surface计算机,神乎其技,超级震撼

微软推出的Surface计算机采用触摸屏设计,并集成了RFID技术,能够实现多重触控及物品识别等功能,预计将在公共服务领域得到广泛应用。
 
一直比较关心RFID技术及其应用,没想到 微软这家伙居然偷偷出了个如此了得的新概念计算机。

Channel 10放出了微软Surface计算机的视频,这是一台全触摸式的令人惊叹的创新计算机。微软称Surface计算机将最先作为公共服务出现在Las Vegas。随着产量的提升,价格也会慢慢降下来。建议大家都下载此视频观看一下,Surace意图将自身打造成服务终端,将各项服务整合在这个平台之下,实现的功能令人十分振奋。
在这段视频中,Surface电脑的市场营销主任Mark Bolger向我们解释了什么是Surface计算机。“这是一台什么计算机呢?这是一台将在每个宾馆、每个小卖部、每个娱乐场所都将出现的计算机。”

看了 视频,大为震撼。这种计算机形状如同平时的茶几,看似一个平放的传统触摸屏电脑,特殊之处在于:
  1. 多重触控(MultiTouch)
  2. 基于RFID的图章
  3. 和掌上移动设备的无缝连接、同步
  4. 甚至可以感知你放到屏幕上的香槟是哪一年出产的

附:

什么是RFID:
RFID,射频识别技术,Radio Frequency Identification的缩写
RFID first appeared in tracking and access applications during the 1980s. These wireless AIDC systems allow for non-contact reading and are effective in manufacturing and other hostile environments where bar code labels could not survive. RFID has established itself in a wide range of markets including livestock identification and automated vehicle identification (AVI) systems because of its ability to track moving objects.
RFID射频识别是一种非接触式的自动识别技术,它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据,识别工作无须人工干预,可工作于各种恶劣环境。RFID技术可识别高速运动物体并可同时识别多个标签, 操作快捷方便。

RFID的基本组成部分:
标签(Tag):由耦合元件及芯片组成,每个标签具有唯一的电子编码,附着在物体上标识目标对象;
阅读器(Reader):读取(有时还可以写入)标签信息的设备,可设计为手持式或固定式;
天线(Antenna):在标签和读取器间传递射频信号。

RFID技术的基本工作原理:
标签进入磁场后,接收解读器发出的射频信号,凭借感应电流所获得的能量发送出存储在芯片中的产品信息(Passive Tag,无源标签或被动标签),或者主动发送某一频率的信号(Active Tag,有源标签或主动标签);解读器读取信息并解码后,送至中央信息系统进行有关数据处理。

一个RFID标签十分微小(甚至比盐粒还小),例如,办公室桌面上要快速找到一份文件在哪个位置比较困难,如果每个订书针上都可以放置一个RFID标记(Tag),然后我们要找一份文件只需要用个扫描器(Reader)就可以定位了。读写设备(Reader)可通过无线电讯号以一定的数据传输率与标签交换信息,作用距离可根据采用的技术从若干厘米到1千米不等。

将射频类别技术与条形码(Barcode)技术相互比较,射频类别拥有许多优点,如:可容纳较多容量、通讯距离长、难以复制、对环境变化有较高的忍受能力、可同时读取多个标签。相对地有缺点,就是建置成本较高。不过目前透过该技术的大量使用,生产成本就可大幅降低。

2005年初每标签的价格仍在30欧分左右,大批量(十亿个以上)生产的射频识别标签的价格可望在2008年降至10欧分以下。

在Baidu上搜索了下RFID,文章寥寥数片,不成气候,看来大陆还没有“热”起来。想必5年之后,RFID一定如同商品条形码一样被人们普篇认识。射频识别技术可应用的领域十分广泛,主要决定因素是该项技术在相应领域中的经济效益。经常提到的具体应用包括:钞票及产品防伪技术、 身份证、通行证(包括门票) 、电子收费系统,如香港的八达通与台湾的悠游卡 、家畜或野生动物识别 、病人识别及电子病历、物流管理等等。许多人把射频识别技术看作为继互联网和移动通信两大技术大潮后的又一次大潮。但是目前RFID在中国大陆,香港,台湾的发展远远落后于美国及欧洲,需要非常的努力方能赶上这次“新的浪潮”。

【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息与观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估与对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。
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