苹果 AirTag有什么作用?

AirTag 是苹果公司在2021年4月份发布的一款全新产品:蓝牙追踪器。苹果官方的介绍「AirTag 是能帮你轻松追踪各种物品的高手。只要给钥匙串上挂一个,往背包里塞一个,在打开查找 app 时,除了能追踪自己的 Apple 设备之外,你还能看到钥匙和背包这些物品在哪里。」

AirTag 能让您轻松地追踪钥匙、钱包、手提包、背包、行李箱等物品。

AirTag 可以协助您追踪和寻找您的重要物品。您只需使用 iPhone、iPad 或 iPod touch 设置好 AirTag,然后将 AirTag 与您的物品放在一起,这个 AirTag 就会出现在“查找”App 中。AirTag 会利用强大的“查找”网络(一个由数亿台 Apple 设备构成的庞大网络)来协助确定物品所在的大致位置(即使物品不在附近)。

你的 AirTag 会发出安全的蓝牙信号,让“查找”网络中在它附近的设备可以侦测到。这些设备会将你 AirTag 的位置发送至 iCloud,然后你就可以在查找 app 的地图上看到它了。整个过程都是匿名的,并经过加密,以保护你的隐私安全。与此同时,查找也很高效,因此无需担心电池续航或数据流量的消耗。

AirTag 非常注重隐私。AirTag 拥有唯一蓝牙标识符,这些标识符会频繁变更。这有助于防止您被追踪。当使用“查找”网络定位离线设备或 AirTag 时,每个人的信息都会通过端对端加密的方式受到保护。没有人(包括 Apple)会知道协助定位丢失 AirTag 的任何用户或设备的具体位置或身份。

AirTag 还可用于防止被意外追踪。为防止您在不知情的情况下被追踪,“查找”会在发现有未知 AirTag 一直随您四处移动时发出通知。如果 AirTag 长时间远离注册者,则它在被移动时也会播放声音;这样,即使您不使用 iOS 设备,也可以找到这个 AirTag。

苹果同时考虑到了AirTag如果被用于意外或非法的追踪时,会对用户进行提醒,兼顾了隐私保护和实用性。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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