Windows on Snapdragon白皮书系列(1)：如何在Windows on Snapdragon设备上安装 RSAT
本文介绍 Windows on Snapdragon 设备三种 RSAT 安装方法，覆盖 AD、DNS 等管理组件，说明控制面板、设置、PowerShell 安装步骤与验证方式，并针对 MCM 环境的安装故障，提供组策略、配置及日志排查方案。
Qualcomm 骁龙 X 系列平台 AI PC WoS时间：2026-10-15 10:38:16
Arduino UNO Q 实战：温湿度检测 + 自动穿衣提醒 Demo
基于 Arduino UNO Q，SHT31 由 STM32 采集温湿度，经 Bridge RPC 传给高通 Linux。Python 按温湿度规则生成穿衣提醒，硬件感知与业务决策分离，还可扩展 AI、天气等功能。
Qualcomm 开发者分享 Arduino UNO Q时间：2026-10-14 09:37:41
第二代骁龙XR2+平台的XR应用开发实战(6): 渲染优化与Motion-to-Photon低延迟技术
XR 渲染优化核心目标为稳定 90fps、MTP 小于 20ms，可借助 ATW/ASW、单通道实例化、注视点渲染、帧时序监控及场景、Shader 优化手段实现。下文将讲解 OpenXR 标准开发与引擎集成。
Qualcomm xr java XR2+ Gen2时间：2026-10-14 09:30:31
Arduino UNO Q 双脑开发初体验：用 Qualcomm Linux 控制 STM32 实时硬件
Arduino UNOQ 采用双脑架构：高通 QRB2210 运行 Linux，处理 AI、网络；STM32U585 负责实时硬件控制，二者通过 Bridge‑RPC 通信。借助 App Lab 可协同开发，适合机器人、边缘 AI 项目。
Qualcomm 开发者分享 Arduino UNO Q时间：2026-10-14 09:25:42
第二代骁龙XR2+平台的XR应用开发实战(5): 手势识别与眼动追踪交互开发
手势与眼动追踪是 XR 自然交互核心，涵盖 21 点手部追踪、射线交互、注视点渲染降负载、眼动确认及多模态融合。下篇将详解 XR 渲染优化中的 Motion-to-Photon 延迟与 ATW/ASW 技术。
Qualcomm xr 交互 XR2+时间：2026-10-13 09:38:16
第二代骁龙XR2+平台的XR应用开发实战(1): 硬件架构深度解析与开发环境搭建
XR 包含 VR、AR、MR，对芯片的摄像、显示、低延迟、端侧 AI 等要求极高。骁龙 XR2+ Gen2 是 XR 旗舰平台，被多款主流头显采用，AI 算力强，支持多路摄像头与更高规格显示。本文将解析其硬件架构并讲解 XR 开发环境搭建。
Qualcomm 骁龙平台 XR2 MR时间：2026-10-08 09:34:11
【开源项目】基于犀牛派 X1 的端侧多模态伴读机器人
本文介绍基于犀牛派 X1 的端侧多模态伴读机器人项目，全流程离线完成书页识别、语音交互与多模态问答，已实现端到端闭环验证并完成性能优化，项目代码已开源。
Qualcomm 开发者分享 犀牛派 X1时间：2026-09-30 09:30:14
Qualcomm 开发者专区是 Qualcomm 联合CSDN 共同打造的面向中国开发者的技术专区。致力于通过提供全球最新资讯和最多元的技术资源及支持，为开发者们打造全面一流的开发环境。本专区将以嵌入式、物联网、游戏开发、Qualcomm® 骁龙™处理器的软件优化等技术为核心，打造全面的开发者技术服务社区，为下一代高性能体验和设计带来更多的想法和灵感。
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9月12日
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