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详解苹果Face ID,将让深度摄像头成主流

iPhone X的信息想必都知道了,它正面几乎全是屏幕,也就意味着唯一的按键Home键以及Touch ID的消失,而新的身份认证方式就是Face ID。如其名,在开锁时用户只需要看着手机,Face ID就能实现刷脸解锁。 随着人工智能概念的普及,人脸识别已经屡见不鲜。但这次,苹果除了用到图像识别外,还在Face ID的人脸识别中加入了深度信息,让身份认证更安全。 Face ID的实现靠的是iPhone X顶部一小块没被屏幕覆盖的区域。这一小块区域集成了多达八个组件,除了麦克风、扬声器、前置摄像头、环境光传感器、距离感应器等我们熟知的部分,还集成了红外镜头、泛光感应元件(Flood illuminator)、点阵投影器。 苹果将整个系统称之为原深感摄像头(TrueDepth Camera System),而整个系统除了能用于Face ID

人工智能医疗之情绪分析检测

医疗是专业度更高的领域,有很多专业术语和专业技能需要机器去学习,只有通过海量的学习,人工智能诊断疾病才能更准确、更快捷、更安全,使得人机交互与智能诊断能成为现实。随着人工智能医疗新型检测技术的不断发展,一些主观指标也进入了可检测的范围。 前不久麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室的研究人员研制出一款名为EQ-Radio的情绪检测仪,通过让无线信号在接触一个人的身体后回弹,分析其呼吸和心跳信息,从而识别出愤怒、哀伤、高兴、愉悦等情绪。 据悉,这项技术无需受试者穿戴任何检测设备或身体传感器,其情绪检测仪仅基于心跳识别情绪的准确率就达到87%。因此,未来类似的主观指标检测也将逐步成为现实。 早在2012年,以色列的一家公司就发明了一系列算法,可以根据说话方式和音域变化,分析出愤怒、焦虑、幸福或满足等情绪。心情的细微差别也能被精准检测。至今为止,该算法可以分析出11个类别的400种复杂情绪。除了语音识别,表情与文本识别也是感知情绪的常用方式。 可以预见在不远的将来更多指标的检测将成为可能,例如精力识别可以帮助在高效率的时候工作或学习,低效率的时候养精蓄锐。 设想一下这样一个场景,一个热爱学习...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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