出售、赠送或换购 iPhone、iPad 或 iPod touch 前,怎样彻底清理个人信息?

在出售或更换设备前,确保先将信息传输到新设备,然后从旧设备中彻底删除个人数据。使用‘快速开始’或iCloud等方式迁移数据,然后依次执行取消AppleWatch配对、备份、退出登录iCloud、抹掉所有内容和设置等步骤。同时,记得注销iMessage,解除设备与运营商服务的关联,并从受信任设备列表中移除旧设备。

在出售、赠送或折抵换购设备之前,用户应该先将信息传输到新设备,然后从旧设备中移除您的个人信息。

如果您使用 Apple ID 登录了 iCloud,您不应手动删除联系人、日历、提醒事项、文稿、照片或任何其他 iCloud 信息。因为这会从 iCloud 服务器以及您已登录 iCloud 的所有设备中删除您的内容。

如果您仍持有自己的 iPhone、iPad 或 iPod touch

请按照下列步骤操作,以将信息传输到新设备,然后从旧设备中移除您的个人信息。

将信息传输到新设备

如果您持有新的 iPhone、iPad 或 iPod touch,并且运行的是 iOS 11 或更高版本,则可以使用“快速开始”自动将信息从旧设备传输到新设备。如果您运行的是 iOS 10 或更低版本,则可以使用 iCloud、iTunes 或“访达”将信息传输到新设备。

如果您的新设备更换了电话号码,则可以向您的帐户中添加其他受信任电话号码,以确保您不会失去访问权限。如果您无法再使用旧的电话号码,则可以根据需要在旧设备上生成双重认证码。

从旧设备中移除您的个人信息

1.如果您已将 Apple Watch 与 iPhone 配对,请取消配对 Apple Watch。

2.备份您的设备。

3.退出登录 iCloud、iTunes Store 与 App Store。

如果您使用的是 iOS 10.3 或更高版本,请轻点“设置”>“[您的姓名]”。向下滚动,然后轻点“退出登录”。输入您的 Apple ID 密码,然后轻点“关闭”。

如果您使用的是 iOS 10.2 或更低版本,请轻点“设置”>“iCloud”>“注销”。再次轻点“注销”,然后轻点“从我的 [设备] 删除”并输入 Apple ID 密码。然后,前往“设置”>“iTunes Store 与 App Store”>“Apple ID”>“注销”。

4.返回到“设置”,然后轻点“通用”>“还原”>“抹掉所有内容和设置”。如果您打开了“查找我的 [设备]”,您可能需要输入自己的 Apple ID 和密码。

5.如果系统要求您输入设备密码或“访问限制”密码,请输入。然后,轻点“抹掉 [设备]”。

6.如果您要改用非 Apple 手机,请注销 iMessage 信息。

7.联系您的运营商,以就将服务转移给新所有者获取协助。如果您的设备没有与 SIM 卡搭配使用,您可以联系运营商以就将服务转移给新所有者获取协助。

8.从受信任设备列表中移除旧设备。

抹掉 iPhone、iPad 或 iPod touch 后,“查找我的 [设备]”和激活锁将被关闭。 

如果您不再持有自己的 iPhone、iPad 或 iPod touch

如果上述步骤未完成且您不再持有自己的设备,请按照以下步骤操作:

1.让新所有者按照以上步骤抹掉所有内容和设置。

2.如果您正在这台设备上使用 iCloud 和“查找我的 [设备]”,请在另一台设备上登录 iCloud.com/find 或“查找”App,选取这台设备,然后点按“抹掉”。设备抹掉操作完成后,请点按“从帐户中移除”。

3.如果您无法按照上述任一步骤操作,请更改您的 Apple ID 密码。这个操作不会移除储存在您旧设备中的个人信息,但会防止新所有者从 iCloud 删除您的信息。

4.如果您要改用非 Apple 手机,请注销 iMessage 信息。

5.如果您在使用 Apple Pay,则可以在 iCloud.com 中移除您的信用卡或借记卡。选取“帐户设置”以查看哪些设备正在使用 Apple Pay,然后点按相应设备。点按“Apple Pay”旁边的“移除”。

6.从受信任设备列表中移除旧设备。

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 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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