Qualcomm全球副总裁沈劲：共享经济现状和未来机遇
市面上的单车品牌达到了25家。共享单车本质上是希望将资源更加有效的利用起来，是共享经济的一种形式，共享经济现在一片火热，诸多的单车、内容共享项目也获得了很多投资，看似投资人对于共享经济是非常看好的。
Qualcomm GMIC 共享经济时间：2017-05-09 11:38:09
Qualcomm技术标准高级总监李俨：蜂窝通信助力智慧交通
随着5G技术的发展，蜂窝V2X技术也将会得到增强。未来车辆之间不仅可以感知到彼此的存在，还可以把感知到的东西进行分享，比如车上装了激光雷达、摄像头，就可以看到很多车边的场景，还可以把信息分享给其他并未安装激光雷达等设备的车辆，帮助它们实现自动驾驶，提升安全性。
Qualcomm GMIC 5G时间：2017-05-09 11:30:55
Qualcomm 中国区董事长孟樸：5G成就智能新时代
从智能手机到智能汽车，一切智能产品的发展都离不开移动通信。5G作为下一代移动通讯技术，将带给我们数千兆的传输能力，低时延并支持海量终端。而高通将引领5G之路走得更远。
Qualcomm 5G GMIC时间：2017-05-09 11:26:22
开发者新征程：扩展到新的开发领域
目前新技术层出不穷，新兴技术比以往任何时候都更加容易获得，面对如此多的机会，开发人员遇到的挑战点不是技能以及专业知识，而是如何作出选择。
Qualcomm 开发者时间：2017-05-09 10:14:32
专访中科创达软件工程师龙辉：Idea赋予实践的演进之路
智能化时代到来，让身边越来越多的生活用品开始向智能化转变，同时也吸引了大量开发者的目光，他们希望通过自己的idea来改变人们的生活。但对于初学者而言，如何将自己的Idea赋予实践绝非易事
Qualcomm DragonBoard 410c时间：2017-05-02 11:57:02
Facebook和Qualcomm合作优化Caffe2和Snapdragon NPE
在正在进行的Facebook F8开发者大会上，Facebook和Qualcomm宣布携手合作，优化Caffe2和Snapdragon 神经处理引擎（NPE）软件框架。
Qualcomm Facebook Caffe2时间：2017-04-25 16:54:29
Caffe2和Snapdragon揭开移动机器学习新篇章
机器学习就其核心而言是一种将海量数据转化为实际操作的方法。机器学习技术最受关注的方面多涉及超快数据处理应用、服务器群和超级计算机
Qualcomm 机器学习时间：2017-04-25 04:50:00
硬件 - 软件融合：需要考虑的关键技术
硬件 - 软件融合，或者如何将硬件和软件系统更紧密地结合在一起，都说明了二者是如何赋予对方功能的（有时甚至可互为动力）。
Qualcomm 软件 硬件时间：2017-04-25 10:02:01
GMIC 2017前瞻：Qualcomm引领创新、助力生态繁荣
本次GMIC大会，Qualcomm在E18号展位设立展示区，涵盖5G、物联网、骁龙技术、VR游戏互动体验、DragonBoard等展示，多位合作伙伴也将展出其先进产品和技术，全方位展现Qualcomm始终引领创新、助力生态系统繁荣发展的承诺和实力。
Qualcomm GMIC时间：2017-04-21 12:07:36
月度开发者：Solstice和边缘计算
艾睿电子推出的DragonBoard™410c开发板其优点在于具有强大的灵活性，在构建现实世界物联网解决方案的挑战，以及Dragonboard 410c助力设计运行AWS Greengrass的边缘网关，扩展AWS IoT和Lambda功能，为发送到云端的东西添加智能特性均有突出表现。
Qualcomm DragonBoard 410c Solstice时间：2017-04-19 10:19:36
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。
加入 Qualcomm 开发者专区高通 AI Hub
全新高通 AI Hub 包含预优化AI模型库，支持在搭载骁龙和高通平台的终端上进行无缝部署。
该模型库为开发者提供超过75个主流的AI和生成式AI模型，比如Whisper、ControlNet、Stable Diffusion和Baichuan-7B，可在不同执行环境(runtime)中打包，能够在不同形态终端中实现卓越的终端侧AI性能、降低内存占用并提升能效。所有模型均经过优化，以充分利用高通AI引擎内所有核心（NPU、CPU和GPU）的硬件加速能力，从而使推理速度提升4倍。
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