Pew:越来越多人用智能手机解决生活问题

根据佩尤研究中心和美国生活项目的最新调查,过去30天,70%的手机用户和86%的智能手机用户至少进行过协调会议、搜索相关信息、决定就餐地点、获取信息解决争端、查询体育比分、查询交通信息或紧急情况下求助等活动。智能手机的普及正在改变信息获取和沟通交流方式。

生活中你们都会使用手机进行哪些日常活动呢?协调会议?解决突发问题?决定去哪家餐馆吃饭?查看体育赛事的比分?查询交通信息?在紧急情况下使用手机求助?亦或是使用手机查询相关信息来解决争端?

根据佩尤研究中心和美国生活项目的最新调结果显示:上面提到的这些活动让手机用户成为一个“即时信息”的获取者,报告中提到在过去的30天,美国70%的手机用户和86%的智能手机用户至少进行过上面提及的一项活动

从上面的信息我们得出这样一个结论:智能手机的快速普及,正在改变我们获取信息的方式以及相互沟通交流的方式。关于这个结论,我们可以从报告中饮用一些数据加以佐证:

  • 过去30天,41%的手机用户通过手机协调会议或安排聚会;
  • 过去30天,35%的手机用户通过手机搜索相关信息来解决突发问题;
  • 过去30天,30%的手机用户通过手机搜索餐馆信息来决定就餐地点;
  • 过去30天,27%的手机用户通过手机获取信息来帮助解决自己遇到的争端;
  • 过去30天,23%的手机用户通过手机查询相关体育赛事的比分情况;
  • 过去30天,20%的手机用户使用手机查询实时的交通信息,从而找出最快捷的出行方式;
  • 过去30天,19%的手机用户在紧急情况下使用手机进行求助。

报告中同时还指出,目前65%的智能手机用户开车的时候会使用手机来进行语音导航。

总的说来,那些拥有智能手机的用户对于这些调查结果一点儿也不会大惊小怪,人们会觉得,使用手机查询交通信息或者查看餐馆的好评率是件再正常不过的事情。不过,透过一些相对可靠的数据来了解我们获取信息的快捷程度仍然是件很有趣的事情。

Via TC

Danice雷锋网专稿,转载请注明!)

【评估目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息与观测数据,用于验证和比较不同目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无机编队、自动驾驶等领域的目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或工智能等相关领域的研究生、科研员及工程技术员。; 使用场景及目标:①用于目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估与对比实验;②作为无机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对目标跟踪系统设计与评估的理解。
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