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Jetson デバイスのモジュールモデル、L4T バージョン、カーネル、OS バージョン、およびパフォーマンステストまたは検証のための電源モードのベースラインスナップショットを取得します。
2026年9月27日
Chrome DevTools Protocol を使用して、外部依存関係を一切必要とせずに、SPA や遅延読み込みされる画像、非常に長いページにも対応しながら、あらゆるウェブページの全ページスクリーンショットをキャプチャできます。
2026年9月27日
S3ファイル、ローカルからのアップロード、JDBCデータベース（Oracle、SQL Server、PostgreSQL、MySQL、RDS、Aurora）、Amazon Redshift、Snowflake、BigQuery、DynamoDB、または既存のGlueカタログテーブル（移行）から、AWSデータレイクへデータをインポートします。 デフォルトのターゲットは S3 Tables です。S3 Tables が導入されていない場合は、汎用バケット上の標準 Iceberg がサポートされます。1 回限りのロード、定期的なパイプライン、移行に対応しています。トリガー対象：データのインポート、データのロード、取り込み、データベースの同期、テーブルの移行、AWS へのデータ移動、設定
2026年9月27日
APIやインターフェースの詳細には触れずに、車両経路問題（TSP、VRP、PDP）の種類と、それらを定式化するために必要なデータ要件について定義する。
2026年9月25日
固定されたクラス語彙を持たずに、テキストプロンプトで記述されたオブジェクトを検出するGrounding DINOモデルに対し、トレーニング、評価、エクスポート、量子化、および推論実行を行う。
2026年9月25日
モデルの応答をグラウンドトゥルースと比較することで、VLMによる二値分類問題の予測から偽陽性および偽陰性のギャップを抽出し、下流の根本原因分析のために構造化されたJSONLファイルと要約レポートを生成する。
2026年9月25日
コスト行列、時間枠、容量制約、および集荷・配送ペアを用いて、NVIDIA cuOptのPython APIを使用して車両ルート計画問題（TSP、VRP、PDP）を解く。
2026年9月25日
NVIDIA GPU に対応したローカルまたはリモートの Docker デーモン上で、TAO SDK ジョブを Docker コンテナとして実行します。これには、事前チェックや認証情報の処理も含まれます。
2026年9月25日
Megatron Bridgeのトレーニングジョブについて、フォールトトレランス、ストラグラー検出、プリエンプション、プロセス内再起動、および再実行ステートマシンを設定します。
2026年9月25日
NVIDIA Jetsonデバイスでは、フラッシュする前にBPMP DTBおよびnvpower.shを編集することで、CPU、GPU、およびEMCのクロック動作をロック、制限、またはカスタマイズできます。
2026年9月25日
Jetson Thor または Orin のカスタムキャリアボード上で、ツリー内のセンサー DTSI からカーネル DT オーバーレイを生成することで、MIPI/GMSL カメラセンサーを有効にします。
2026年9月25日
Holoscan SDKのソースコードを、ツリー内に含まれるDockerベースのビルドスクリプトを使用してビルドし、CMakeベースのアプリケーション用のローカルインストールツリーを生成します。
2026年9月25日
