去年机种都还采用电容式方案的三星，今年依照不同等级机型采用不同方案，让超声波、光学、电容式同时并存在今年产品当中，这也让指纹识别技术引起市场讨论。...进一步以目前市场价格来看，业内人士透露，超声波指纹识别约落在 12~15 美元，光学式则为 7~8 美元，电容式则在 2 美元以下。...，苹果在 iPhone X 则将识别方式改为 3D 人脸识别，其他手机厂商设法将指纹识别置于侧边或背盖做为短暂的衔接，等待的就是屏幕嵌入式指纹识别，不管是光学式或者超声波都是目前大厂所著力开发的方向。...在超声波方面，由高通把持技术专利，而且湿手指已经可以使用，技术概念是在面板后加入传感器，在显示面板上的任何位置皆可捕捉指纹图像，效能与识别度高于光学式方案，过去多为实验机型，今年将首度将有旗舰机型进入量产...A 系列手机中采用，且为了做出差异性并宣告技术优势，因此旗舰机型首度采用超声波指纹识别。
7月8日消息，据业内传闻显示，谷歌新一代旗舰智能手机Pixel 9系列预计将于8月中旬正式发布，新机很可能将首度搭载超声波屏下指纹识别技术，以取代原先光学式指纹识别。...另据《经济日报》报道称，高通与业成（GIS）是长期合作伙伴，前者负责提供超声波屏下指纹识别传感器与软件算法，后者则负责供应屏下指纹识别模块。...值得注意的是，GIS董事长周贤颖在此前的股东会上曾透露，公司预期今年超声波屏下指纹识别模块有新客户加入，而且会慢慢往中阶机型渗透，整体指纹识别模块出货量相较于去年，将会有高达50%的大成长。...值得一提的是，汇顶此前也推出了其超声波指纹识别传感器，并于今年5月被vivo X100 Ultra首发搭载。...据介绍，基于汇顶自研CMOS Sensor架构及晶圆级声学层加工，汇顶全新超声波指纹方案的信噪比表现更为出色，可获取更清晰的指纹图像，支持秒速识别，即使油手指或湿手指解锁亦能一气呵成；利用超声波感应用户指纹谷
缤果盒子发布的‘小范 FAN AI’将会用图像识别技术取代RFID，新款的收银台也会通过图像识别、超声波、传感器等多重交叉验证实现多个商品同时识别的准确率超过99%。...近日、缤果盒子在北京举办品牌战略发布会，正式发布了“小范 FAN AI”人工智能解决方案，新版的无人零售解决方案融合了图像识别、人工智能、机器学习技术。...今天发布的‘小范 FAN AI’将会用图像识别技术取代RFID，新款的收银台也会通过图像识别、超声波、传感器等多重交叉验证实现多个商品同时识别的准确率超过99%。”陈子林介绍道。...动态货架”，通过货架上的摄像头可以捕捉货架上的信息，包括消费者的面部数据、视觉数据、动作数据等，从而为后台做判断提供前端资料；同时，动态货架上还有专用的显示设备，可以根据需要随时修改商品价格、针对个人的促销信息等等...“小范 FAN AI”系统将在新版盒子中应用，其中动态货架、图像识别会在今年年内正式商用。
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三星下调新版Gear VR与Gear 360价格 近日，三星正通过一系列的降价促销新版Gear VR和Gear 360相机。...Hauoli推VR新系统，用声音实现定位 在最近开幕的SXSW 2017上，VR初创公司Hauoli推出了一套针对VR的运动追踪系统，该系统使用声呐或基于声波的技术来完成定位。...Hauoli正致力于通过音频来解决VR手势识别问题。据悉，Hauoli的这种基于声学的追踪技术可实现毫米级别的手部追踪，而无需额外的硬件。
于是，人们将年终这些企业的表现看作是它们能否顺利度过资本寒冬的关键，同所有O2O企业一样，家装O2O企业在年末同样上演了打折促销的价格大战。...这些家装O2O企业的表现说明他们都在利用各自的优势进行年终的促销大战，试图通过这种方式为自己能够顺利度过资本寒冬汲取能量。...纵观家装O2O市场，我们不难发现，它们选择的年末促销方式有着属于它们自身的特征。...目前正在发生着的家装O2O年末大战只不过是这些企业在谋求度过资本寒冬的一种独特的方式而已，用姜文的话来讲就是“躺着就把钱给赚了”，而家装O2O的年末大战则是“战着就把整个市场的份额给占了”。...由此可见，尽管在资本寒冬到来的条件下，家装O2O企业的年末大战并不会产生你死我活的终极决战。
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随着中国移动4G在12月6日正式发牌，云计算、大数据等技术大量兴起，社交网络、大平台化的日益普及，以云计算化、移动化、社交化、协同化为特征的办公管理软件应用大潮在年末岁首也随之风起云涌，移动OA更是成为办公管理软件厂商火拼的主战场...作为老牌OA商，泛微也把移动OA作为市场新突破口，在年末进行大促销。最近泛微称，其在移动OA上营销额度已突破2000万。...号称“市场占有率最高”的致远软件在年末也发起新一轮新产品文宣与推广活动。...显而易见，年末企业对于移动办公需求将出现爆炸式增长趋势，所以众厂商正抓紧最后的黄金时间抢占市场。而谁能在这块领域这段时间抢占制高点，抢到最大蛋糕，求新求变是关键。
