不知从什么时候开始,以谷歌眼镜为代表的穿戴式智能设备如雨后春笋般现身。通常来说,可穿戴设备是指那些直接穿在身上或是整合进用户的衣服或配件的 设备,除了谷歌眼镜、蓝牙耳机、手表计算器这些我们熟悉的设备外,还有些新奇的东西,比如发亮的裙子、会自动拍照的挂饰摄像头、键盘裤子、传感器智能服、 太阳能充电背包等。
可穿戴技术是20世纪60年代美国麻省理工学院媒体实验室提出的创新技术,利用该技术可以把多媒体、传感器和无线通信等技术嵌入人们的衣着中,可支 持手势和眼动操作等多种交互方式。专家预计,今年将销售接近1500万台可穿戴智能设备,到2017年销售数量将接近7000万台。在产品体积越来越小、 重量越来越轻、功耗越来越低的趋势下,将可穿戴设备连接到功能强大的智能手机或平板电脑进行数据处理和与云端的数据传输变得尤为重要。因此,移动智能设备 已经成为连接一切的枢纽。市场调查机构Gartner预计,到2016年,可穿戴式智能电子产品的市场规模将达到100亿美元,而整个互联网市场将会向移 动终端倾斜。
随着可穿戴技术越来越重要,利用无线连接技术实现设备与智能手机的互联将会成为开发这些设备应用潜力的关键所在。例如,借助近场通信(NFC)技 术,消费者可以购买新型可穿戴设备并将其方便地连接到智能手机,进行快速安全的通信,不需要其他复杂的菜单或繁琐的设置过程;借助Bluetooth Smart和WiFi技术,消费者可以从可穿戴设备中获取数据(例如消耗的卡路里、心率等),并将数据传送到智能手机或云端,而不会消耗太多电量;借助 WiFi直连技术,消费者可以直接将两个WiFi设备连接在一起,不需要接入点或计算机;将可穿戴设备与定位技术结合起来,可以实现一些有趣的新应用功 能,比如医生可以在临床环境中跟踪患者的情况,零售商可以向消费者发送有针对性的广告信息。
好文章,需要你的鼓励
Akamai的分布式边缘架构从设计之初就以韧性为核心,全球平台通过跨区域负载均衡和智能路由技术,确保即使某些节点出现故障,流量也能无缝切换至可用节点。
卡内基梅隆大学联合Adobe开发出革命性的NP-Edit技术,首次实现无需训练数据对的AI图像编辑。该技术通过视觉语言模型的语言反馈指导和分布匹配蒸馏的质量保障,让AI仅用4步就能完成传统50步的编辑任务,在保持高质量的同时大幅提升处理速度,为图像编辑技术的普及应用开辟了全新道路。
Turner & Townsend发布的2025年数据中心建设成本指数报告显示,AI工作负载激增正推动高密度液冷数据中心需求。四分之三的受访者已在从事AI数据中心项目,47%预计AI数据中心将在两年内占据一半以上工作负载。预计到2027年,AI优化设施可能占全球数据中心市场28%。53%受访者认为液冷技术将主导未来高密度项目。电力可用性成为开发商面临的首要约束,48%的受访者认为电网连接延迟是主要障碍。
复旦大学团队突破AI人脸生成"复制粘贴"痛点,开发WithAnyone模型解决传统AI要么完全复制参考图像、要么身份差异过大的问题。通过MultiID-2M大规模数据集和创新训练策略,实现保持身份一致性的同时允许自然变化,为AI图像生成技术树立新标杆。