Wacom 和 Splashtop 携手共赴 IBC 2024 展会,宣布向欧洲市场隆重推出 Wacom Bridge

2024年9月10日 荷兰阿姆斯特丹&德国杜塞尔多夫

Wacom 是数位笔技术的全球领袖,Splashtop 是高性能远程访问解决方案领域的先驱,双方宣布已在欧洲隆重推出 Wacom Bridge,目前 Splashtop Enterprise 和 Splashtop Business Access Performance 已支持使用 Wacom Bridge。

这款突破性解决方案面向远程和混合创意工作流程,发布于阿姆斯特丹举行的 IBC 2024 展会前夕,解决了工作室和设计师在远程办公期间使用资源密集型软件处理 TB 级敏感数据面临的各种挑战。借助 Wacom Bridge,专业设计师在使用 Splashtop 和最新的 Wacom Movink、Cintiq、Cintiq Pro 和 Intuos Pro 设备时,可以充分发挥 Wacom 笔感式数位屏技术的潜力,通过本地和远程系统享受安全无缝的数字创作体验。

Wacom 和 Splashtop 长期密切合作,旨在提供以设计师为中心的体验。可以轻松切换本地应用和远程应用,因为 Wacom Bridge 允许在本地和远程环境中保存应用程序特定的设置,通过消除光标延迟来减少感知延迟,支持用于触控笔输入的 Windows Ink 和 Wintab API。引入 Wacom Inkline 之后,在远程系统上绘图时,可以立即呈现反应灵敏的线条,确保创作流程自然流畅、不间断。这项技术有效克服了远程桌面的种种限制,构成了创意产业适应全新的弹性工作模式的关键因素。

Wacom 的 EMEA 地区 Ink 部门负责人兼 B2B 业务高级副总裁 Heidi Wang 称:“Wacom Bridge 是 Wacom 与设计师持续合作的最新成果,旨在预测并超越创意工作者的各项需求,帮助他们在数据密集型工作流程中随时随地进行合作。与 Splashtop 先进的远程性能和功能集成,Wacom Bridge 可以帮助用户实现远程办公,让用户能像在传统工作室一样使用本地设备进行协作。”

Splashtop 致力于为媒体和娱乐从业者提供安全流畅的远程体验,这是双方此次合作的关键。正如 Splashtop 首席执行官兼联合创始人 Mark Lee 所说:“我们一直致力于帮助创意工作者随时随地充分利用数字功能。今天,这一目标比以往任何时候都更加重要。我们与 Wacom 达成合作,携手为设计师和创作者提供所需的独特、紧密集成、安全且高性能的远程体验!”

Splashtop 提供行业领先的远程会话性能,帧率高达240帧/秒(fps),并支持 Nvidia、Intel 和 AMD 的最新显卡优化,即使在使用资源密集型应用程序时,也能确保流畅、灵敏的远程体验。Splashtop 具备便捷文件传输、多显示器支持、远程麦克风、超清晰高保真音频以及 4:4:4 色彩模式等功能,可提高用户的工作效率和精确度。对于需要管理团队或自由职业者的组织而言,可以启用计划访问功能,只允许用户在预先设定的时间进行远程访问,从而简化协同办公,促进高效、安全的项目管理。Splashtop 具备单点登录(SSO)集成、精细访问控制功能,符合 ISO 27001、GDPR 和 SOC-2 等全球安全标准,可确保敏感数据和创意资产的安全,非常适用于处理机密或高风险内容。

关于 Wacom

Wacom 的愿景是通过自然界面解决方案拉近人与技术的距离。该公司在交互式数位板和显示器以及用于保存和处理数字签名的数字触控笔和解决方案领域是全球领先的制造商。Wacom 的直觉式输入设备采用先进技术,已在世界各地广泛应用于创造最激动人心的数字艺术、电影、特效、时装和设计,为企业和家庭用户提供领先的数字界面技术,以进一步彰显个性。Wacom 是一家跨国公司,成立于1983年,总部设在日本(东京证券交易所6727),在世界各地均设有子公司和办事处,支持在150多个国家和地区开展营销和分销活动。

关于 Splashtop

Splashtop 在简单高效的随处办公解决方案领域处于领先地位,可提供针对工作、学习和 IT 支持的远程和本地化解决方案,其远程体验快速、简单且安全,如同在现场操作设备一样。Splashtop 的高性能技术已获专利,具备 4K 高清画质,帧率高达 240fps,延迟极低。Splashtop 具有高级安全功能、广泛的设备支持和快速响应的客户服务。Splashtop 在全球的个人用户超过3000万,企业用户多达25万,其中包括85%的财富500强企业。

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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