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在实现方式上，指纹识别技术主要分为：电容式、光学式、超声波式。...超声波指纹识别 超声波指纹识别使用压电换能器发射超声波穿透皮肤表皮层，超声波遇到两种介质的交界处产生反射，压电材料通过测量反射回来的声波时间和强度生成对应的灰度图像，然后进行图像处理。...指纹的间距在几百个微米左右，而超声波传感器很容易做到几十个微米，因此其识别能力很强。...但与光学式传感器类似，基于图像的识别上，超声波指纹识别也容易被3D打印的树脂指纹模破解，因此其防伪能力存在一定的隐患。...在应对手指污染，如汗渍、湿手指方面，超声波成像能力最为强健，在防伪以及耗电方面，电容式传感器识别性能优于其他两种方案，但针对3D打印的指纹膜如果做相应的导电处理，依然能对电容式传感器做一定的伪识别攻击。
怎样将声波转换为数字呢？让我们使用“Hello”这个声音片段作为例子： ? “Hello”的声波 声波是一维的。每个时刻的声波只有一个单一的值，这个值的大小基于波的高度。...让我们放大上述声波的一小片段看看： ? 为了将这段声波转换成数字，我们需要记录等间隔点的波的高度： ? 对一段声波采样 这个过程叫做采样（sampling）。...每个数字代表间隔1/16000秒的声波的振幅 数字采样重建原始声波 你可能认为采样只是原始声波的粗略近似，因为它只是偶然的读数。我们的读数之间有间隔，所以我们必定会丢失一些数据，是这样吗？ ?...预处理采样的音频数据 我们现在已经有一组数字阵列，每个数字代表声波间隔1/16000秒的振幅。 我们可以把这些数字馈送入神经网络，但是试图直接处理这些样本来识别语音模式是很困难的。...为了让这些数据更容易为神经网络处理，我们把这些复杂的声波分解为一个个组成部分。我们将它分解为低音部分，更低音部分，等等，然后将每个频带（从低到高）的能量相加，为该音频片段创建一个有排序的识别码。
将声音转换为比特（Bit） 显然，语音识别的第一步是–我们需要将声波输入到电脑中。 我们应该怎么将声波转换为数字呢？让我们使用我说的「hello」这个声音片段举个例子： ?...大数据 声波是一维的，它在每个时刻都有一个基于其高度的值。让我们把声波的一小部分放大看看： ? 大数据 为了将这个声波转换成数字，我们只记录声波在等距点的高度： ?...但对于语音识别，16khz（每秒 16000 个采样）的采样率就足以覆盖人类语音的频率范围了。 让我们把“Hello”的声波每秒采样 16000 次。这是前 100 个采样： ?...预处理我们的采样声音数据 我们现在有一个数列，其中每个数字代表 1/16000 秒的声波振幅。 我们可以把这些数字输入到神经网络中，但是试图直接分析这些采样来进行语音识别仍然很困难。...这和语音识别是一样的道理。 我们需要傅里叶变换（Fourier Transform）来做到这一点。它将复杂的声波分解为简单的声波。一旦我们有了这些单独的声波，我们就将每一份频段所包含的能量加在一起。
深度学习进行语音识别-简单语音处理 吴恩达教授曾经预言过,当语音识别的准确度从95%提升到99%的时候，它将成为与电脑交互的首要方式。 下面就让我们来学习与深度学习进行语音室识别吧！...将声音转换为比特（Bit） 显然，语音识别的第一步是–我们需要将声波输入到电脑中。 我们应该怎么将声波转换为数字呢？让我们使用我说的「hello」这个声音片段举个例子： ?...但对于语音识别，16khz（每秒 16000 个采样）的采样率就足以覆盖人类语音的频率范围了。 让我们把“Hello”的声波每秒采样 16000 次。这是前 100 个采样： ?...预处理我们的采样声音数据 我们现在有一个数列，其中每个数字代表 1/16000 秒的声波振幅。 我们可以把这些数字输入到神经网络中，但是试图直接分析这些采样来进行语音识别仍然很困难。...这和语音识别是一样的道理。 我们需要傅里叶变换（Fourier Transform）来做到这一点。它将复杂的声波分解为简单的声波。一旦我们有了这些单独的声波，我们就将每一份频段所包含的能量加在一起。
