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。核心内容涵盖了使用OkHttp处理API的流式响应（Stream）以实现实时打字机效果，集成Markwon库渲染Markdown格式的AI回复，以及构建基于RecyclerView的聊天UI。此外，还介绍了如何动态配置API地址及Temperature、Top P等模型参数。

本指南解析了Genie API Service的混合架构，该应用结合了Java前端服务与C++推理后端，用于在Android设备后台运行高性能AI模型。文档详细说明了ForegroundService的生命周期管理、核心C++库的加载流程，并提供了关于如何通过ADB推送模型文件、修改config.json配置文件以及在设备上启动本地Web服务进行模型推理的完整操作手册。

边缘智能技术快速迭代，并与行业深度融合。它正重塑产业格局，催生新产品、新体验，带动终端需求增长。为促进边缘智能技术的进步与发展，拓展开发者的思路与能力，挖掘边缘智能应用的创新与潜能，高通技术公司联合阿加犀智能科技主办了“2024高通边缘智能创新应用大赛”。大赛共甄选出 36 个卓越项目，以下为工业智能质检赛道中高校开发者和企业开发者的优秀项目分享。

边缘智能技术快速迭代，并与行业深度融合。它正重塑产业格局，催生新产品、新体验，带动终端需求增长。为促进边缘智能技术的进步与发展，拓展开发者的思路与能力，挖掘边缘智能应用的创新与潜能，高通技术公司联合阿加犀智能科技主办了“2024高通边缘智能创新应用大赛”。大赛共甄选出 36 个卓越项目，以下为边缘智能计算赛道的获奖作品，分别来自独立开发者、高校开发者和企业开发者的优秀项目分享。

情感分析是可以标识出语句的正面或者负面情绪，主要包括：正向(Positive)，负向(Negative)两个值。本文基于高通GitHub上开源的代码，介绍了如何在高通Snapdragon 8 Gen 2的手机上，开发文本情感分析的Android应用。

在人工智能技术的飞速发展中，目标检测技术已成为智能视频分析领域的明星。本文将带您走进高通QCS6490平台，一探究竟如何利用其强大的硬件能力，结合Intelligent Multimedia SDK（IM SDK），完成视频的拉流和解码，开发高效能的目标检测AI应用。

高通的 AI Hub 是一个全新的 AI 模型库，专为搭载骁龙和高通平台的终端设备提供优化的 AI 模型。这些模型经过验证，可在不同执行环境中部署，实现卓越的终端侧 AI 性能、降低内存占用并提高能效。本文将介绍如何在Qualcomm QCS6490开发板上运行高通AI Hub图像分类提供的示例Android应用程序。

Inception_v3 是一种卷积神经网络模型，主要用于图像分类和识别任务。它通过因式分解卷积来提高计算效率，并引入了批量归一化技术，以增强训练稳定性和收敛速度。Inception_v3 在 ImageNet 数据集上表现出色，具有较高的准确性和较低的计算成本，是图像处理领域的重要工具。

QCS6490是高通公司针对高端物联网终端而优化的SoC，在性能和功耗上有最优的平衡。《探索QCS6490目标检测AI应用开发》是介绍如何基于QCS6490平台完成AI+IoT的应用开发的系列文章。 本期主要介绍如何在FV01开发板上开发一个目标检测AI应用程序。

QCS6490是高通公司针对高端物联网终端而优化的SoC，在性能和功耗上有最优的平衡。《探索QCS6490目标检测AI应用开发》是介绍如何基于QCS6490平台完成AI+IoT的应用开发的系列文章。 本期主要介绍如何在FV01开发板上开发一个目标检测AI应用程序。