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【资讯】代码、硬件与一场暴风雪：与1,000名开发者一同构建边缘侧AI的未来
当一场特大暴风雪席卷麻省理工学院的校园时，高通技术公司正在 “2026 MIT Reality Hack” 上为我们自己的合作“风暴”助威。来自全球各地的近1,000名创新者齐聚这一顶级体验式黑客松，围绕“梦想机器”这一主题展开探索。
Qualcomm 边缘侧AI时间：2026-04-16 10:24:59来源：CSDN 资讯
【博客】高通跃龙IQ-9075跨板刷机实战：将高通EVK开发板镜像写入Thundercomm开发板
本文以高通跃龙 IQ-9075 平台为对象，尝试将高通 EVK 开发板 Ubuntu 镜像跨板刷入 Thundercomm DevKit。直接刷入因固件不匹配致系统崩溃，改用原厂底层固件 + 高通系统镜像混合方案，修复引导参数后成功启动，验证同 SoC 跨板刷机可行性与关键故障原因。
Qualcomm IQ-9075 EVK时间：2026-04-16 09:47:09来源：CSDN 博客
【博客】在高通跃龙IQ-9100上实现振荡电流故障预测(3): 实时推理服务与告警系统实现
前两篇文章分别完成了硬件接入与数据采集、LSTM模型训练与边缘部署，打通了从传感器到模型推理的完整链路。然而，在实际工业现场中，仅有模型是不够的——我们需要一个稳定、实时、可运维的推理服务，能够持续采集数据、调用模型、输出结果，并在检测到异常时及时告警。
Qualcomm IQ-9100时间：2026-04-15 09:59:40来源：CSDN 博客
【博客】在高通跃龙IQ-9100上实现振荡电流故障预测(2): LSTM模型训练与边缘部署
在上一篇文章中，我们完成了振动与电流传感器的硬件接入与数据采集，实现了从传感器到CSV文件的完整数据通道。本文将进一步介绍如何利用采集到的数据（或公开数据集）训练LSTM故障分类模型，并将其部署到高通跃龙IQ-9100边缘设备上，完成“采集 → 推理 → 告警”的闭环。
Qualcomm IQ-9100 LSTM时间：2026-04-14 13:39:46来源：CSDN 博客
【博客】在高通跃龙IQ-9100上实现振荡电流故障预测(1): 硬件接入与数据采集
近年来，预测性维护（PdM ）越来越受到关注，其核心思路是：将振动、电流等关键数据实时采集上来，利用AI在边缘端进行分析，提前发现异常趋势，避免突发停机。本文作为系列第一篇，重点介绍如何在高通跃龙IQ-9100平台上完成硬件接入与数据采集。
Qualcomm IQ-9100时间：2026-04-13 10:07:27来源：CSDN 博客
【资讯】从硬件到智能：用于可扩展安全解决方案的高通AI摄像头平台
随着2026年ISC West展会的临近，实体安全行业正处于一个关键的变革转折点。以摄像头为核心的传统安全模式正在迅速演变为更为复杂AI驱动生态系统 – 在这一生态系统中，摄像头不再是单纯的拍摄设备，而是转变为具备实时决策、自主运行能力，并能在全设备网络中持续学习的智能传感器。
Qualcomm ISC时间：2026-04-09 10:24:27来源：CSDN 资讯
【博客】基于高通跃龙IQ-9100的图像检测半自动化标注系统搭建实践(2): 边缘部署实践、性能优化
本文详细介绍了基于高通IQ-9100边缘计算平台搭建图像检测半自动化标注系统的完整实践。系统通过在IQ-9100的Hexagon NPU上部署YOLOv8n目标检测模型和EdgeSAM分割辅助模型，实现了高效的“AI预标注+人工精修”工作流。
Qualcomm IQ-9100 YOLOv8n时间：2026-04-09 10:08:54来源：CSDN 博客
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