WinPE制作系列(1):如何为ARM架构的设备制作WinPE映像
本文档用于指导IT人员，为ARM设备（基于骁龙 X 系列平台）制作可启动的 Windows 预安装环境（WinPE）映像。本文档中的步骤可作为制作WinPE 的快速入门示例，适用于实验、部署 验证以及基础故障排查等场景。
Qualcomm WinPE AI PC时间：2026-04-16 14:47:25
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 09:29:42
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 09:51:47
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 13:35:55
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 09:42:34
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 10:01:24
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(1): 系统背景、架构设计与模型选型
本文介绍了一种基于高通跃龙IQ-9100边缘计算平台搭建的半自动化图像检测标注系统。实测结果表明，相较于纯人工标注，该系统将标注效率提升了3~5倍，同时保持了95%以上的标注精度，为工业质检、安防监控等场景下的数据闭环建设提供了可落地的边缘解决方案。
Qualcomm IQ-9100 NPU算力时间：2026-04-08 09:47:59
高通跃龙IQ-9100平台上部署7B模型 FastRPC SMMU 映射失败的诊断分享
本次实验目标是将 Qwen2.5-7B-Instruct 部署 到高通跃龙IQ-9100平台上，并使用 Hexagon DSP 做推理加速。实验中使用的硬件是Thundercomm 的高通跃龙IQ-9100平台。
Qualcomm IQ-9100 Hexagon DSP时间：2026-04-07 09:29:07
利用高通跃龙IQ-9100平台部署工业异常检测模型PaDiM(2): QNN转换与板端部署
上一篇我们把 PaDiM模型 的 backbone 导出成了 ONNX，统计参数也存好了。接下来就是把 ONNX 转成 高通跃龙IQ-9100平台上跑的格式，再在该平台上把完整推理链路跑通。
Qualcomm IQ-9100 ONNX时间：2026-04-02 10:01:37
利用高通跃龙IQ-9100平台部署工业异常检测模型PaDiM(1): 环境准备与模型导出
高通跃龙IQ-9100平台作为高通跃龙系列的旗舰平台，100 TOPS 的 AI 算力、-40~115℃的工业级温宽，天生就是为工厂车间、户外检测这类场景设计的。把 PaDiM 部署上去，摄像头拍一张、板子算一下、几毫秒出结果，断网也能跑，数据也不用上传云端，挺香。
Qualcomm IQ-9100 模型部署时间：2026-04-01 09:43:42
高通跃龙IQ-9100平台上工业缺陷检测实战(5): C++ 常驻 QNN 推理
上一篇已经完成端到端 profiling、优化方向梳理与 INT8 量化回归方法。基于这些结论，本篇将把推理部分从“工具/脚本调用”升级为 C++ 常驻进程：使用 qnn-sample-app 作为基线工程，完成内存喂入与循环执行改造，以降低初始化开销并收敛 P95 延迟抖动。
Qualcomm IQ-9100时间：2026-03-31 10:02:29
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