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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
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。
RB1-艺术风格转换示例
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HostAPD和UDHCPD工具使能AP WIFI，使用GStreamer和ZLMediaKit完成RTSP流媒体功能，使用TFLITE完成art风格转移算法的推断。
CM2290文本分类示例
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。
CM2290-Bert QA示例
项目在cm2290开发工具包系统源码构建并运行在CM2290开发板上，充分利用了开发工具包多样而强大的连接能力以及运算能力。它是使用在SQuAD 1.1 数据集上微调的预训练 BERT 模型创建的， 该模型将一段文章和一个问题作为输入，然后返回最有可能回答问题的一段文章。它需要半复杂的预处理，在应用程序中实现的标记化和后处理步骤。
CM2290交通标志识别示例
项目在cm2290开发工具包系统源码构建并运行在CM2290开发板上，充分利用了开发工具包多样而强大的连接能力以及运算能力。通过HostAPD和UDHCPD工具使能AP WIFI，通过GStreamer、ZLMediaKit和FFMPEG完成RTSP流媒体功能，通过 TFLITE 完成 yolov5 交通标志识别模型的推理运行。
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