利用Edge Impulse在高通跃龙QCS6490部署ResNet-3D模型进行视频行为检测(1)：环境准备与模型转换
本文介绍如何利用 Edge Impulse 平台，将基于Kinetics-400数据集预训练的 ResNet-3D 模型转换为可在高通跃龙 QCS6490 芯片上运行的格式，并在搭载该芯片的 EB3 Gen2 边缘智能站上进行部署与测试。本篇重点讲解环境搭建、模型下载与转换。
Qualcomm QCS6490时间：2025-12-11 09:00:00
高通携手Arduino(3): Arduino Uno开发板实践
高通Arduino Uno Q开发板融合了高通在无线通信和低功耗技术方面的优势。
Qualcomm Arduino时间：2025-12-10 12:18:59
高通携手Arduino(2): 从 Uno Q 起步，边缘AI平台全面进化
高通携手Arduino赋能下一代边缘AI开发者。它不仅是技术下沉，更是通过赋能全球数百万的Arduino开发者，高通正在为未来的边缘AI市场播种。
Qualcomm Arduino时间：2025-12-09 09:52:06
高通携手Arduino(1): 突破性的边缘AI开发平台来了
近日，高通以其在边缘AI领域的重磅产品与战略合作，再次证明了其在“云端协同”未来图景中的核心地位。
Qualcomm Arduino时间：2025-12-09 09:49:42
利用高通AI推理套件打造微服务(2): 核心实现、部署与性能优化
本篇我们将着手编写微服务的业务逻辑，建立服务间的通信桥梁，并将所有组件整合，最终在骁龙开发板上部署和运行一个完整的、可远程调用的AI推理微服务。
Qualcomm AI时间：2025-12-05 16:34:33
利用高通AI推理套件打造微服务(1): 环境搭建与模型转换全指南
本篇（上篇）将作为系列的第一部分，带领大家了解如何利用高通AI推理套件（Qualcomm AI Inference Suite） 的基础设施，为构建一个图像分类微服务打下坚实的基础。
Qualcomm AI时间：2025-12-03 09:56:26
骁龙AI PC与Win11 OS的环境上部署 Stable Diffusion v2.1
本文将手把手指导你在这类新设备的开发环境中，成功部署并运行 Stable Diffusion v2.1，解决 ARM64 架构下的特有挑战。
Qualcomm 骁龙AI PC时间：2025-12-02 10:42:09
ExecuTorch + Hexagon NPU (4)：端侧 VAE / 图像后处理优化指南
本篇文章将介绍如何在 Qualcomm SoC 上使用 ExecuTorch + Hexagon NPU 优化 VAE 解码与图像后处理流程，并提供可直接运行的示例代码。
Qualcomm VAE时间：2025-12-01 11:11:10
ExecuTorch + Hexagon NPU (3)：端侧 Diffusion 模型部署指南
在端侧设备上运行 Diffusion 类生成式模型（如 Stable Diffusion、Stable Diffusion Turbo、Mobile Diffusion 等），需要同时兼顾性能、功耗与内存占用。
Qualcomm Diffusion时间：2025-11-27 09:53:40
GenieChat：使用 Genie API 构建 LLM 驱动的Android应用
本文档指导开发者构建一个名为GenieChat的完整Android聊天应用，用于与本地LLM进行交互。
Qualcomm Genie API时间：2025-11-26 11:11:34
ExecuTorch + Hexagon NPU (2)：端侧 LLM 部署指南
本篇文章面向需要在高通骁龙平台上部署 LLM（如 Llama、Phi、Gemma 等）的开发者，介绍如何使用 ExecuTorch + Hexagon NPU 完成模型准备、图优化、量化、AOT 编译与设备侧执行流程。
Qualcomm LLM时间：2025-11-26 11:10:57
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