在进行客观校准的拍图时，校准Noise Profile时需要设置Liner ISP模式进行拍摄，但在Control Tool里没找到这个模式的开关位置，请问能帮忙解答一下吗？

J5编译tuning库时报错，请问有J5的acamera_command_define.h文件吗？哪里可以获取J5的编译tuning库的工具呢？另外，哪里可以获取J5的用户指导手册呢

基于地平线的前视感知app中的trigger_module模块，怎么开发EDR功能，目前没有看到相关的文档介绍？

J6X 支持 OPTEE OS，默认跑在安全OS中的TA，TA中除了支持加解密服务以外，后续还会支持哪些功能？

J6E 当前PCIe GEN4 x2lane, 是否可拆分，GEN4 x1 lane 外接SSD硬盘进行落盘， GEN4 x1 lane 互联其他SOC的PCIe 接口，做RC和ep的交互？针对上述是否都能满足GEN4 的速率，设计过程中需要注意哪些？

对于图中YNR，是只有CPE1有该模块么，是基于什么样的场景考虑的？ CPE0该链路没有YNR 优化调校的需求么？

对于J6 是否支持触发时间获取？因为在J5上只能获取这个图像到达时刻时间。如果支持，那么是如何实现的？

1. 芯片型号：J6M2. 天工开物开发包 OpenExplorer 版本：horizon_j6_open_explorer_v3.0.17-py310_20240705.tar.gz3. 问题定位：onnx推理4. 问题具体描述：我尝试推理qat中提供的示例bevformer导出的onnx模型，遇到问题：horizon:GridSample算子未注册。请问包括horizon:GridSample

1. 芯片型号：J32. 天工开物开发包 OpenExplorer 版本：horizon_xj3_open_explorer_v1.16.2c3. 问题定位：模型转换4. 问题具体描述：在执行 sh 03_build.sh转yolov8分割模型时，发现有一个输出的最后两个节点，运行在cpu上对应模型的节点如下我通过设置run_on_bpu参数，发现节点还是在cpu上运行请教一下是我哪里设置的不对嘛

在J5平台上面做GPSD进程的开机自启。创建了/etc/init.d/gpsd文件。cat /etc/init.d/gpsd.#!/bin/sh.### BEGIN INIT INFO.# Provides:          gpsd.# Required-Start:    $remote_fs $syslog $network.# Should-Start:      bluetooth d

用户您好，请详细描述您所遇到的问题，详细的描述有助于帮助我们快速定位，解决问题~Thanks♪(･ω･)ﾉ1. 硬件获取渠道及型号： 我们公司是你们的合作伙伴，自己做的板子2. 系统镜像版本： horizon-dev-J5-08103. 问题模块： MIPI 显示4. 问题描述： 5. 示例代码： 6. log文件（目前暂不支持附件上传，请通过百度网盘上传后贴链接）：场景：J5 无serdes，外

从天准购买有J6M，尝试运行示例bevformer_tiny_resnet50_detection_nuscenes，运行命令如下：root@hobot:/userdata/data/qat/script/bev/bevformer_tiny_resnet50_detection_nuscenes# bash fps.sh输入少量日志后无反应，板子也不再响应操作，必须重启日志如下：[DNN] HB

J5 J5_OE_1.1.74 改造浮点模型在一个轨迹预测算法中的修改方式如下：目前是在整个model的forward部分插入了这两个节点，可以正常训练。不清楚到底是要在整个模型的前后加入节点，还是在整个模型的forward部分加入（即图中所示），又或者是在某个模块中加入，比如local_encoder模块等等

J5 J5_OE_1.1.74 Train_one_epoch()函数的作用是什么？在我们自己的算法中该怎么去用呢？如果要量化我们自己的算法是不是需要将train_one_epoch里面的结构换成我们自己的（如下图红框）？

J5 J5_OE_1.1.74 在calibration和QAT量化感知训练过程中都有以下这一相似操作，如果引用了自己的模型，这一部分该如何修改呢

J5 J5_OE_1.1.74 以及在轨迹预测算法中模型输入的数据与参考文档的MobileNetV2不同，那么数据加载该如何处理这里的image,target是示例代码中的数据，应该是CIFAR10中的已经处理完成的数据。我们在实际使用的过程中需要更换为我们自己的数据，并且使用自己的dataloader，因为我们这边的数据量较多，示例代码过于简单。我们这边会涉及到需要数据，并且以某种形式进

J5 J5_OE_1.1.74 另外在此文档中所写，图像数据上板时的格式必须是centered_yuv444吗？如果我们相机采集到NV12数据上板，并在板端实时转为RGB再输入模型是否可行呢？

J5 J5_OE_1.1.74 以及在数据加载部分的dataloader部分，由于mobileNetV2使用数据较为简单，只有单张图像及其对应的真值输入，而BEV算法是在nuscenes数据集上实现的，数据加载部分我们是否需要做处理？

J5 J5_OE_1.1.74 在calibration部分首先有一个浮点模型初始化，在参考资料中是将插入量化节点的类直接调用，然而在BEV算法中由于mmdet3d库的“register”，“build”机制，我们无法直接通过这种方法去初始化模型。在这种情况下能否将“build”出来的模型作为浮点模型去使用。

J5 J5_OE_1.1.74我们目前所作QAT量化改造都是参考此链接进行的：7.3. 快速入门 — Horizon Open Explorer；目前主要疑问是该链接是使用了pytorch提供的简单分类算法进行的；而我们自己的算法是基于mmdet3d框架的BEV算法，对于参考资料中的一些改造在我们自己的代码中无从下手一、改造浮点模型问题一：首先7.3.2中的在模型前后插入QuantStub