反谈i-mate JASJAR试用手记

作者分享了HTC universal(dopod 900)一个月的使用感受。机器做工精良,可旋转屏幕是亮点,但也存在诸多问题,如接听键设计不佳、屏幕放视频不便、上网页面变形、PowerPoint Mobile使用有显示问题等,指出科技在易用性上还需提升。

大家可能对i-mate JASJAR不熟悉,但提起这款机器在大陆的名字——dopod 900,很多人可能会恍然大悟。其实不论叫什么,这款机器都是HTC universal,口气够大吧?

承蒙微软的好意,让我第一时间得到了这款机器,在把玩了一个月后,我把这款机器的一些使用感受写在这里。因为不是测试报告,所以机器的一些指标参数就不在这里多说了。大家可以用百度Google一下。另外之所以把标题定为“反谈”,就是想多说些高科技的坏话,咱们这些业内的人可别忘了“科技以人为本”的戒律。

拿到机器的第一印象,除了COOL外,就是重。掂在手里(注意我用的动词)总有一种扔出去的冲动,但是想想机器的价格,总算给忍了下来。尽管遇到打劫不失为一种防身武器,倒不如直接交出去,以换得和平解决。

机器做工十分精良,改变了一些我对HTC产品不好的印象。可旋转屏幕无疑是最大亮点,当初有类似设计的MPX就曾经惊艳一时。可是大家不要以为屏幕是可以无限制旋转的,最多只能旋转360度,而且只能向一个方向旋转。这个算不上什么问题,毕竟不影响使用。但是有一次弄反了方向,差点把屏幕给掰下来,罪过啊。

接电话时,用得更多的是外侧的接听键。但是两个问题,第一,在有电话进来的时候,接听和挂断键不亮,类似的LOGO,让不熟悉的人很容易按错。我还发现当电话挂断后,那两个键倒是一红一绿亮得可爱……第二,因为没有第二屏幕,每次有电话的时候必须先打开盖子,看是谁来得电话,然后再合上,找到侧面不大的接听键,按下去,才能听到。这种操作实在是太为难大家了。

说到通话方面,倒没有太多可抱怨的,在屏幕两面都有听筒,只是用正面的时候,脸老是蹭到屏幕上面……

屏幕的分辨率是640*480的,在读文档的时候确实方便了很多。但是放视频的时候却很麻烦,目前大多数的wmv文件都是320*240的,放起来只有一小块,如果想转成640*480的,就必须使用编码器。这个事情只能指望内容提供商了。

使用GPRS上网还是比较惬意的事情,只是国内的大部分网站都没有针对移动设备进行优化,所以看变形的WEB页面十分别扭。相比而言,Google可爱多了,针对移动设备进行了优化,所以查看访问结果时十分方便,不用来回拖动滚动条。

PowerPoint Mobile无疑是一个比较大的亮点,但是在使用时发现了两个小问题。第一个问题,PowerPoint Mobile第一次启动时,会默认为竖屏显示方式,所以显示非常小,只有切换一次后,才能通过正确尺寸进行显示。第二个问题,就是有些格式的字体不能完全显示,一部分会被下面的图片盖住。这也是不同分辨率造成的问题,不知道是不是使用矢量图会更好一些?

好了,这些就是我这一个月间使用这款机器的一些不方便的地方。所以,我们可以说科技无处不在,但是我们不能说科技无所不能。在易用性方面,我们的工程师还需要付出更多努力。其实Apple已经为我们创建了一个标尺,什么时候能超越Apple,我们就能看到新的一片天了。

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、里程计和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、里程计和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,熟悉传感器原理和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学习和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-数据哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据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和技术管理者;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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