iWatch:可叫板Google Glass的智能手表

一款被誉为可与Google Glass媲美的智能手表iWatch的概念设计近日曝光。该产品配备Retina显示屏和800万像素摄像头,支持FaceTime等功能,并内置可充电电池及多种传感器。此外,iWatch还支持与iPhone和iPad的数据同步。

去年12月,纽约时报曾报道说,苹果公司内部已经有一小部分人在研发可穿戴的设备,甚至已经做出了样品,比如概念产品设计师Federico Ciccarese 设计的可弯曲可穿戴式iOS设备。最近,来自瑞典的设计师Anders Kjellberg又为我们带来了可佩戴式的概念产品iWatch——一款被很多人誉为可叫板Google Glass的智能手表。究竟这款产品有多么给力,我们看看便知。

据悉,这款iWatch将配备Retina显示屏、800万像素高清摄像头,支持FaceTime、WiFi、蓝牙、Airplay等功能。另外,它还内置了一块可充电锂电池,拥有16GB的存储空间以及加速计和环境光线传感器等,还有8种个性化的表带让用户自由选择,当然也支持iTunes和一些第三方应用。这还不够,这款产品还可以实现与iPhone、iPad进行数据同步传输。

光看上面的介绍,哪怕是门外汉估计也能知道这款产品是相当的给力,但目前产品只是停留在概念机的阶段,真正实现还需要一段时间,不管怎样,设计师的想法是好的,相信广大用户也希望看到越来越多类似产品的诞生。

只是文字介绍可能有点枯燥,下面我们一起来看看这款科技范十足的iWatch概念产品的庐山真面目,一定会令你大饱眼福:

ViaBI&9to5mac

Danice雷锋网专稿,转载请注明!)
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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