PAN profile与DUN profile是不是共存亚？

startfrom0 2007-03-29 10:25:33

我看到好几部采用Windows Mobile系统的PDA，发现没有一台同时具备PAN和DUN的功能。所以，我想问在Windows Mobile下，PAN和DUN功能不能都具备？

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kchai1 2007-09-19

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PAN Profile和Dun Profile是可以共存的，但是一般在Windows Mobile平台上，都不提供PAN profile，因为就目前移动平台来讲，共享上网还属于比较超前的领域。

barrylau 2007-04-13

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理论上是可以共存的

博主为自己设定了一份经典蓝牙学习计划，希望快速学习完成，对经典蓝牙有更深度的认知。目前博主只计划使用安卓、Windows。前面的学习的差不多了，到这里检点经验包。

│ 完整设备发现与连接建立流程 ││ ││ 阶段1: 设备发现 (Inquiry) ││ ├─ 主设备发送 GIAC 在32个唤醒信道上 ││ ├─ 从设备回复 FHS (BD_ADDR + CLK) ││ └─ 主设备收集设备列表 (Name, Class, RSSI) ││ ││ 阶段2: 用户选择目标设备 ││ └─ 应用层展示设备列表，用户选择要连接的设备 ││ ││ 阶段3: 连接建立 (Page) ││ ├─ 主设备使用已知BD_ADDR发起Page │。

代码转载自：https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 自动驾驶是当前科技界高度关注的研究方向，其研究范畴涵盖了人工智能、计算机视觉、机器学习以及传感器融合等多个重要学科。这份题为"自动驾驶论文"的资料，无疑为人们提供了一个深入了解这一复杂系统的机会。以下是基于其标题和描述所呈现的一些关键知识点的详细阐述： 1. **自动驾驶技术**：自动驾驶指的是车辆在无需人类驾驶员参与的情况下，借助各类传感器和智能算法来感知周围环境，制定行驶路线，并执行驾驶行为。这种技术的核心宗旨在于提升交通安全性、缓解交通压力，并改善出行体验。 2. **Python编程语言**：Python是一种在数据处理和科学计算领域得到广泛应用的高级编程语言，由于其语法简洁且拥有丰富的库支持，经常被应用于自动驾驶领域的数据处理、模型构建和系统集成。 3. **源代码分析**：论文中提供的源代码可能包含了自动驾驶算法的实现细节，可能涵盖环境感知模块（包括图像处理、激光雷达数据解读）、决策模块（涉及路径规划、行为分析）、控制模块（涵盖车辆动力学建模、控制策略设计）等，这些代码可作为学习和研究自动驾驶算法的实践范例。 4. **计算机视觉**：自动驾驶系统中的计算机视觉技术主要用于识别道路标识、行人、其他车辆等，这通常涉及图像分类、目标识别和语义分割等任务，常见的技术包括卷积神经网络（CNN）、区域提议网络（RPN）、YOLO、Faster R-CNN等。 5. **机器学习**：机器学习是自动驾驶技术的核心，用于训练模型以理解和预测复杂的驾驶情境。深度学习，特别是深度强化学习，在决策制定和控制策略方面已取得显著进展。 6. **传感器融合**：自动驾驶汽车通常装备多种传...

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