手机里暗含让你吃惊的大秘密 [转]

本文揭示了手机使用中的五大常见误区,包括错误的充电习惯、充电时接电话的风险、信号弱时通话的危害、特殊拨号方式的费用陷阱以及不明扣费服务的退订方法。
我觉得现在有很多人可能都有以下列举的习惯,包括我在内(说的这五条我是全都有),最让我感到气愤的是第4条,如果我的朋友不告诉我,我可能就一直被蒙在鼓里,多花冤枉钱。所以我很希望看到的人一定要注意对比自己是否也有这样的习惯,并且尽可能的告诉自己的朋友,少让人上当。
1、电池手机电池不要等到没电才充电
一般我们都会有一种想法就是手机的电池电力要全部放完再充电比较好基本上是没错的,因为我们在以前使用的充电电池&tracelog=pd_info_promo]充电电池大部分是镍氢( NiH 电池,而镍氢电池镍氢电池有所谓的记忆效应若不放完电再充的话会导致电池寿命急速减少。因此我们才会用到最后 一滴电才开始
充电。但现在的手机及一般IA产品大部分都用锂(Li)电池,而锂电池的话就没有记忆效应的问题。若大家还是等到全部用完电后再充的话反而会使得 锂
电池内部的化学物质无法反应而寿命减少。最好的方法就是没事就充电让它随时随地保持最佳满格状态,这样你的电池就可用的又长又久喔。这是从厂商那得到的讯息,并经过本身测试而得。
2、当手机正在充电时,请勿接电话!!
原因是手机在充电时,来电接听的话会有潜在的危险。印度有一个31岁在保险公司任职业务经理的年轻人,十几天前在手机还接着充电器的时候接听电话,过了几秒大量的电流经过手机,这个年轻人被摔落到地面,家人发现时,手指烧伤,心跳微弱,并且已经失去意识。经紧急送到医院后,医生宣布到院死亡。行动电话是目前大家最常使用的现代发明。然而,我们也必须要警觉到仪器致死的危险。
3、手机剩一格时不要使用
收讯满格与只剩一格时相比,发射强度竟然相差1000倍以上。所以……常讲手机的人……要注意哦
……^0^、昨天从一位交大教授那儿获得一项很重要的 讯息
,那就是当你发现手机的收讯强度只剩下一格的时候,宁可挂断不谈或者是改用公用电话。千万不要再滔滔不绝、口沫横飞、浓情蜜意、欲罢不能、没完没了……为什么呢?
大家都知道手机的电磁波一直是让人担心的问题。而手机的设计为了在收讯较差的地区仍能保有相当的通话质量,会加强手机的电磁波发射强度。当收讯满格与只剩一格时相比,发射强度竟然相差1000倍以上。
4、17951+电话号码=陷阱,我也向1860查询过了。
如果你把17951+电话号码储存在电话号码本里?而不是单独拨?收费就会从0.7元每分钟变成1.3元每分钟。他们的解释是如果储存在电话号码本里?系统将无法识别。所以获得资费优惠,必须每次在键盘上直接按17xxx。神州
行用户如此?
动感地带用户,全球通也一样。如果你是一个中国移动用户,当你知道中国移动为你设置以下的陷阱的时候,便不再惊讶于你的话费为何会像长了翅膀一样的飞走。用17951+电话号码可以优惠,但如果你预先将17951+电话号码存在手机的电话本,使用的时候调出来然后拔打出去,这时中国移动不承认你使用了17951这种优惠的拔打方式,而按照直接拔打的方式计费。如果你是在漫游,两种计费方式可以相差7倍之多!当我得知如此计费之后,我真的不知如何表达我的愤怒,后来打1860咨询时,如果不是主动冶询问这个问题,工号为6608的小姐根本就不告诉我这样的计费。
5、手机费的寄生虫
手机莫名其妙定置了无用短信,强烈建议大家都看一下自己有没有中招,最简单方法退订每月偷你手机费的寄生虫!中国移动在3.15被迫退出一项新业务,如果您是中国移动的手机用户,键入数字0000,发送短信至186201,数秒钟内将自动回复一条短信列表,显示您的手机上究竟订制了哪些短信服务,究竟是哪些短信服务商明着、暗着每月扣除您的手机费;键入数字00000,发送短信至186201,即可退订所有短信服务。
补充一点~
我们打电话的时候常常会为了正好赶在1:00前结束而庆幸,但其实并不是这样的,据一位中国移动的工作人员说,其实在你通话到0:55的时候就已经算一分钟了,所以0:55~1:00的通话时间其实是算你2分钟的钱~

100906.html

谈笑有鸿儒 2007-02-27 12:00 发表评论
内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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