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5月13日-7月3日，2025高通边缘智能创新应用大赛主办方「高通技术公司」，联合承办方「阿加犀」以及赛事合作伙伴开展了一系列横跨技术洞察、平台解析与实战攻略的公开课，助力开发者吃透赛事设备，抢占创新先机

高通推出全新品牌跃龙（Dragonwing），与现有骁龙品牌形成双线布局。骁龙面向消费级市场，主要应用于智能手机等终端设备；跃龙则聚焦工业和企业级市场，涵盖工业机器人、无人机、智能摄像头等领域。

高通公司推出全新产品品牌跃龙(Dragonwing)，与现有的骁龙系列形成双龙齐飞格局。跃龙系列专注于工业及嵌入式物联网、网络和蜂窝基础设施等领域，与面向消费级设备的骁龙系列形成差异化布局。

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高通平台中如何实现高分辨率、高帧率的显示效果？

高通平台对不同操作系统（如 Android、Linux）的支持有什么特点和差异？

如何在高通平台上进行系统调试？有哪些专用的调试工具和方法？

高通平台的硬件安全模块、加密算法等是如何实现的？

高通平台的安全机制包括哪些方面？

本文聚焦高通QCS8550处理器部署YOLO系列目标检测模型的性能表现。测试数据显示，在640×640分辨率下，YOLOv5到YOLOv11各版本模型在CPU、NPU（QNN2.31）不同精度（FP32/FP16/INT8）中的推理速度差异显著。

摘要：distributed-llama项目通过分布式架构实现轻量化设备协同运行大语言模型，突破单机性能限制。该项目支持Linux，优化ARM CPU，可运行Llama系列及DeepSeek等模型。采用主从节点架构，主

我想在高通SA8295芯片上部署一个RAG系统，现在需要部署BAAI/bge-reranker-large模型，有没有谁会这个，谢谢！

常见性能问题及优化方案 页面加载速度慢的原因分析 资源压缩与合并的最佳实践 懒加载与预加载的实现方式 减少重绘与回流的技巧 跨浏览器兼容性问题 不同浏览器渲染差异的解决方案 常见CSS前缀与Polyfill的使用 ES6+语法在旧版本浏览器中的兼容处

本文聚焦高通 QCS8550 处理器部署 YOLO11-seg 模型的研究与测试。QCS8550 作为物联网旗舰处理器，以 4 纳米工艺实现 48TOPS 边缘 AI 性能，搭载先进 CPU、GPU 及连接技术，适配高要求 IoT 场景。

本文研究了在高通QCS8550处理器上部署YOLO11-obb定向目标分类模型的性能表现。QCS8550采用4nm工艺，提供48TOPS的AI算力，CPU性能提升1.5倍，GPU性能提升3倍。测试显示，YOLO11系列模型在NPU上运行效率显著提升。

为响应广大开发者的需求并确保创新构想充分落地，2025高通边缘智能创新应用大赛现对赛程进行重要调整：初赛报名及作品提交截止日期正式延至8月8日，后续赛程同步顺延！

高通骁龙QCS8550处理器与YOLOv11模型优化测试 摘要：本文展示了基于高通QCS8550处理器（4nm工艺，48TOPS AI算力）的YOLOv11-cli系列模型优化测试。

高通QCS8550平台成功部署YOLO11-pose模型 摘要：本文详细介绍了在高通QCS8550硬件平台上部署YOLO11-pose姿态估计模型的全过程。QCS8550采用4nm工艺，配备八核CPU和48TOPS AI算力，为模型部署提供强大硬件.

本文聚焦于在高通骁龙 QCS8550 边缘计算设备上部署 YOLOv10 目标检测模型的全过程及性能测试。通过将 YOLOv10 的 pt 模型转换为 ONNX 格式，再利用 AIMO 平台转换为 QCS8550 NPU 支持的 QNN2.31 格式