欢迎您来到 Qualcomm 硬件开发俱乐部！
在我们这个硬件俱乐部中，汇集了 Qualcomm 最新最顶尖的硬件开发的内容，您可以了解到最先进的嵌入解决方案、企业应用和 IoT/M2M 等先进技术。让开发者、创客和硬件设备制造商能够尽早熟悉新一代 Qualcomm 的硬件配置，从而快人一步抢占先机。您可以在这里可以第一时间获得 Qualcomm 提供的硬件开发套件，更可以和业界同行深度交流。这里是属于每一个热爱硬件人的俱乐部。
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硬件资讯
8380-MusicPlayer
该项目在8380开发板上构建运行Windows系统，并在此基础上构建一个简单、用户友好的音乐播放器，使用C#使用Windows窗体构建。它旨在为播放音乐库提供无缝直观的体验。
C6490-MobileVLM-cn
MobileVLM 是一种强大的多模态视觉语言模型 (MMVLM)，旨在在移动设备上运行。 它是无数面向移动的架构设计和技术的融合，其中包括一组从头开始训练的 1.4B 和 2.7B 参数规模的语言模型，以及在以下环境中预训练的多模态视觉模型： 通过高效投影仪进行 CLIP 时尚、跨模态交互。 根据几个典型的 VLM 基准评估 MobileVLM。 与一些更大的模型相比，模型表现出了同等的性能。
C8550-风格迁移示例
该项目在C8550开发板上构建并运行C8550 发展工具包系统的源代码，充分利用了发展工具包的多样性及其强大的连接和计算能力。Style Transfer 可以把自己需要处理的图片，根据选择的风格，把图片渲染为跟风格一致的图片。
C6490-模糊图像清晰化处理
该项目将开源模型DeepDeblur移植到C6490P DK上，通过SNPE调用dsp，使得模型可以以一个较高的效率运行在边缘设备，满足快速图像清晰化处理的需求。
CM2290-数字识别
该项目在cm2290开发板上构建并运行cm2290发展工具包系统的源代码，充分利用了发展工具包的多样性及其强大的连接和计算能力。这是使用TensorFlow构建的数字分类器模型的端到端示例2.0（Keras API），并在MNIST数据集上进行训练。示例应用程序允许用户画一个数字并预测它将是哪个数字。
CM2290-交互式图像分割
该项目在cm2290开发板上构建并运行cm2290发展工具包系统的源代码，充分利用了发展工具包的多样性及其强大的连接和计算能力。Interactive Segmentation 相机应用程序，它接受图像和该图像中的一个点，然后尝试确定周围的重要区域。
RB1_LaneDetection示例
项目以QRB2210开发工具包系统源代码为基础，运行在QRB2210开发板上，充分利用了开发工具包多样而强大的连接和计算能力。使用Opencv加载mp4视频文件，并对视频文件逐帧处理，识别每一帧图片中道路线条后做响应处理，处理后的视频帧输出为视频流文件。
RB1_ImageOCR示例
项目以QRB2210开发工具包系统源代码为基础，运行在QRB2210开发板上，充分利用了开发工具包多样而强大的连接和计算能力。使用Opencv加载image，并对image做二值化、去噪等预处理，通过Tesseract-OCR对与预处理后的image进行文字识别处理，并将结果保存为txt文件。
CM2290-图片语义识别示例
CM2290开发板可以用于文本处理，该模型可以针对输入两张图片进行语义分析, 可以识别出两张图片是否表达的是一个相同的含义，而不只是单纯的比较的图片的MD5 。
CM2290文本语义识别示例
该项目在cm2290开发板上构建并运行cm2290发展工具包系统的源代码，充分利用了发展工具包的多样性及其强大的连接和计算能力。它是使用在SQUAD 1.1数据集上微调的预训练文本分类模型创建的。 该模型以段落为输入，然后使用TensorFlow Lite模型将段落分类到预定义的组中，以预测段落的情绪是积极的还是消极的。它是在Mass等人提供的Large Movie Review Dataset v1.0上进行训练的。
Qualcomm 开发者专区是 Qualcomm 联合CSDN 共同打造的面向中国开发者的技术专区。致力于通过提供全球最新资讯和最多元的技术资源及支持，为开发者们打造全面一流的开发环境。本专区将以嵌入式、物联网、游戏开发、Qualcomm® 骁龙™处理器的软件优化等技术为核心，打造全面的开发者技术服务社区，为下一代高性能体验和设计带来更多的想法和灵感。
加入 Qualcomm 开发者专区高通 AI Hub
全新高通 AI Hub 包含预优化AI模型库，支持在搭载骁龙和高通平台的终端上进行无缝部署。
该模型库为开发者提供超过75个主流的AI和生成式AI模型，比如Whisper、ControlNet、Stable Diffusion和Baichuan-7B，可在不同执行环境(runtime)中打包，能够在不同形态终端中实现卓越的终端侧AI性能、降低内存占用并提升能效。所有模型均经过优化，以充分利用高通AI引擎内所有核心（NPU、CPU和GPU）的硬件加速能力，从而使推理速度提升4倍。
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