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
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。
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。
CM2290手势鉴别
项目依托CM2290开发工具包，充分利用CM2290丰富而强大的连接能力。通过MediaPipe model 通过识别手部的21个3D坐标，是目前最先进的方法推理，具有实时性能，甚至可以扩展到多只手。
WIFI 温湿度计
项目依托CM2290开发工具包，充分利用CM2290丰富而强大的连接能力。通过HostAPD和UDHCPD工具使能AP WIFI，通过mosquitto完成温湿度数据的传输。开发板打开wifi热点，运行mosquitto服务后，湿度计会主动连接wifi并上报数据。温度和湿度数据可以在一个简单的网页上查看。
CM2290图像识别
本项目依托CM2290开发套件，利用开发套件的AI计算能力和图像处理能力，图像分类模型和图像分类模型都使用图像作为输入，预测这些图像属于预定义类别的概率。 例如，一个图像运动识别模型可以被训练来识别不同颜色的电脑键盘、不同品牌的鼠标和不同尺寸的显示器。
口罩检测
依托QCS610开发工具包，利用开发工具包的AI计算能力和图像处理能力实时采集图像，预处理后进行AI推理，并输出推理结果。我使用gstreamer和TFLITE来完成上述功能。当管道获得有效的图像数据时，它会自动采集图像，进行AI推理，并返回口罩在图像帧中的位置信息。
姿势识别
本项目依托QCS610开发套件，利用开发套件的AI计算能力和图像处理能力，实时采集图像，预处理后进行AI推理，并输出推理结果。我使用gstreamer和Snapdragon Neural Processing Engine SDK来完成上述功能。当管道获得有效的图像数据后，自动采集图像，进行AI推理，返回人体姿态信息。
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