1、超声波雷达介绍 超声波雷达的工作原理是通过超声波发射装置向外发出超声波，到通过接收器接收到发送过来超声波时的时间差来测算距离。...参数D：超声波雷达的最大量程。...UPA的最大量程为2米~2.米，APA 的最大量程至少是5米，目前已有超过7m的APA雷达在业内使用 2、车位探测超声波雷达装载方案 汽车超声波类装配方案多为前后向共8个UPA，左右侧共4个APA。...3、车位识别技术 车位检测基本原理：汽车经过空车位时，传感器检测到的距离值会发生两次跳变 技术难点： 1、测出的车位长度不稳定 2、室内室外测量差异较大 3、车速、车身角度对测量结果也会造成影响...2、搭建车位识别补偿模(Compensation module)。 3、对已有的波形进行分类计算后，对车位状况进行分类。
诞生于上世纪50年代的结构传感器是第一代传感器，它是利用结构参量对信号进行识别和转换；之后，在1970前后，第二代传感器固态传感器问世，它是利用特殊材料的特性进行信号识别和转换，如半导体、磁性材料传感器等...对于颜色、图案的识别能力很弱，比如不能通过激光雷达识 别道路交通牌子上面的内容。...，而且能同时识别多个目标 具有成像能力，体积小、机动性和隐蔽性好，在战场上生存能力强 缺点： 当需要探测行人等反射界面较小的物体的时候，毫米波雷达易出现误报 ▲ 图11：毫米波雷达结构示意图 超声波雷达是基于超声波并不是声波...超声波用于测距和定位的原理，就是蝙蝠在夜间飞行所需要的技能，蝙蝠以脉冲形式发射超声波，通过接收反射的回波，进行回声定位 优点： 超声波的能量消耗较缓慢，在介质中传播的距离比较远，穿透性强 超声波传感器坚固耐用...优点：可以更生动地感知周围环境，并且可以提供颜色、纹理和对比度数据；能够可靠地识别道路标记或交通标志，精确检测、识别静止物体和运动物体。
据报道，29日，美国专利和商标局（USPTO）授予苹果一项声波指纹成像技术专利，其中该技术的指纹识别精度与当前的Touch ID光学指纹传感器相比，要高很多。...此前，在二月份，美国专利和商标局就通过了一项苹果在2016年8月申请的“声波成像系统架构”专利。...据悉，该技术通过声波成像实现指纹识别，具体来看，就是声波换能器首先在第一种模式下生成声波或者脉冲，并穿过各种基板，比如 iPhone 屏幕的玻璃。...随后，换能器硬件进入第二种感知模式，监测与输入基板接触的物体引起声波反射、衰减和衍射，其获得的扫描数据将通过电信号的形式由板载成像分解器读取，并创造二维映射。...最后，通过与生物识别解决方案结合，苹果的声波成像系统可以控制硬件来读取用户的指纹。 苹果在专利申请材料中称，传统声波成像系统存在诸多限制，例如，驱动压电元器件对电能有更高要求。
他们的超声波脉冲，可以比人造声呐装置更精确地对声音进行定位。...仿生蝙蝠耳的生物声呐算法 蝙蝠的超声波具有 10 – 200 kHz 的频率，而人耳只能识别 20 Hz – 20 kHz 的声音。因此对我们来说它声调太高，大多数是听不到的。...为了驾驭蝙蝠的生物声呐频率和精度，Gupta 加入韩金萍团队编写能够把语音讯号转化为超声波脉冲的代码——然后再把超声波转化为我们能够听到的正常语言。 这首先需要建立一个数据库。...举例子，以字母“A” 或者数字“1”形式出现的数据，被麦克风接收，然后转化为超声波信号。超声波扬声器播放该信号。随后，具有“动态外耳”的人造蝙蝠耳接收信号。...因此，他们把原始语音数据和经人造耳处理的声音数据，放入分类器（ classifier ）中进行识别。67% 的语音信号能被成功识别出来。而在没有动态外耳的对照组中，只有 35% 的声音数据被识别。
超声波雷达 超声波雷达主要是向道路周围辐射超声波信号，通过处理器分析发射和接收超声波信号的时间差来测算目标距离信息，现今主要运用在智能化汽车的辅助泊车、盲区防撞等系统功能上。...超声波雷达的主要优点是： (1) 雷达结构简单模块小巧且易于实现。 (2) 超声波雷达数据处理算法清晰易于系统开发。...摄像头 车载光学传感器主要是指摄像头等元件， 其利用计算机视觉原理分析前方障碍物信息， 随着人工智能与深度学习领域的火热发展， 图像识别技术也得到了巨大突破。...利用图像识别的高效算法，视觉传感器在车载系统上得以运用， 其具有性能强大、能准确识别目标类型等优势。...摄像头的主要优点是： (1) 性能强大， 能准确识别各类目标信息 (2)配合高性能信号处理硬件， 能实现对目标的实时监测 摄像头的主要缺点是： (1) 受视角影响较大， 无法做到全方位检测 (
高通的超声波屏幕指纹识别方案将由中国台湾商业成集团负责代工。...策划&撰写：温暖 据中国台湾媒体今日报道，苹果未来的iPhone手机可能将会采用高通独家的超声波屏幕指纹识别方案。 该媒体报道称，高通的超声波屏幕指纹识别方案将由中国台湾商业成集团负责代工。...此前高通已经与这家代工场在超声波指纹识别技术上合作多年，三星S10的屏幕指纹识别方案采用的就是由这两家公司合作生产的。
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