三星发布新款智能硬件Family Hub

SpringBoot+Vue+Mysql社区医院信息平台(源码+文档) SpringBoot+Vue+Mysql学生宿舍信息管理系统 WEB端软件项目(源码+文档) 项目包含:①完整源码(后端+管理后台+用户前台);②数据库脚本文件;③万字论文文档;④开题报告;⑤答辩PPT;⑥项目运行视频教程。 项目架构: B/S 架构、MVC 分层设计 技术栈: Java、MySQL、SpringBoot、MyBatis-Plus、Token 权限校验、管理后台 Vue+ElementUI+ECharts、用户前台 Layui+jQuery、Maven 构建。 一、角色设计 学生用户: 注册登录、浏览宿舍信息、查询宿舍安排、在线报修、缴费查询、失物招领、桶装水预订、评论交流、收藏等。 商家用户: 注册登录、桶装水品牌与商品信息维护、预订订单查看与处理。 维修人员: 注册登录、查看待处理报修、接单维修、填写报修处理结果与进度反馈。 管理员: 学生管理、班级管理、宿舍信息管理、宿舍安排管理、报修处理管理、缴费信息管理、卫生检查与文明宿舍管理、失物招领管理、桶装水与商家管理、维修人员管理、公告资讯与轮播图管理等。 二、前台功能模块(学生端) 1. 首页展示:轮播图、宿舍公告、最新动态推荐、常用服务快速入口 2. 宿舍信息模块:宿舍列表、楼栋与房间条件筛选、宿舍详情查看、我的宿舍安排查询 3. 在线报修模块:在线提交宿舍设施报修申请、上传故障描述、查看报修进度与维修处理结果 4. 缴费模块:水电等缴费记录查询、缴费状态查看 5. 卫生检查与文明宿舍:宿舍卫生检查结果公示、文明宿舍展示 6. 失物招领模块:失物信息发布、招领信息发布、详情查看、评论互动 7. 桶装水预订:桶装水品牌与商品浏览、在线预订、我的预订记录查询 8. 假期留宿:假期留校申请提交、申请记录查询 9. 评论与收藏:信息评论、查看他人评论、评论回复互动、收藏感兴趣的内容 10. 个人中心... 立即下载

最近发布的新一代冰箱——Family Hub Refrigerator,定义了新一代家用电器该有的模样。

其实联网冰箱并非一个新概念,追溯到2000年,LG 即提出了联网冰箱,只不过这一次,随着 Family Hub Refrigerator 推出,三星在试图说服每一个人,冰箱应该成为家用电器的中心。

厨房一直是家庭中心,在这里,一家之主可以远离客厅的嘈杂环境,专心工作,孩子们会在厨房里像父母学习做饭,晚饭时间是一天之中家人交流感情的最佳时机。随着技术改变了家人之间交流、联系的方式,家用电器被逐渐拿到了镁光灯下。

三星在2016年发布的家用冰箱 Family Hub,全机身采用不锈钢设备,门上内置了一块21.5英寸的触摸显示屏,可以简单将其理解为内置了 Android 平板电脑的高科技冰箱,可以与特定的 APP 相连接。通过显示屏,用户可以读到类似于温度等内部数据。这款冰箱可以检测食材品质,以及根据不同用户需求、食物损耗率,重新调整冰箱内的食物搭配。用户用手机既能看到冰箱内部情况。

2017年,三星又发布了一款更先进的 Family Hub ,一句话总结,三星将这款冰箱变成了用户的做饭小助手。冰箱配备了语音接口,下载智能手机 APP,用户能直接和三星虚拟语音小助手 Bixby对话,当双手浸满油烟时,随时询问放辣椒油的时机,大虾烹调到什么温度最可口。不仅如此,Bixby 还能为用户添加购物清单,帮用户做下一周的计划,甚至线上直接在亚马逊订购食材。

冰箱也要翻身做主人,三星发布新款智能硬件 Family Hub

你可以在购物时随身携带着冰箱,问她该买什么食材,冰箱上的电子显示屏会告诉你孩子的成绩和近期目标,还能尽情在屏幕上享受最新的娱乐节目。

今年早些时候,在 Galaxy S8发布会上,三星才透露其真正的野心,Samsung connect,一款可以帮助用户链接一切的 APP,所有三星的智能产品都能通过它来链接、监控,包括一些第三方产品,如锁等,还有上文提到的可视门铃。

“我们可以通过家用电器进行交流”,这一概念早已存在了十几年,随着 Famliy hub 的发布,似乎离这一境界又近了一步。

YOLOv8作物病害检测实战源码 这是一套基于YOLOv8n的农田病虫害目标检测系统,对叶片照片做目标检测,识别健康叶片、褐斑病、白粉病、锈病四类,并给出对应防治建议。全流程纯CPU可跑,配套交付完整Python源码、9章实战教程(md/html/pdf三种格式)、100张自造样本及YOLO标签、训练曲线与混淆矩阵截图、Tkinter界面和答辩PPT。 系统围绕五项功能展开:同一套推理逻辑覆盖图像、视频、摄像头三种来源;图形界面选文件即检测,画面叠彩色框标注病名与置信度,右侧面板同步给出症状与防治措施;检测记录自动写入CSV,统计页一键生成四类病害占比饼图;训练结束自动产出损失与精度曲线;内置防治建议文案库,检测命中即回填面板。 选型用YOLOv8n nano档,参数量约320万、权重约6.2MB,CPU单帧几十毫秒,小样本训练5到8分钟完成。数据由data_gen.py程序化绘制100张叶片图,固定随机种子,重跑分布一致,不依赖公开数据集。依赖全部锁版本,教程第7章整理了19条真实报错及排查方法,第8章给出换模型档、换PlantVillage数据集的迁移路径。 适合做计算机视觉方向课程设计或毕业设计的学生,也适合智慧农业方向想了解检测模型如何落进业务面板的学习者。不需要GPU,不需要系统学过目标检测,教程第3章会按需补齐原理。 使用时先pip install -r requirements.txt装好依赖,download_data.py下载预训练权重,data_gen.py生成样本后train.py训练,完成后用main.py infer批量检测或main.py gui启动界面。 立即下载

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