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。

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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