怎样在Apple Watch上使用日历及查看和删除事件?

Apple Watch日历指南:跟踪、查看与操作详解

从手腕上查看并跟踪日历?Apple Watch才有可能,了解如何在Apple Watch上使用日历以及如何查看和删除事件。

在Apple Watch上使用日历

当然会在Apple Watch上收到约会通知。但是,还有一个单独的日历应用程序,您可以每天使用该应用程序查询约会。有了这个,您可以一目了然地看到哪些约会在议程中,以便您知道今天有什么计划。因此,Apple Watch是真正的生产力工具。

Apple Watch表盘上的约会

有几种方法可以在Apple Watch上查看事件。最明显的方法是通过拨盘。您是否设置了带有额外日历小部件的时钟。然后,您将在一天中的任何时间看到您的下一个约会。例如,您知道自己今天下午4:00会议,或者明天明天8:00出差。此信息直接从iCloud日历应用程序中提取。

您想要有关日历约会的更多信息,还是查看其他计划?轻触表盘上的日历项可在Apple Watch上打开“日历”应用,以获取更多信息。

Apple Watch上的日历应用

Apple Watch上的“日历”应用程序还会显示您的所有约会。如果无事可做,您会看到“今天没有约会”。

可以通过多种方式使用该应用程序:

转动数字表冠-滚动浏览不同的日子。

转到“设置”>“日历” -在“下一个”,“列表”或“日期”之间切换(在旧版watchOS上,您可以按“日历”应用中的屏幕)。

在“日”视图中滑动到一侧-滚动到另一天。

按一下[每日总览]左上方的-显示每月总览。

删除Apple Watch上的事件

要在Apple Watch上删除约会吗?然后滚动到它并向下滚动。然后选择删除。如果约会有位置,则可以点按地址并计划前往约会的路线。

在Apple Watch上添加活动

不能只是将事件添加到Apple Watch上的“日历”应用中,Siri可以为您提供帮助。可以通过激活Siri并说“明天明天10:00 AM将会议添加到我的日历中”来安排约会。

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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