配使得OFDM带宽使用效率更加高。AOA 定位一般是基于相位差的方式计算出到达角度，一般不单独使用，由于 AOA 涉及到角度分辨率的问题，若单纯 AoA 定位， 若离基站越远，定位精度就越差。随着机器学习,深度学习的发展，很多深度学习的模型应用于无线感知,效果较好。

BeagleY®-AI 采用德州仪器新推出的 AM67A AI 视觉处理器。这款处理器集成了四个 64 位 Arm® Cortex®-A53 CPU 核心，时钟频率高达 1.4 GHz，两个通用 C7x DSP 和矩阵加速器（MMA），能提供 4 TOPS 的深度学习性能。此外，它还配备了视觉处理加速器、GPU 核心和多个专门用于实现低功耗、低延迟的 GPIO 控制 Arm Cortex-R5 核心。

system之前分区文件的起始地址都比原始文件偏移0x20字节，这是因为header多了两行，也就是记录system第二段的存放地址和大小。查看fastboot文件大小是999424字节对应16进制就是F4000，很可能打包头部信息记录了分区的文件大小，文件地址、烧录地址，这样才能将固件中国取出对应分区文件并写到EMMC对应地址上。打包得到新的固件，对比下头部信息，发现略微差异，这个差异是system的，看起来是新打包的将system分割了(可能是工具判断文件大小自己调整的)

1块500GB M.2 SSD系统盘+1块8TB SATA 企业级硬盘作为数据盘。1块1TB M.2 SSD系统盘+1块18TB SATA 企业级硬盘作为数据盘。1块1TB U.2 SSD系统盘+3块18TB SATA 企业级硬盘作为数据盘。2张NVIDIA Geforce RTX 4090三风扇版。4张NVIDIA Geforce RTX 4090三风扇版。NVIDIA Geforce RTX 4090涡轮版。常用配置以单卡、双卡、四卡工作站，八卡服务器为主。目前常用的显卡4090、A6000.